机器学习+神经网络1000案例第16页

【量化金融自学笔记】--不同行业典型案例基本面分析

通过三个不同行业的典型案例（贵州茅台、宁德时代、万科A），结合基本面术语进行深度分析，帮助你理解如何运用这些指标。

花花 Show Python·2025-03-02 14:47

设计模式--spring中用到的设计模式

一、单例模式（SingletonPattern）定义：确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点Spring中的应用：Spring默认将Bean配置为单例模式案例：@ComponentpublicclassMySingletonBean

帅的飞起来·2025-03-02 14:45

Python办公自动化案例：批量修改Word文件中的段落格式

案例：Python实现批量修改Word文件中的段落格式。在处理大量Word文档时，经常需要批量修改这些文档的格式，比如统一段落格式，以提升文档的一致性和专业性。

衍生星球·2025-03-02 14:43

2025年网络安全全景解析：十大趋势、攻防演练与未来挑战（附实战资源）

emmm形成中·2025-03-02 14:13

Linux进程间的关系

Linux进程间的关系前言一、进程组二、会话三、ps命令查看进程间的关系四、系统资源限制五、改变工作目录和根目录六、服务器程序后台化前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

油菜花的菜·2025-03-02 13:40

指数移动平均（EMA）策略

在神经网络领域，EMA常被用于对模型参数进行平滑处理，使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。

Sherry Wangs·2025-03-02 13:06

Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1）

本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(

lczdyx·2025-03-02 13:05

零基础程序员如何快速学会python

学会Python能做的事情也很多，常见的就有网络爬虫，数据分析，前端开发，机器学习，都能很好地提高工作效率，往任何一个领域发展，工作前景是非常不错的。

Java进阶营菌·2025-03-02 12:28

线性秩检验

本文将全方位深入剖析线性秩检验，涵盖其原理、公式推导以及实际案例应用，助力读者全面掌握这一重要的统计方法

木子算法·2025-03-02 11:20

【数据分析】R语言的广义线性混合模型（GLMM）分析案例

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤加载R包数据下载导入数据数据预处理成对相关性GLMMs标准化数据字符向量转换成因子化变量构建模型FishesAmphibiansReptilesBirdsMammals画图总结系统信息介绍广义线性混合模型（GeneralizedLinearMixedModels,GLMM）是一种统计模型，用于分析具有非

生信学习者1·2025-03-02 11:46

机器学习第一章绪论

1.1引言什么是机器学习（machinelearning）？机器学习是致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中，“经验”以“数据”的形式表现。

太炀·2025-03-02 11:16

使用 nodejs 和 ElasticSearch 快速搭建全文检索

点击蓝色“有关SQL”关注我哟加个“星标”，天天与10000人一起快乐成长上次群友问我，Python怎么学，我说四个小时足够了，你们不信。

dbLenis·2025-03-02 10:44

11.【线性代数】——矩阵空间，秩1矩阵，小世界图

1.矩阵空间举例：矩阵空间（MMM所有3x3的矩阵）M3∗3M_{3*3}M3∗3的基[100000000],[010000000],[001000000][000100000],[000010000]

sda42342342423·2025-03-02 10:41

Spring Boot 经典九设计模式全览

以下是SpringBoot中经典的9种设计模式及其代码案例：1.单例模式（SingletonPattern）在Spring中，bean默认就是单例模式。

m0_74824552·2025-03-02 10:39

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

ES from size聚合查询10000聚合查询，是每个分片先聚合，再统计。还是所有节点查询1万条后，再聚合

在Elasticsearch中，聚合查询的执行过程是分布式的，Elasticsearch会先在每个分片（shard）上执行本地聚合，然后再在协调节点（coordinatingnode）上对所有分片的聚合结果进行全局汇总。具体过程如下：1.聚合查询的执行过程1.1分片级别的本地聚合查询分发：当你在Elasticsearch中执行一个聚合查询时，协调节点会将查询分发到索引的每个分片（shard）上。本

C18298182575·2025-03-02 10:35

python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类

1、导入支持向量机模型，划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri

邀_灼灼其华·2025-03-02 09:00

javaScript-系统知识点【常见问题及其解决办法】

//setTimeout的错误使用setTimeout('666',100)//setTimeout的正确用法setTimeout(()=>{console.log('666')},1000)前端常见内存泄漏及解决方案如何捕获

大麦大麦·2025-03-02 09:58

深入解析微服务架构之Spring Cloud

SpringCloud核心组件详解SpringCloudNetflixSpringCloudConfigSpringCloudGatewaySpringCloudSleuthSpringCloudBus实战案例

一休哥助手·2025-03-02 08:26

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

构建神经网络之sklearn（完善）

1.数据预处理1.缺失值importpandasaspd#假设我们有一个DataFramedfprint(df.isnull().sum())#查看每一列缺失值的数量数值型数据：fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#对于数值型数据，使用均值填充imputer=SimpleImputer(strategy='mean')#可选：'mean','median','

邪恶的贝利亚·2025-03-02 08:23

DeepSeek 提示词：常见指令类型

__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，

伏羲栈·2025-03-02 08:23

Linux 安装 mysql-5.7.31-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz

一、删除原来安装的mysql1.查询并删除[root@localhost/]#find/-namemysqlfind:‘/run/user/1000/gvfs’:Permissiondenied/etc

weixin_54252682·2025-03-02 08:51

AI教学案例大揭秘

DeepSeek作为一款功能强大的AI大语言模型，在教育领域的应用场景广泛且深入，能够显著提升教师的工作效率和教学质量，并为教务系统的智能化升级提供技术支持。以下是其核心功能与应用方向的详细分析：一、教师使用DeepSeek的核心功能1.教学设计与备课支持教案自动生成输入课程主题、教学目标等关键信息后，DeepSeek可快速生成结构化的教案框架，包括课堂导入设计、互动环节、课后作业等。例如，初中语

