机器学习之分类

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

RBF网络使用径向基函数（如高斯函数）作为隐层神经元的激活函数，能够快速学习数据的局部特征，特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括：输入层：接收原

ningaiiii·2025-01-20 10:36

Android实战技巧之五十：App的系统签名

这件事困扰我们多时了。我们一直想用非源码编译的方式解决此事，按如下步骤。这种获取系统签名的方法如下：1、apk中需要使用android:sharedUserId=”android.uid.system”这个属性。在Manifest文件修改，如下：2、将app做无签名编译（AndroidStudio）用命令行编译Windows:gradlew.batassembleReleaseMac/linux:

全速前行·2025-01-20 09:03

数学：机器学习的理论基石

一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

HarmonyOS NEXT应用开发之NAPI封装ArkTS接口案例_harmonyos napi

std::unique_lockstd::mutexunil(uniContext->resultWaitUtil.lock);uniContext->resultWaitUtil.cv.wait(unil,[]{returnuniContext->resultWaitUtil.isFinished;});return;}else{status=napi_call_function(uniCont

2401_83946826·2025-01-20 09:58

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。

KeyPan·2025-01-20 09:28

Python常用OS库之path模块学习

学习python没有太多捷径，有也只有技巧，更重要的是要多学多练，个人觉得练更重要，读万卷书不如行万里路。编程是一门技能，所以除了看还要多实践，写得多了自然也就有了路。如果看全部的标准库文档，可以访问这个链接os---多种操作系统接口—Python3.12.3文档接下来就来敲敲OS库下的path方法，这里只是记录一下，搬运工作，加深印象。那就开始吧。os.path常用方法一、os.path.abs

风陵苑主·2025-01-20 08:56

SQL数据分析（简单版）

一、常见数据库分类（1）关系型数据库采用关系模型组织数据的数据库，以行和列的形式存储数据，形成数据表，一组数据表组成了数据库（2）非关系型数据库非关系型数据库在严格意义上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合

编程星空·2025-01-20 08:25

力扣刷题之——旋转矩阵

给你一幅由N×N矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法，将图像旋转90度。不占用额外内存空间能否做到？示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],原地旋转输入矩阵，使其变为:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]作者：力扣(LeetCode)链接：https://leetcode.cn/leetbook/read/array-an

say-input·2025-01-20 08:53

鸿蒙Next之数据同步艺术之一：方舟数据管理揭秘

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。本文将介绍华为鸿蒙HarmonyOSNext中的核心数据管理框架——方舟数据管理（ArkData），并探讨其在HarmonyOS系统中的角色和重要性。

SameX-4869·2025-01-20 08:48

HarmonyOS 应用开发之ArkData

功能介绍ArkData（方舟数据管理）为开发者提供数据存储、数据管理和数据同步能力，比如联系人应用数据可以保存到数据库中，提供数据库的安全、可靠以及共享访问等管理机制，也支持与手表同步联系人信息。标准化数据定义：提供OpenHarmony跨应用、跨设备的统一数据类型标准，包含标准化数据类型和标准化数据结构。数据存储：提供通用数据持久化能力，根据数据特点，分为用户首选项、键值型数据库和关系型数据库。

OpenHarmony_小贾·2025-01-20 07:46

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

Gvim + VCS + Verdi 使用技巧之环境篇

前言新手在刚刚接触到Gvim+VCS+Verdi的仿真验证环境时，可能会遇到加了相应语句及文件但还无法生成fsdb波形文件的问题。本文主要提供解决该问题的方法或调试的思路和方向。一、tb文件添加语句通常来讲，在环境配置正确的情况下，只要在tb文件中加入以下2条语句即可产生fsdb波形文件，因此首先需要排查这一项。initialbegin$fsdbDumpfile("fsdb_name.fsdb")

小白菜呀呀呀·2025-01-20 07:12

【Python爬虫实战】轻量级爬虫利器：DrissionPage之SessionPage与WebPage模块详解

个人主页：易辰君-CSDN博客系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、SessionPage（一）SessionPage模块的基本功能（二）基本使用（三）常用方法（四）页面元素定位和数据提取（五）Cookie和会话管理（六）SessionPage的优点和局限性（七）SessionPage和Driver

易辰君·2025-01-20 07:07

力扣hot100之螺旋矩阵

classSolution:defspiralOrder(self,matrix:List[List[int]])->List[int]:#用四个数对应4个遍历的方向[0,1,2,3]-[右，下，左，上]go_state=0#起始必须向右#record_matrix=[[0]*nfor_inrange(m)]n_0,n_1,n_2,n_3=0,0,0,0m,n=len(matrix),len(ma

