机器学习之回归第12页

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。

2301_81121233·2025-03-17 17:21

@mouseleave，@mouseenter和 @mouseover，@mouseout 的区别以及使用

@mouseleave，@mouseenter的含义：表示在当前绑定元素及其子元素中之触发一次，如遇到其中子元素不再触发。

腥臭腐朽的日子熠熠生辉·2025-03-17 17:47

iOS 文件预览（PDF、Excel、World等）之QuickLook框架

iOS文件预览QuickLook之工程文件预览QuickLook之网络URL预览QuickLook之工程文件预览一、简介QuickLook库可以让我们的App在iPhone/iPad中直接预览各个文件了

仰望星空01·2025-03-17 17:17

【003】调用Kimi实现AI对话，流式内容输出_#py

调用Kimi实现AI对话，流式内容输出前言1.实现流式输出的主要代码块2.完整代码前言流式输出（Streaming），一言以蔽之，就是每当Kimi大模型生成了一定数量的Tokens时（通常情况下，这个数量是

木易:_/·2025-03-17 17:47

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

架构设计与模式之：容器化与云原生架构设计模式

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介当今，企业越来越依赖云计算服务来获得快速、经济和弹性伸缩的能力。云原生架构正逐渐成为主流，而容器技术也已经在为企业提供更灵活、更高效的开发环境。本文将从云原生架构和容器技术的角度出发，结合实际应用场景，系统全面剖析容器化及云原生架构的设计模式及优缺点，并为读者提供参考指导。2.背景介绍什么是云原生？云原生（CloudNative）的概念源于Google在Kube

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁（含示例）

具体可以看我的CSDN文章：人工智能的数学基础之命题逻辑与谓词逻辑（含示例）-CSDN博客人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，第二类是泛指除经典逻辑之外的

搏博·2025-03-17 16:44

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。

萌萌短剧·2025-03-17 16:43

蓝桥杯网络安全春秋赛 Crypto RSA

该公司以同一个N为模数，为Alice和Bob分别生成了不同的公钥和与之相应的私钥。Alice和Bob都使用自己的公钥对同一条明文m进行加密，分别得到密文c1和c2。

叁Three·2025-03-17 16:07

重生之我在学Vue--第16天 Vue 3 插件开发

重生之我在学Vue–第16天Vue3插件开发文章目录重生之我在学Vue--第16天Vue3插件开发前言一、插件的作用与开发思路1.1插件能做什么？

野生的程序媛·2025-03-17 15:05

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归

神齐的小马·2025-03-17 15:31

书籍-《深度生成模型（第二版）》

陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《深度生成模型（第二版）》01书籍介绍本书是关于生成式AI背后模型的第一本全面著作，经过彻底修订，涵盖了所有主要类别的深度生成模型，包括混合模型、概率电路、自回归模型

·2025-03-17 15:38

GitHub图床

GitHub之图床github当图床使用的方法了解了，最简单的、安全的方式是创建一个私有库，通过发起issue的方式把想要保存的图片放在issue区title中可以添加便于记忆的字段，虽然大概率以后不会用到

Thinking_calculus·2025-03-17 14:55

信息收集之子域名收集，子域名爆破_dnsdumpster

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「专栏简介」：此文章已录入专栏《网络安全快速入门》子域名收集一、域名爆破原理二、搜索引擎收集子域名三、第三方网站收集子域名1.VirusTotal2.DNSdumpster四、工具收集子域名子域名就是下一级域名的意思，比如map.baidu.com和image.baidu.com就是

2401_89829398·2025-03-17 14:23

DeepSeek写的还是人写的？用AI识别AI的底层逻辑与未来博弈 ——从“真假美猴王”到人机共生的技术革命

一、AI检测技术：以AI之矛攻AI之盾1.Fast-DetectGPT：改写比对算

星落无尘·2025-03-17 13:18

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

Netty基础—6.Netty实现RPC服务三

东阳马生架构·2025-03-17 13:47

Storyboard 之segue用法总结

Storyboard的好玩之处在于它可以帮我们省略了很多要手动写的代码，其中segue的功劳功不可没，现总结一下学习心得，若有错误之处，望指正。创建工程，选择SingleViewApplication，给工程起个名字，这里是SegueDemo，注意要把下面的UseStoryboard选项勾选上，我使用ARC，这里可以随意。点选工程文件中的MainStoryboard.storyboard文件，可以

月未央·2025-03-17 12:09

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError

浪九天·2025-03-17 11:08

软件测试工程师面试题（含答案）

2、在公司中测试的流程是什么答：测试流程：需求评审>测试计划>测试计划>测试方案>编写用例>执行用例>回归测试>提交缺陷报告>提交测试报告3、举例一个项目，在项目中做了什么答：可以聊聊做了性能、自动化、

美团程序员·2025-03-17 11:34

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点

努力的小雨·2025-03-17 11:04

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来

云策量化·2025-03-17 10:29

【C++修炼之路】C++动态内存管理

️专栏：【C++修炼之路】主页：f狐o狸x“于高山之巅，方见大河奔涌；于群峰之上，更觉长风浩荡”目录一、C++内存管理方式1.1new/delete处理内置类型1.2new/delete处理自定义类型二

f狐0狸x·2025-03-17 10:27

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

健康养生：开启高品质生活之门

健康是人生最宝贵的财富，而养生则是守护健康的智慧之选。在快节奏的现代生活中，掌握健康养生之道，能让我们精力充沛地面对每一天。饮食养生首当其冲。

yy0821yy·2025-03-17 09:23

2025-03-15 学习记录--C/C++-PTA 练习3-4 统计字符

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。一、题目描述⭐️练习3-4统计字符本题要求编写程序，输入10个字符，统计其中英文字母、空格或回车、数字字符和其他字符的个数。

