机器学习之回归

Lucene初探之总体架构

从总体上来说，Lucene的可以被概括为三点：高效、可扩展的全文检索库；基于Java实现；支持对纯文本文件进行索引可搜索；Lucene的工作流程和架构如下所示：通过该图片，我们可以看出，Lucene的工作流程可以被分为两个部分：索引、搜索。我们可以将这些过程进行抽象组件化：通过上下两个图片的对比，基本上可以直观地了解各个组件的工作：Document代表被索引的各个分散的文档；IndexWirter
Derrick_gu·2025-03-07 19:38

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

比亚迪智驾平权：全系标配高阶智能驾驶，开启全民智驾新时代

1.比亚迪的智驾平权战略比亚迪在2025年2月10日的智能化战略发布会上，正式宣布全系车型将搭载“天神之眼”高阶智能驾驶系统，标志着比亚迪在智能化领域的重大突破。
互联网Ai好者·2025-03-07 19:59

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略，可以使用建议的配置功能，这将推荐合理的默认设置。SuggestedConfig您可以将管道或策略
StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构

目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域，深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统，其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构，例如Multidimensiona
ByteCodeLabs·2025-03-07 18:22

【ESP32接入国产大模型之豆包】

【ESP32接入国产大模型之豆包】1.豆包大模型1.1了解豆包api1.2Http接口鉴权1.3.接口参数说明1.3.1请求体(request)参数1.3.2返回(response)参数1.3.3错误响应
2345VOR·2025-03-07 18:20

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价
AI天才研究院·2025-03-07 17:08

江科大51单片机学习笔记之LED点阵屏

文章目录一、LED点阵屏介绍二、LED点阵屏工作原理三、74HC595四、实验1补充：C51的sfr、sbit1、位声明2、74HC595写入字节函数3、测试写入字节函数4、显示数据函数5、LED点阵屏显示笑脸（实验最终现象）四、实验21、点阵屏模块化2、利用文字取模软件生成图像数据3、保存图像数据4、主函数一、LED点阵屏介绍LED点阵屏由若干个独立的LED组成，LED以矩阵的形式排列，以灯珠亮
刘小橙666·2025-03-07 16:04

江科大51单片机学习笔记之蜂鸣器

文章目录一、蜂鸣器介绍二、常用驱动电路三、实验1、将所需的文件添加到工程中2、测试按键和数码管功能是否正常3、添加蜂鸣器功能4、模块化一、蜂鸣器介绍蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件，常用来产生设备的按键音、报警音等提示信号蜂鸣器按驱动方式可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器•有源蜂鸣器：内部自带振荡源，将正负极接上直流电压即可持续发声，频率固定•无源蜂鸣器：内部不带振荡源，需要控制器提供振荡脉冲才
刘小橙666·2025-03-07 16:04

QT输入窗口部件之QSlider（滑动条）

QSlider如果对您有用记得点赞哦）QSlider继承QAbstractSlider。QScrollBar类提供垂直或水平滑动条小部件，滑动条是用于控制有界值的典型小部件。它允许用户沿着水平或垂直凹槽移动滑块手柄，并将手柄的位置转换为合法范围内的整数值。例子创建水平和垂直滑动条，创建两个QSlider对象，一个是水平滑动条，另一个是垂直滑动条；用一个Label来显示当前水平或垂直滑动条当前的值。
点灯大神·2025-03-07 16:34

【2025年22期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股历史成交分布数据获取实例演示及接口API说明文档

在近一至两年期间，股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言，首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据，亦或是基本面信息，这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息，从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中，我尝试运用了多种方法，涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
不会写代码的码农农·2025-03-07 16:33

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。
爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB
·2025-03-07 16:14

2024年Python最新蓝桥杯 基础练习全解 答案+解析 共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。
2401_84139963·2025-03-07 16:26

【数据挖掘】Pandas之DataFrame

在Pandas中，DataFrame提供了丰富的数据操作功能，包括查询、编辑、分类和汇总。1.数据查询（Filtering&Querying）1.1按索引或列名查询importpandasaspddata={"ID":[101,102,103,104,105],"Name":["Alice","Bob","Charlie","David","Eva"],"Age":[25,30,35,40,28]
dundunmm·2025-03-07 16:54

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这
小卷心菜.·2025-03-07 16:23

嵌入式开发之串行数据处理

前题前面几篇文章写了关于嵌入式软件开发时，关于串行数据处理的一些相关内容，有兴趣的可以看看《嵌入式开发：软件架构、驱动开发与串行数据处理》、《嵌入式软件开发之生产关系模型》和《嵌入式开发之Modbus-RTU
dreamczf·2025-03-07 15:46