深度求索者·2025-03-02 08:20

入门Apache Spark：基础知识和架构解析

它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询，但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎，能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。

juer_0001·2025-03-02 08:19

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。

Echo_Wish·2025-03-02 07:41

Dockerfile实战：从代码到容器的自动化构建

本文将通过一个实际的案例，深入讲解如何编写Dockerfile

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:38

案例34在华为设备上配置访问控制列表

访问控制列表简书1.ACL的基本原理访问控制列表(AccessControlList，ACL)使用包过滤技术，在路由器上读取第三层及第四层包头中的信息，如源地址、目的地址、源端口、目的端口等信息，根据预先定义好的规则对包进行过滤，从而达到访问控制的目的。2.ACL的功能网络中的节点包括资源节点和用户节点两类，其中资源节点提供服务或数据，用户节点访问资源节点所提供的服务与数据。ACL的主要功能就是一

BinaryStarXin·2025-03-02 06:38

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解

卷积的定义数学概念：在数学上，卷积是一种操作，通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言，这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用：卷积操作是通过滑动窗口（卷积核）与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核：一个卷积核是一个小矩阵，通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重（weights），这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗

abments·2025-03-02 06:05

python中httpx库的详细使用及案例

文章目录1.安装httpx2.同步请求3.异步请求4.高级功能5.错误处理6.配置客户端7.结合BeautifulSoup使用8.示例：抓取并解析网页9.注意事项httpx是一个现代化的PythonHTTP客户端库，支持同步和异步请求，功能强大且易于使用。它比requests更高效，支持HTTP/2和异步操作。以下是httpx的详细使用方法：1.安装httpx首先，确保已经安装了httpx。可以通

数据知道·2025-03-02 06:03

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

随着神经网络的复杂性日益增加，开发者和研究人员逐渐意识到，可视化不仅是理解模型的一

Crazy learner·2025-03-02 06:33

查看Python库依赖关系的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-02 06:32

Flink——部署StreamPark

jdk1.8Mysql5.7，官方要求5.6及以上，也可省略，系统自带h2Step1：通过streampark官网下载安装包Step2：跟着官网的userguide进行操作部署成功后即可通过http://host:10000

penghaichao·2025-03-02 04:52

考研导师选择方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-02 04:20

PROFINET转EtherNet/IP网关连接罗克韦尔（AB） PLC配置案例

罗克韦尔（AB）PLC1769-L32E（EtherNet/IP）与西门子S7-1200PLC（PROFINET）以太网通讯进行连接。今天与大家分享一篇PROFINET转EtherNet/IP的通讯配置方案。本文主要介绍小疆智控的PROFINET转EtherNet/IP网关GW-EIP-003，连接西门子S7-1200PLC与罗克韦尔（AB）PLC1769-L32E通讯的配置过程，供大家参考。1、

coco_xy822·2025-03-02 04:50

Doris、ClickHouse 和 Flink 这三个技术典型的应用场景

案例某互联网广告公司业务背景：广告业务需要分析用户点击行为，监测广告投放效果，并进行精准推荐。技术方案：数据来

每天瞎忙的农民工·2025-03-02 04:19

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。

AOIWB·2025-03-02 04:19

【Camrea2录制视频报错问题修复java.lang.IllegalArgumentException: Surface was abandoned】

问题现象修改后的代码在机器正常intrecordTime=10*60*1000;try{FilevedioTempPath=newFile(Environment.getExternalStorageDirectory

weixin_37659322·2025-03-02 03:15

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现0.前言1.GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3

盼小辉丶·2025-03-02 02:39

MySQL进阶篇 === 索引分类

目录索引分类思考题语法索引分类与使用总结一、索引类型二、InnoDB存储引擎的索引存储形式三、聚集索引选取规则四、思考题解答五、索引的语法六、案例分析索引分类分类含义特点关键字主键索引针对于表中主键创建的索引默认自动创建

前端贾公子·2025-03-02 02:34

HarmonyNext深度解析与ArkTS实战指南

本资源将深入探讨HarmonyNext的核心技术，并结合ArkTS语言，通过详细的案例代码和讲解，帮助开发者快速掌握HarmonyNext的开发技巧。

·2025-03-02 01:36

玩转python：通俗易懂-理解python类中的单继承与多继承

本文将详细介绍这两种继承方式，并通过丰富的案例和使用场景进行说明。二、单继承单继承是指一个类仅继承一个父类。这种方式结构简单，适合大多数常见场景。1.基本概念父类（基类）：被继承的类。

千益·2025-03-02 01:59

GaussDB 学习进阶路线-进阶篇：分布式架构、性能调优与高可用实战

本文将以生产环境为背景，深入剖析GaussDB的数据分片、并行计算、主备容灾、云原生集成等核心技术，结合实战配置与调优案例，助你解锁GaussDB的高阶技能，构建稳定高效的分布式数据库系统！

Jan123.·2025-03-02 00:55

GaussDB 学习实战指南：从部署到高并发优化的全流程解析

本文将以实战操作为核心，覆盖集群部署、数据分片、性能调优、容灾备份、云上迁移五大场景，通过真实案例与代码示例，助你快速掌握GaussDB的实战技能，解决企业级应用中的复杂问题！