机器学习之回归第33页

【Python】进程管理之 subprocess

一个好的子进程管理需要满足什么功能需求？无阻塞/阻塞标准输入/输出信号发送/kill其实也不多。开始123456importsubprocessproc=subprocess.Popen('ping127.0.0.1',shell=True,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.STDOUT,stdin=subprocess.PIPE)print(pro

jackwongs·2025-02-04 10:08

Unity3D仿星露谷物语开发24之创建时间管理器

1、目标创建一个时间管理类，它将管理一年的四季、日、周、时、分、秒，也与时间的触发事件有关。本小节只需要将当前时间打印到控制台。2、思路通过累加TimeDelta时间得到秒数，通过秒继而得到分、时、天、季节、年的信息。通过Event事件更新时间。3、优化Enums.cs脚本新增如下内容：publicenumSeason{Spring,Summer,Autumn,Winter,none,count}

数据猴赛雷·2025-02-04 10:37

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，

加德霍克·2025-02-04 10:36

Java集合之Collection知识总结

一、前言java集合是一个较为基础的框架，本次主要是整理积累的知识，供复习使用，同时也感谢Guide大佬提供的参考文献。目录一、前言二、整体概览三、List结构差异性ArrayList和Vector区别Arraylist与LinkedList区别什么是Stack？四、Set无序性和不可重复性比较器Comparable和Comparator区别HashSetLinkedHashSetTreeSet区

皮蛋不吃粥·2025-02-04 09:35

本地部署 DeepSeek

（一）服务器不稳定之殇当我们依赖在线服务器使用DeepSeek时，时常会遭遇服务器的“小脾气”。

hutao11111111111·2025-02-04 09:32

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。

零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

Selenium之免登录获取CSDN代码块内容(Java)

Selenium安装配置可见：Selenium安装及配置和Python/Java案例-CSDN博客免登录获取CSDN代码块内容packagecom.fuqying;importorg.openqa.selenium.By;importorg.openqa.selenium.JavascriptExecutor;importorg.openqa.selenium.WebDriver;importor

fuqying·2025-02-04 09:58

GBase 8c 函数和操作符 - 时间和日期处理函数和操作符之时间/日期函数

age(timestamp,timestamp)描述：将两个参数相减，并以年、月、日作为返回值。若相减值为负，则函数返回亦为负。两个参数类型必须相同，可以都带timezone，或都不带timezone。返回值类型：interval示例：gbase=#SELECTage(timestamp'2001-04-10',timestamp'1957-06-13');age-----------------

点小点·2025-02-04 08:23

自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。

辞落山·2025-02-04 07:16

SV芯片验证之字符串类型

在SV中，string类型用来表示可变长度的字符串字符串类型变量的存储单位为byte类型(8-bit,一个字节），它的内存是动态分配的，因而无需担心它的内存空间管理分配问题。不同于C函数，SV中的字符串结尾没有“空字符”即null字符“\0”。一、字符串常见的使用方式***字符串常见使用方式***typedeflogic[15:0]r_t;//此处的logic未声明类型，即默认为变量类型，然后将其

关关钧·2025-02-04 07:13

R语言环境下载和RStudio安装教程

它提供了丰富的统计和图形功能，被广泛用于数据科学、机器学习和数据可视化等领域。本教程将向您介绍如何下载和安装R语言环境以及RStudio集成开发环境。步骤1：下载R语言环境首先，您需要下载R语言环境。

CyberXZ·2025-02-04 07:42

Java设计模式之状态模式架构高扩展的订单状态管理

博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__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，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新

程风破～·2025-02-04 07:40

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_

Z211613347·2025-02-04 07:40

Zynq UltraScale+ MPSoC 在linux系统运行R5 裸机程序 remoteproc - R5

参考文章：ultrascale学习笔记之remoteproc启动R5ZYNQUltraScale+MPSoCLinux+ThreadXAMP玩法ZynqUltraScale+MPSoC包含Cortex™