竹杖芒鞋序行·2025-01-20 06:05

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8】

涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！

步入烟尘·2025-01-20 05:58

提升YOLOv8性能：用Swin Transformer替换Backbone的详细实现与分析【YOLOv8】

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步入烟尘·2025-01-20 05:57

PHP5常用函数列表整理

PHP5常用函数之time_nanosleep()函数延迟代码执行若干秒和纳秒。sleep()函数延迟代码执行若干秒。show_source()函数对文件进行语法高亮显示。st

虫子68·2025-01-20 05:22

天童教育：教会孩子要诚实守信

一代又一代的孩子们如同繁星闪烁，家长们总是怀揣着殷切的希望，渴望将这些小生命塑造成德才兼备的栋梁之材。在这诸多美好品质中，诚实守信无疑是最为基础，也最为关键的一环。

t05777·2025-01-20 04:18

像素空间文生图之Imagen原理详解

论文：PhotorealisticText-to-ImageDiffusionModelswithDeepLanguageUnderstanding项目地址：https://imagen.research.google/代码（非官方）：https://github.com/deep-floyd/IF模型权重：https://huggingface.co/DeepFloyd/IF-I-XL-v1.0

funNLPer·2025-01-20 04:14

冲刺蓝桥杯之速通vector！！！！！

文章目录知识点创建增删查改习题1习题2习题3习题4：习题5：知识点C++的STL提供已经封装好的容器vector，也可叫做可变长的数组，vector底层就是自动扩容的顺序表，其中的增删查改已经封装好创建constintN=30;vectora1;//创建叫a1的空的可变长的数组vectora2(N);//创建大小为30的可变长的数组，里面每个元素为0vectora3(N,2);//创建大小30的可

爱吃生蚝的于勒·2025-01-20 03:08

【Postgres】postgresql系列之数据类型

一、数字数据类型1.1数字类型列表：类型名称存储长度描述范围smallint2bytes小范围整数类型-32768to+32767integer4bytes整数类型-2147483648to+2147483647bigint8bytes大范围数据类型-9223372036854775808to9223372036854775807decimal可变用户指定精度upto131072digitsbef

zkq_1986·2025-01-20 03:33

渗透测试术语--必要基础

我整理一部分术语，自己归为8个分类方便记忆。共整理了56个术语，每个术语都有简要的含义解释。二、渗透测试术语1、攻击介质1.1、漏洞硬件、软件、协议的缺陷，可以通过未授权的方式访问、破坏系统。

大象只为你·2025-01-20 03:02

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

python读取文件路径中有中文_转 python 读取中文文件名/中文路径

walk_log/20130619_172355.txt'uipath=unicode(ipath,"utf8")然后用"uipath"经...相关推荐2015-12-1421:45−前言：需要对某目录下的文件进行分类

weixin_39845406·2025-01-20 02:55

《电子制作从零开始》第3章：电源电路制作

第3章：电源电路制作3.1直流电源基础直流电源的分类与工作原理分类：电池类直流电源：这是最常见的直流电源之一，如干电池、蓄电池等。

请向我看齐·2025-01-20 02:51

K8S中Pod控制器之Horizontal Pod Autoscaler(HPA)控制器

HorizontalPodAutoscaler(HPA)控制器HorizontalPodAutoscaler（HPA）是Kubernetes中用于自动根据当前的负载情况，自动调整Pod数量的一种控制器。HPA能够根据CPU使用率、内存使用量或其他选择的度量指标来自动扩展Pod的数量，以确保应用的性能。HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后

元气满满的热码式·2025-01-20 02:46

探索数据之美：用Python生成词云图

导语在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，而如何从海量数据中提取有价值的信息并可视化展示，成为了数据分析与可视化领域的重要课题。今天，我们将一起探索如何使用Python中的wordcloud库来生成词云图，让数据“说话”，用图形讲述数据背后的故事。wordcloud是一个在Python中广泛使用的第三方库，主要用于根据文本数据生成词云（WordClouds）。词云是一种可视化技术，它能够有效地展示文

进击的六角龙·2025-01-20 02:16

MYSQL数据库（二）

SQL分类：分类全称解释DDLDataDefinitionLanguage数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库，表，字段）DMLDataManipulationLanguage数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改

python小桦·2025-01-20 01:11

解锁SQL递归查询：WITH RECURSIVE的深度解析

SQL的WITHRECURSIVE正是我们手中的阿莉阿德涅之线，引领我们深入数据的每一个角落。本文将详细解读WITHRECURSIVE的神秘力量，通过实际代码示例，展示如何使用这一强大的递归查询功能。