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式，包括加高斯白噪声（AWGN）、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声（SIDD、DND）等

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言加高斯噪声（AWGN）在numpy上加在Tensor上加完整代码加其他噪声（模拟真实世界的噪声）加随机散粒噪声和真实噪声（Possion-Gaussian）加SIDD
十小大·2025-03-07 13:11

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统
程序员Linc·2025-03-07 12:00

electron踩坑之安装报错 Electron uninstall

在启动一个electron项目前，pnpminstall了使用到的库，但在启动时，报错Electronuninstall尝试忽略的包内的脚步预下载设置,需要修改npm或者yarn的设置yarnconfigsetignore-scriptsfalse删除node_modules后运行pnpmstoreprune清除缓存后重新安装，仍然报错后来执行node.\node_modules\electron
王——小喵·2025-03-07 12:28

Linux内核笔记（驱动篇）之 【u-boot移植--基于正点原子iMX6ull开发板】

博主珍藏笔记干货在这里！Linux内核笔记汇总【持续更新】更好的阅读体验请见：u-boot移植–基于正点原子iMX6ull开发板文章目录添加自己的开发板添加开发板对应的头文件添加开发板对应的板级文件夹编译测试烧写屏幕&网络驱动移植软件层面的修改修改*`include/configs/mx6ull_jarvis_emmc.h`*修改*`board/freescale/mx6ull_jarvis_em
哆哆jarvis·2025-03-07 11:21

信息安全之构建FTP服务器证书

以下是完整的文章，包含所有步骤和最后一节的参考文章部分：在Ubuntu中安装和配置FTPS服务器的详细指南1.安装vsftpd首先，确保你的系统是最新的，然后安装vsftpd：sudoaptupdatesudoaptinstallvsftpd•解释:vsftpd是一个轻量级且安全的FTP服务器软件，适用于大多数Linux发行版。2.检查并安装openssl检查openssl是否已安装：whicho
云纳星辰怀自在·2025-03-07 11:21

YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)

YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。特征金字塔模块使用多尺度特征融合技术，提高对不同大小目标的检测效果。预测头则负责生成最终的检测结果。这种结构设计使得YOLOv10在保持高效率的同时，能够有效处理各种尺度的目标，为后续的改进奠定了基础。检测性能在探讨YOLOv10的性能提升之前，我们需要了解其
清风AI·2025-03-07 11:20

Uboot启动学习笔记之四-uboot之初体验

u-boot初体验在这里我们首先要问自己一个问题，前面将了那么多准备的工作，就是为了启动个uboot，那么uboot到底有什么用?它是一致运行的吗，或者叫她的生命周期如何?uboot属于bootloader的一种，是用来引导启动内核的，它的最终目的就是，从flash中读出内核，放到内存中，启动内核.1.uboot的作用1)uboot主要作用是用来启动操作系统内核。体现在uboot最后一句代码就是启
six2me·2025-03-07 11:16

剖析内核态和用户态的内存分配方式

【推荐阅读】浅析linux内核网络协议栈--linuxbridge深入linux内核架构--进程&线程浅谈linux内核网络sk_buff之克隆与复制1.使用buddy系统管理ZONE我的这两篇文章buddy
Linux加油站·2025-03-07 11:12

学生行为习惯画像可视分析平台

学生行为习惯，画像分析，可视化，机器学习，数据挖掘，教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速，海量教育数据正在被生成和积累。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 11:12

正点原子imx6ull-mini-Linux驱动之Linux I2C 驱动实验（21）

I2C是很常用的一个串行通信接口，用于连接各种外设、传感器等器件，在裸机篇已经对I.MX6U的I2C接口做了详细的讲解。本章我们来学习一下如何在Linux下开发I2C接口器件驱动，重点是学习Linux下的I2C驱动框架，按照指定的框架去编写I2C设备驱动。本章同样以I.MX6U-ALPHA开发板上的AP3216C这个三合一环境光传感器为例，通过AP3216C讲解一下如何编写Linux下的I2C设备
NEWEVA__zzera22·2025-03-07 10:04

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

1扎实的数学基础，熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。
飞300·2025-03-07 10:57

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

1.训练过程中需要监控哪些关键指标？如何设置报警阈值？关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率：监控学习率的变化，确保其处于合适的范围，避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢
人肉推土机·2025-03-07 10:21

基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现
Echo_Wish·2025-03-07 10:47

STM32标准库之编码器接口示例代码

编码器接口测速Encoder.c#include"stm32f10x.h"//Deviceheader/***函数：编码器初始化*参数：无*返回值：无*/voidEncoder_Init(void){/*开启时钟*/RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_TIM3,ENABLE);//开启TIM3的时钟RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB
星仔极客·2025-03-07 09:43