愧莫佳话·2025-02-04 06:03

P11467 网瘾竞赛篇之 generals 大法好

网瘾竞赛篇之generals大法好题目描述t1e同学沉迷于打generals的1v1模式，他将游戏简化为以下内容：初始时t1e有一座城堡，每回合结束时会生产xxx单位的兵力，他的对手也有一座城堡，每回合结束时会生产

Flower#·2025-02-04 06:31

洛谷 P11470 昆明之泪（dp、背包）

P11470昆明之泪题目描述给定一串长度为nnn的数对序列(xi,yi)(x_i,y_i)(xi,yi)，其中xi,yix_i,y_ixi,yi都是整数。

Flower#·2025-02-04 06:31

mist1star·2025-02-04 03:15

Neo4j图数据库初识

graphdatabase图数据库的笔记之Neo4j图数据库初识目录什么是图数据库为什么使用图数据库Neo4j的下载安装Cypher查询语言Neo4j的各类API事务Neo4j数据建模大规模数据导入neo4j

六尘·2025-02-04 03:45

机器学习--学习计划

3周机器学习速成计划基于「28原则」，聚焦机器学习20%的核心概念，覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战，每周学习后通过5个递进项目巩固知识。

kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习--概览

一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。

kyle~·2025-02-04 03:11

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测）

1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野

Life is a joke·2025-02-04 03:40

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

如何把竖排的数据变为横排_实例46_Python文本数据可视化之“词云”图

如果要将实例45做好的词频分析可视化，“词云图”是一个很好的选择。它的原理是，将词频高的词显示得相对更大一些。而且可以自定义背景图，让词云显示成个性化的形状。今天我们就来将实例45获取的10家上市公司的“主要业务”词频文件批量生成词云图，这样一看词云图就大致了解这家公司的主要业务是什么了，放在PPT里展示也显得高大上。首先，我们导入需要用到库。若显示导入不成功，则需要用pipinstall+库名进

weixin_39787057·2025-02-04 02:05

2024年Python常用模块之 openpyxl模块——用于处理excel表格(1)

行(row):1,2,3,4,5,6………一张工作表最多有65536行列(column):A,B,C,D………张工作表最多有256列单元格(cell):B1,C1一个简单使用助我们完成基操：============================================================================#!/usr/bin/envpython--coding:

2401_84556480·2025-02-04 02:34

(学习笔记）应用层协议之电子邮件——SMTP

目录因特网中的电子邮件1电子邮件系统如果报文发送不成功怎么办？SMTP客户机和服务器的一次交互2与HTTP的对比3邮件消息格式和MIME4邮件访问协议•POP3•IMAP•基于Web的电子邮件因特网中的电子邮件1电子邮件系统电子邮件系统有3个主要组成部分:用户代理(usesagent),邮件服务器(mailserver)和简单邮件传输协议(SimpleMailTransferProtocol)。用

jesesl·2025-02-04 02:02

SpringDataJPA之JpaRepository和JpaSpecificationExecutor接口

JpaRepository1.创建接口2.单元测试JpaSpecificationExecutor1.创建接口2.具体功能2.1单条件查询2.2多条件查询2.3分页2.4排序2.5分页排序本文我们来介绍下SpringDataJPA继承结构中剩下的两个接口JpaRepository============================================================

2401_89323952·2025-02-04 01:30

正则表达式超详细讲解

在我第一次接触到正则表达式的时候我就很纳闷，到底谁是谁研究出这么多符号的组合，就那么一个字符规则校验就足以使那么多程序员为之抓狂。

刘小炮吖i·2025-02-04 01:00

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本TN:被预测为假，实际为假的样本FN:被预测为假，实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义：被正确预测的样本占总样本的比例缺陷：尽管准确率

shimly123456·2025-02-04 01:28

使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南

使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时，我们通常会选择Anaconda作为管理工具，因为它不仅提供了Python的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作

小桥流水---人工智能·2025-02-04 01:28

技术速递｜测试和 .NET Aspire 入门

作者：AaronPowell-PrincipalCloudAdvocate排版：AlanWang自动化测试是软件开发的一个重要组成部分，有助于确保在早期发现漏洞并防止回归问题。