2401_85762266·2025-01-20 01:10

嵌入式硬件篇---PWM&电机&舵机

文章目录前言第一部分:电机1.按照工作电源分类直流电机交流电机2.按照结构原理分类同步电机异步电机有刷电机无刷电机3.按照电机的使用目的驱动电机执行电机直驱电机编码器额外小知识:第二部分：PWM1.实质

Ronin-Lotus·2025-01-20 01:38

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

C#html生成pdf之wkhtmltopdf及参数说明

实现方法#regionHTML生成PDF//////HTML生成PDF//////页面URL如：http://127.0.0.1/index.html///保存地址如：/upload/pdf/123.pdf///publicstaticboolHtmlToPdf(stringurl,stringpath){if(string.IsNullOrEmpty(url)||string.IsNullOrE

Mick_小马哥·2025-01-20 00:30

具体毕设方案100例之第4例STM32智能家居烟雾温度火灾防盗报警系统设计版本4

LCD1602液晶显示：实时展现当前检测到的烟雾浓度值，为用户提供直观的视觉信息。按键设置报警上限：用户可通过简单操作按键，自定义烟雾浓度的报警阈值，以满足不同场景的安全需求。蜂鸣器报警：当烟雾浓度超过用户设定的报警值时，蜂鸣器将立即启动，发出声音报警，提醒用户注意安全。无线WiFi传输：通过集成的ESP8266无线WiFi模块，将烟雾浓度数据实时传输至用户手机端，实现远程监控与数据查看。继电器模

李学长单片机毕设·2025-01-19 23:56

风控系统之规则重复触发

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview简介前面已经发了很多关于风控系统的一些文章，是比较零碎的，这也是我知道的，但在边构思边实践时是这样的。从0到1中还有很多0.0001、0.0023424、0.1243，这些都是不可忽视，他们也是成长的一部分啊！这里提前预告一下（毕竟有人看不到文末），下周大概是10.24会

·2025-01-19 23:06

风控系统之指标回溯，历史数据重跑

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview回顾默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01，Redis、Zset、模版方法。其中已经介绍了如何利用redis的zset结构完成指标计算，为了方便这篇文章的介绍，还是在正式开始本篇之前回顾一下。时间窗口zset是redis中的一种数据结构，表示有序集

·2025-01-19 23:34

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Spring Security(maven项目) 3.0.2.5版本中改

实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷，而实践和认识之每一循环的内容，都比较地进到了高一级的程度本期目标《对上一期的内容进行一波改革，迭代》原因：写的太烂内容回顾：我们对DeleatingFilterProxy

严欣铷·2025-01-19 22:16

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

【虚拟化】系统虚拟化的主要功能和分类

1.3系统虚拟化的主要功能和分类系统虚拟化向下管理硬件资源，向上提供硬件抽象。

TrustZone_·2025-01-19 22:42

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark

house.zhang·2025-01-19 22:40

迅为RK3562开发板专为3562编写10大分类2900+页文档

iTOP-3562开发板采用瑞芯微RK3562处理器，内部集成了四核A53+MaliG52架构，主频2GHZ，内置1TOPSNPU算力，RK809动态调频。支持OpenGLES1.1/2.0/3.2、0penCL2.0、Vulkan1.1内嵌高性能2D加速硬件。内置独立NPU,算力达1TOPS,可用于轻量级人工智能应用。支持几乎全格式的H.264解码，支持1080p@60fps的解码，支持4K@3

mucheni·2025-01-19 22:39

用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络

与线性分类器相比，神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。我们要构建的神经网络的结构如下。

chiyong7717·2025-01-19 21:37

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。

墨夶·2025-01-19 21:34

6-1.Android 对话框之基础对话框（普通、单选、多选、列表）

对话框对话框（Dialog）是一种常用的UI组件，它主要用于显示信息、接收用户操作反馈对话框可以包含各种元素，但是主要还是以文本、按钮为主，其次是列表其中，基础对话框是Android中最简单的对话框，而后是进度对话框、自定义对话框等基础对话框使用4步走创建AlertDialog.Builder对象，它用于构建对话框AlertDialog.Builderbuilder=newAlertDialog.

我命由我12345·2025-01-19 20:59

kafka

Kafka学习之路Kafka必知必会kafka核心原理go操作kafka消息队列之-KafkaKafka分区分配策略或(https://blog.csdn.net/u013256816/article/

宋song一·2025-01-19 20:28

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