时序动作分类第2页

Java 类与对象和类的继承

一、类与对象1.1类和对象的概念面向对象程序设计将程序看做是一系列对象组成，而不是一系列动作组成。对象（实例）：一个包含状态（数据）和行为（方法）的编程实体，是具体的。

vivi在写代码·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier

恸流失·2025-03-25 01:17

微信小程序「 Skyline-Worklet-ios-Andorid 」项目实战-05

再分别在首页、分类、探索页面最外层添加class="tab-page"的公用css。

像素粒子·2025-03-25 00:15

《 C++ 点滴漫谈：三十一》写好递归不踩坑：C++ 递归函数的精髓与实战

本文系统讲解了递归的基本概念、分类及其工作原理，并分析了常见应用，如二分查找、快速排序和深度优先搜索。同时，针对递归的性能问题，我们探讨了优化策略，包括尾递归优化、记忆化搜索和动态规划等。

Lenyiin·2025-03-25 00:43

基于Hugging Face的Transformer实战

生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints）‌二、文本分类实战

小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

2024年自学网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、

网安kk·2025-03-24 20:14

大模型微调方法之Delta-tuning

本次讨论的1大模型业务分类当前的大模型行业可谓百花齐放，自然语言处理（naturallanguageprocessing,NLP）、计算机视觉（computervision,CV）、音频处理（audioprocessing

空白II·2025-03-24 20:09

数据库开发必备：深入理解DDL、DML、DQL和DCL

文章目录一、数据库操作分类概述1.DDL（数据定义语言）2.DML（数据操作语言）3.DQL（数据查询语言）4.DCL（数据控制语言）二、DDL：数据定义语言1.DDL-数据库操作2.DDL-表操作三、

平凡程序猿~·2025-03-24 18:26

操作系统——windows

2.操作系统的分类（主流操作系统）2.1.Windows简介：Windows是微软公司研发的操作系统，自1985年推出以来，已成为全球应用广泛的操作系统。Windows采用了图形用户界面，提升了系

时间海里的溺水者·2025-03-24 18:53

python ppt转pdf macos_如何在 macOS 上一键批量把 PPT 和 Word 文件转成 PDF

最近我研究了一下这个磨人的问题，制作了一个动作可以在不到2秒

weixin_39857792·2025-03-24 17:41

Linux第零节：Linux命令速查图表（按功能分类）

Linux命令速查图表（按功能分类）思维导图示意Linux命令文件操作权限管理系统管理网络操作文本处理压缩归档ls/cd/pwdmkdir/rm/cpcat/less/findchmodchownps/

熊峰峰·2025-03-24 16:34

R.E.D.算法：革新文本分类的半监督学习新范式

大多数分类问题（在概念验证层面）可以通过良好的提示工程技术和自适应的上下文学习（ICL）示例，利用LLMs以70-90%的精确度/F1分数来解决。

真智AI·2025-03-24 13:43

网络神器·2025-03-24 13:12

关闭表单后再次打开时校验提示未清除

•DOM更新时序：直接调用resetFields()时，若表单DOM未完全渲染，可能导致方法失

松岛的枫叶·2025-03-24 12:10

《Java开发者必备：jstat、jmap、jstack实战指南》 ——从零掌握JVM监控三剑客

toc]**摘要****核心工具与场景****关键实践****诊断流程****工具选型决策表****调优原则****未来趋势****第一章：GC基础：垃圾回收机制与监控的关系****1.1内存世界的"垃圾分类

admin_Single·2025-03-24 12:39

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型

m0_74825656·2025-03-24 11:01

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

TDengine 入坑

的最近想折腾一个时序数据库，所以入坑了TDengine我的环境是WIN10+虚拟机ubuntu，开发语言是C#。

xijieyu·2025-03-24 11:24

html脚本语言有哪些,常见的脚本语言(有哪些)

言语分类：Shell脚本：此类脚本用于自动化工作操控，即发动和操控体系程序的行为。大多的脚本言语解说器也一起是命令行界面，如Unixshell和MS-DOSCOMMAND.COM。