小呀小萝卜儿·2025-03-17 09:22

2025-03-13 学习记录--C/C++-PTA 练习2-9 整数四则运算

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。一、题目描述⭐️练习2-9整数四则运算本题要求编写程序，计算2个正整数的和、差、积、商并输出。题目保证输入和输出全部在整型范围内。

小呀小萝卜儿·2025-03-17 09:52

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习

码事漫谈·2025-03-17 09:48

Android15音频进阶之qnx定位so调用进程(一百一十一)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程：AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课

Android系统攻城狮·2025-03-17 08:16

metasploit内网篇之steal_token窃取令牌(十四)

ps#查看系统进程信息steal_token#从指定进程中窃取tokendrop_token#删除窃取的token我们先列出进程然后窃取steal_token400我们删除drop_token然后我们窃取域普通用户的token发现不成功那麽我们就迁移进程就成功了我们开启远程桌面在我们的域控上然后链接12server5就多了进程这里看到有好多然后我们迁移迁移到域管理员状态然后加载kiwi获取hash

暴躁的小胡!!!·2025-03-17 08:14

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

K8S学习之基础二十八：k8s中的configMap

k8s中的configMapconfigMap是k8s的资源对象，简称cm，用于保存非机密性的配置，数据可以用key/value键值对形式保存，也可以通过文件形式保存在部署服务的时候，每个服务都有自己的配置文件，如果一台服务器上部署多个服务：nginx、tomcat、apache等，那么这些配置都存在这个节点上，假如一台服务器不能满足线上高并发的要求，需要对服务器扩容，扩容之后的服务器还是需要部署

云上艺旅·2025-03-17 07:34

kubernetes(K8S)学习（七）：K8S之系统核心组件

K8S之系统核心组件K8s系统核心组件1.1Master和Node1.2kubeadm1.3先把核心组件总体过一遍1.4Kubernetes源码查看方式1.5kubectl1.6APIServer1.7

꯭ 瞎꯭扯꯭蛋꯭·2025-03-17 07:04

K8S之QoS详解

PodQoS类服务质量（QualityofService，QoS）类，阐述Kubernetes如何根据为Pod中的容器指定的资源约束为每个Pod设置QoS类。Kubernetes依赖这种分类来决定当Node上没有足够可用资源时要驱逐哪些Pod。QoS类（QualityofServiceclasses）Kubernetes对你运行的Pod进行分类，并将每个Pod分配到特定的QoS类中。Kuberne

RedCong·2025-03-17 06:32

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

支持向量机 (SVM) 算法详解

支持向量机(SVM)算法详解支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。SVM特别适合高维数据，并且在处理复杂非线性数据时表现出色。

sssugarr·2025-03-17 05:17

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

Java高频面试之集合-11

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：详细说说hashmap的put和get操作HashMap的put和get操作是核心功能，其底层通过数组+链表/红黑树实现，结合哈希计算与冲突处理完成键值对的存取。以下是详细流程和关键逻辑分析：一、put操作流程publicVput(Kkey,Vvalue){returnputVal(hash(key),key,value

牛马baby·2025-03-17 04:13

Flutter开发之Dart语言

Dart是Flutter框架的官方开发语言，Flutter应用几乎完全使用Dart编写。Flutter的跨平台特性使得Dart在移动应用开发中非常受欢迎。Dart是面向对象的、类定义的、单继承的语言，支持面向对象编程，包括封装、继承和多态等特性；Dart支持接口(interfaces)、混入(mixins)、抽象类(abstractclasses)、具体化泛型、可选类型。Dart中很多概念跟其他语

caiyajie666·2025-03-17 04:39

HarmonyOS NEXT应用开发之适配挖孔屏案例

加载完成后顶部状态栏时间和电量显示位置规避了不可用区域。实现思路通过setWindowLayoutFullScreen、setWindowSystemBarEnable将窗口设置为全屏，并且隐藏顶部状态栏。源码参考DiggingHoleScreen.ets//获取窗口实例window.getLastWindow(this.context,(err,data)=>{if(err){logger.er

2401_89191552·2025-03-17 04:09

Adaptive AUTOSAR之状态管理模块（STM）

1.STM简介状态管理（STM）负责根据从其他AUTOSAR自适应平台应用程序或自适应应用程序接收的信息确定其任何内部状态机的状态。STM使用提供的网络管理字段（NetworkHandle）控制（部分网络）的状态。STM与执行管理（EXM）交互，以请求功能组和机器状态，以输入由项目需求确定的特定状态。功能组状态可能还依赖于网络管理（NM）状态。STM通过ara::com服务提供对其内部状态的访问。

weixin_42130902·2025-03-17 04:08

Adaptive AUTOSAR之诊断模块（DIA）

ara::dia简介ara::dia模块是ARA（AUTOSARRuntimeforAdaptiveApplications）中的一个关键模块，用于诊断和故障管理。它提供了一系列功能和服务，帮助开发人员进行故障诊断和故障管理，以确保系统的可靠性和稳定性。ara::dia模块包括以下子模块和服务：ara::com：用于通信的模块，支持诊断通信和故障管理通信。ara::diag：用于故障诊断的模块，提