机器学习&数据挖掘第4页

Pytorch中的torch.utils.data.Dataset 类

_T_co]):r"""Anabstractclassrepresentinga:class:`Dataset`.Alldatasetsthatrepresentamapfromkeystodatasamplesshou

小白的高手之路·2025-03-22 18:16

人脸识别的一些代码

饿了就干饭·2025-03-22 18:44

前端小食堂 | Day17 - 前端安全の金钟罩

document.getElementById('content').innerHTML=userInput;//✅安全姿势一：文本转义constescapeHTML=(str)=>{constmap={'&':'&amp

喵爪排序·2025-03-22 15:24

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。

civilpy·2025-03-22 14:16

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

windows使用ssh-copy-id命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-22 14:40

python画画加粗_Matplotlib'粗体'字体 - python

跟随thisexample：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()fori,labelinenumerate(('A','

weixin_39569747·2025-03-22 12:53

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField

AI天才研究院·2025-03-22 12:18

JS获取URL中参数值的4种方法

方法1：现代浏览器都支持URL和URLSearchParams对象，可以很方便地从URL中提取参数//假设当前URL为"https://example.com/?

夕阳_醉了·2025-03-22 11:11

python科学绘图-matplotlib绘制三维函数图像，并且在函数底部绘制等值线

三维图像函数surface=ax.plot_surface(X,Y,zss,camp=色带)等值线函数contour=ax.contour(xs,ys,zss,zdir=在哪个轴绘制,offset=在该轴什么位置绘制

zhan114514·2025-03-22 09:22

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。

qahaj·2025-03-22 08:43

物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能

2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿（GeoffreyE.Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明

资讯新鲜事·2025-03-22 07:36

Form表单的三种提交和http请求的三种传参方式，以及Servlet里的取取参方式

请求里带参的位置不同但是javaSE里对于HttpServletRequest这个对象定义，这两种传参的取参方式相同假设有一个表单，用户输入了用户名kimi和年龄25，提交GET请求后，URL会变成：http://example.com

哥谭居民0001·2025-03-22 07:02

Java-校验值区间值的连续性

BigDecimalendCheckValue=null;for(BssCompareMethodParameterConfigAddVOconfigRow:actualSampleCompareList

江节胜-胜行全栈AI·2025-03-22 06:56

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器react-with-clean-architectureCleanarchitecturebasedreactprojectsamplecode

吕曦耘George·2025-03-22 05:12

MySQL 内置函数

1.日期函数1.1部分介绍函数名描述CURRENT_DATE()返回当前日期CURRENT_TIME返回当前时间CURRENT_TIMESTAMP()返回当前日期和时间DATEDIFF(d1,d2)计算日期

码农吃枇杷·2025-03-22 03:57

PHP 爬虫实战：爬取淘宝商品详情数据

随着互联网技术的发展，数据爬取越来越成为了数据分析、机器学习等领域的重要前置技能。而在这其中，爬虫技术更是不可或缺。php作为一门广泛使用的后端编程语言，其在爬虫领域同样也有着广泛应用和优势。

EcomDataMiner·2025-03-22 03:56

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

硬件练习生系列（六）——LDO设计自学心得

误差放大器（ErrorAmplif

炸洋芋Zy.·2025-03-22 00:02

本地锁 vs 分布式锁详解

✅本地锁的常见实现：锁类型说明synchronizedJVM内置，修饰方法或代码块，重量级锁，自动释放ReentrantLockJUC提供，支持可重入、可中断、公平锁、Condition等StampedLock

重生之我在成电转码·2025-03-21 23:56

模拟退火算法：原理、应用与优化策略

一、引言在现代科学与工程领域，复杂优化问题无处不在，如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。

尹清雅·2025-03-21 22:46

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go

点我头像干啥·2025-03-21 20:24

Dify - 架构、部署、扩展与二次开发指南

gitclonehttps://github.com/langgenius/dify.gitcddifycddockercp.env.example.envdockercomposeup-d1.Dify

花千树-010·2025-03-21 20:23

python strip函数用法_Python字符串函数strip()原理及用法详解

语法：str.strip([chars])str="*****thisis**string**example....wow!!!

weixin_39944233·2025-03-21 19:19

python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7

现实的科技手段中，越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来，数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法

qq2295116502·2025-03-21 19:17

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

幂简集成·2025-03-21 19:15

【nnUnetv2】Code复现

相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations

是Winky啊·2025-03-21 18:35

html实体字符

以下是常见的HTML实体字符及其用途：<-小于号（）&amp;-与号（&）"-双引号（"）&a

Qhumaing·2025-03-21 16:17

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。

yuanpan·2025-03-21 15:15

奇异值分解（SVD）

SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。

文弱_书生·2025-03-21 15:42

yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-21 13:28

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降

猿享天开·2025-03-21 13:25

MyBatis 中 resultType 的使用详解

resultType="com.example.User"：表示每一行是一个User对象。2.resultType与方法返回值类

旧故新长·2025-03-21 12:19

Flink启动任务

Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph

swg321321·2025-03-21 12:18

计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能

会写代码的羊·2025-03-21 12:45

小科普《DNS服务器》

DNS服务器详解1.定义与核心作用DNS（域名系统）服务器是互联网的核心基础设施，负责将人类可读的域名（如www.example.com）转换为机器可识别的IP地址（如192.0.2.1），从而实现设备间的通信

Hum8le·2025-03-21 12:13

【机器学习】建模流程

1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步，常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 11:38

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False

木尘152132·2025-03-21 09:17

使用vscode远程连接linux运行项目报错解决方案

/graphinvent/main.py','--job-dir','/xxx/GraphINVENT/output_gdb13_1K/example/job_0/']'returnednon-zeroexitstatus

大数据lsy·2025-03-21 09:16

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

Chapter 9: Using Templates in Practice_《C++ Templates》notes

UsingTemplatesinPracticeStep1:UnderstandTemplateDefinitionsandtheInclusionModelKeyConceptCodeExampleExplanationStep2

郭涤生·2025-03-21 07:06

JAVA学习-练习试用Java实现“对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查”

这个示例假设日志文件格式如下：timestamp,ip_address,user_id,action,event,extra_info2023-01-0112:00:00,192.168.1.1,123

守护者170·2025-03-21 07:30

LAMP环境搭建（基于Fedora系统）

一、环境说明操作系统Fedora-Server-x86-64-29LAMP集成安装包bitnami-lampstack-7.1.25-0-linux-x64-installer.run二、LAMP安装配置

后青春期的诗go·2025-03-21 06:49

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

python 读取配置文件

[dml_max_len]NUMBER_MAX_LEN=10VARCHAR2_MAX_LEN=1024BLOB_MAX_LEN=500MFLOAT_MAX_LEN=P20S8DATE=12TIMESTAMP

Pure Ven·2025-03-21 05:43

gralloc usage flags

✅Example1:长曝光快照耗时异常问题描述症状：长曝光快照（longexposuresnapshot）在某些内存优化后，拍摄时间异常变长。根因：第三方算法在多个快照帧上执行，耗时约1.2秒。Buf

Damon_X·2025-03-21 03:30

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