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-
一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

C# 设计模式之观察者模式

总目录前言在现实生活中，处处可见观察者模式，例如，微信中的订阅号，只要对订阅号进行关注的客户端，如果订阅号有什么更新，就会直接推送给订阅了的用户。这就是观察者模式的一种应用。1基础介绍观察者模式定义了对象之间的一种一对多的依赖关系，使得当一个对象状态发生改变时，它的所有依赖者都能够得到相应的通知并作出相应的反应。观察者模式也被称为发布-订阅模式。观察者模式定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对
鲤籽鲲·2025-03-07 09:40

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。
Mrrunsen·2025-03-07 09:33

前端React篇之哪些方法会触发 React 重新渲染？重新渲染 render 会做些什么？

目录哪些方法会触发React重新渲染？重新渲染render会做些什么？setState()案例需求总结forceUpdate()案例需求总结props改变案例需求总结context改变案例需求总结哪些方法会触发React重新渲染？重新渲染render会做些什么？在React中，以下方法会触发重新渲染：setState()：当调用组件的setState方法并传入新的状态值时，React会触发重新渲染
m0_74823705·2025-03-07 07:50

React基础之useState

useState是一个ReactHook(函数)，它允许我们向组件添加一个状态变量，从而控制组件的渲染效果import{useState}from"react"//使用useState实现计数器按钮functionApp(){//count是状态变量setcount是修改变量的方法const[count,setCount]=useState(0)//点击事件回调consthandleClick=(
青红光硫化黑·2025-03-07 07:49

大数据面试系列之——Hadoop

Hadoop的三个核心：HDFS（分布式存储系统）MapReduce（分布式计算系统）YARN(分布式资源调度)1.Hadoop集群的几种搭建模式1.单机模式：直接解压安装，不存在分布式存储系统2.伪分布式：NameNode和DataNode安装于同一个节点，无法体现分布式处理的优势。3.完全分布式：一个主节点，多个从节点，存在如果主节点宕机，集群就无法使用的缺点。4.高可用模式：多个主节点，多个
潜心_守道·2025-03-07 07:17

# React源码解析之Reconciler运行循环与scheduler调度

React源码之看完吊打面试官系列经历一个月的学习整理，站在前人的肩膀上，对React有了一些浅薄的理解，希望记录自己的学习过程的同时也可以给大家带来一点小帮助。
Bug程序员枯港·2025-03-07 07:46

网络安全中解码图片是什么

huffman解码的步骤：（1）：判断解码数据的类型选择与之对应的表。（2）：进行码长的判断。（3）：计算
Hacker_Nightrain·2025-03-07 06:36

前端基础之全局事件总线

用于实现任意组件中的通信，我们可以将数据放入到Vue原型中，这样就能实现vc与vm都能访问该数据我们需要一个能使用去使用$on或是$emit这里方法的东西，vc与vm都能调用这个方法，但是vm与vm最终在创建时都需要去寻找Vue的原型对象，所以说我们可以直接把Vue的原型对象当作是这个中间人bus在beforeCreate中我们就能去申明这个中间人将Student.vue中的信息发送给School
青红光硫化黑·2025-03-07 06:04

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-最大相连男生数【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出解题思路代码代码一：分类写法pythonjavacppCNodejavaScriptGo代码二：合并写法pythonjavacppCNodejavaScriptGo*代码三：状态压缩写法pythonjavacppCNod
闭着眼睛学算法·2025-03-07 06:33

【Py/Java/C++/JS/Go五种语言【OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【哈希表】2024E-猜字谜【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出示例二输入输出解题思路谜面和谜底如何匹配暴力匹配所有谜底谜底库哈希表的构建代码解法一：哈希表预处理谜底pythonjavacppNodejavaScriptgo时空复杂度解法二：暴力匹配解（会超时）pythonja
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:32

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【排序】2024E-VLAN资源池【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明示例三输入输出说明解题思路用二元组表示区间删除某一元素后区间的变化将二元组形式转换回原形式代码pythonjavacpp时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练相关推荐阅读【华为OD
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-靠谱的车【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出示例二输入输出示例三输入输出解题思路从A进制到九进制从九进制到十进制代码pythonjavacpp时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练相关推荐阅读【华为OD机考】2024D+E卷最全真题【完全原创题解
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024D-学生重新排队【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路数组预处理检查某个组是否已经排好队检查所有组是否已经排好队蒙特卡洛模拟框架单次蒙特卡洛模拟整体思路编号挑选优化组号区间优化单次蒙
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02
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