神神九十九·2025-03-24 07:21

电力电子仿真：整流器仿真_（14）.电力电子电路设计与仿真实践

它通常由电力电子器件（如二极管、晶闸管、MOSFET、IGBT等）组成，通过这些器件的开关动作，实现对电能的高效转换和精确控制。电力电子电路广泛应用于电源、电机驱动、电力系统、可再生能源等领域。

kkchenkx·2025-03-24 06:45

神经网络中层与层之间的关联

层与层之间的核心关联：数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类

iisugar·2025-03-24 06:40

第二十一篇：伦理/道德Ethics

AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/

flying_1314·2025-03-24 06:40

动作捕捉手套如何让虚拟现实人机交互 “触手可及”？

在虚拟与现实逐渐交融的当下，动作捕捉技术正以前所未有的速度革新着多个领域。动作捕捉技术，简称“动捕”，已经从早期的影视特效制作，逐步拓展到游戏开发、虚拟现实、机器人控制等多个领域。

广州虚拟动力-动捕&虚拟主播·2025-03-24 06:38

【机器学习】算法分类

1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果，模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Linux------Redis(软件安装，Linux下和Windows下)，NoSQL（简单了解）

(缓存)+MySql+垂直拆分(读写分离)3.分库分表+水平拆分+MySql集群4.如今最近的年代5.为什么要使用NoSQL2.什么是NoSQL1.NOSQL2.特点3.3v+3高3.NoSQL的四大分类

.墨迹.·2025-03-24 05:37

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。

欣然～·2025-03-24 04:27

石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展

石油工业大数据具有无限潜力与价值，将大数据与数据挖掘技术应用其中，不仅可以提升石油行业工业化水平，而且对其智慧化发展起到强有力的推动作用。

智慧园区·2025-03-24 03:41

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

夜莺[n9e] v6 中心机房部署

文章目录夜莺v6中心机房部署n9e监控服务VictoriaMetrics时序数据库Categraf采集器夜莺v6中心机房部署n9e监控服务项目介绍-快猫星云(flashcat.cloud)IP：192.168

DuanHao_·2025-03-24 01:55

众多主播都在用的超有趣桌面小宠物！

软件由国外一个高中生kuroni开发出来，让手鼓猫中的手臂可以跟随鼠标，按键的操作而发生动作。

开开心心_Every·2025-03-24 01:23

如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端

核心功能亮点自动重连机制-指数退避策略重连心跳保活-双向检测连接活性消息可靠性-失败消息自动重发异常处理-错误分类处理机制状态管理-精准控制连接生命周期关键优化点说明事件监听优化改用addEventListener

FFF-X·2025-03-24 01:52

数据结构之链表（单链表）

目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。

Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

深入理解指针（1）

一、字符指针指针与数据类型相同，有多种分类inta=0;int*pd=&a;//取a的地址，并将其存入指针变量pd中doubleb=5.20;double*pb=&b;//取b的地址floatc=13.14

Dust-Chasing·2025-03-23 23:38

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

-**自变量**：分类变量（如组别、性别等），通常是一个名义变量。数据结构示例：|组别（自变量）|成绩（因变量）||----------------|-

zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

架构师必知必会系列：数据架构与数据管理

在应用中，将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工，才能

AI天才研究院·2025-03-23 22:29

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

时序数据库QuestDB在Winform窗体应用

以下是QuestDB在Winform使用的代码：//初始化privatevoidInit(){//创建数据库对象(用法和EFDappper一样通过new保证线程安全)SqlSugarClientDb=newSqlSugarClient(newConnectionConfig(){ConnectionString=“host=10.3.5.227;port=8812;username=admin;p

ryan68888·2025-03-23 19:38

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

AutoImageProcessor代码分析

以下是对AutoImageProcessor类的整理，按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类，并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。

fydw_715·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

11.网络编程的基础知识

11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业**

就很对·2025-03-23 16:36

5.进程基本概念

进程与程序的区别****3.进程的状态****4.进程调度****5.进程相关命令****6.进程创建与管理****7.进程的应用场景****8.练习与作业****9.进程的地址空间****10.进程的分类