微软Reactor·2025-02-04 01:55

Python进阶之-上下文管理器

本文介绍了Python中的上下文管理器，包括其基本概念、组成、标准库中的应用、自定义上下文管理器的实现以及contextlib模块的使用。重点强调了上下文管理器在资源管理、异常处理和代码整洁性方面的优势。✨前言：什么是上下文管理器？在Python中，上下文管理器是支持with语句的对象，用于为代码块提供设置及清理代码。上下文管理器广泛应用于资源管理场景，例如文件操作、网络连接、数据库会话等，其目的

小佟·2025-02-04 00:51

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。

王国平·2025-02-04 00:51

路径规划之启发式算法之二十九：鸽群算法（Pigeon-inspired Optimization, PIO）

鸽群算法（Pigeon-inspiredOptimization,PIO）是一种基于自然界中鸽子群体行为的智能优化算法，由Duan等人于2014年提出。该算法模拟了鸽子在飞行过程中利用地标、太阳和磁场等导航机制的行为，具有简单、高效和易于实现的特点，适用于解决连续优化问题。更多的仿生群体算法概括可以看我的文章：仿生的群体智能算法总结之一（十种）_最新群体算法-CSDN博客仿生的群体智能算法总结之二

搏博·2025-02-04 00:19

机器学习笔记——正则化

本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。

好评笔记·2025-02-04 00:49

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-04 00:48

PyTorch数据建模

回归分析importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttimestrat

kaka_R-Py·2025-02-03 23:11

Sklearn 中的线性回归模型

线性回归的数学模型假设单变量回归模型：hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\

Cacciatore->·2025-02-03 23:40

Java之旅之设计模式和架构

设计模式设计模式是针对软件设计中常见问题的通用、可重用的解决方案。大致可分为三大类：1.创建型模式：关注对象的创建过程。单例模式：确保一个类只有一个实例，并提供一个访问它的全局点。工厂方法模式：定义一个接口用于创建对象，但让子类决定实例化的类。抽象工厂模式：提供一个接口，用于创建相关或依赖对象的家族，而不需要明确指定具体类。建造者模式：将一个复杂对象的构建与其表示分离，使得同样的构建过程可以创建不

xi_jun·2025-02-03 23:36

FPGA 之 SOPC 系列（七）NIOS II 高级技术

FPGA之SOPC系列（七）NIOSII高级技术今天给大侠带来今天带来FPGA之SOPC系列第七篇，NIOSII高级技术，希望对各位大侠的学习有参考价值，话不多说，上货。

FPGA技术江湖·2025-02-03 23:06

【机器学习BDT】python代码实现(下)

文章目录BDT(BootstrapDecisionTree)python实现导入库分类树主体代码回归树主体代码输出函数完整代码后续可能添加的功能BDT(BootstrapDecisionTree)python

mcoc132·2025-02-03 22:05

Alibaba开发规范_编程规约之并发处理：最佳实践与常见陷阱

文章目录引言1.单例对象的线程安全1.1规则1.2解释1.3代码示例正例反例2.线程命名2.1规则2.2解释2.3代码示例正例反例3.线程池的使用3.1规则3.2解释3.3代码示例正例反例4.线程池的创建4.1规则4.2解释4.3代码示例正例反例5.SimpleDateFormat的线程安全5.1规则5.2解释5.3代码示例正例反例6.ThreadLocal的回收6.1规则6.2解释6.3代码示例

小小工匠·2025-02-03 22:58

更加强大了，这款老牌软件终于回归！

经常做系统的人都应该对金狐这个名字不陌生，金狐是一个十分经典的老牌系统维护盘，目前已经走过了16年。这个软件完全免费，而且更新了精品装机维护工具，功能也变得十分强大。金狐系统维护盘核心高效，全能完美这次更新的系统维护盘非常纯净，没有乱七八糟的捆绑广告，大家可以放心使用。本维护盘包含以下组件：1.Windows11PEx64核心版，体积较小，高效多能；2.Windows10PEx64全能版，体积稍大

维度哥·2025-02-03 21:58

设计模式之建造者模式

1.建造者模式概念建造者模式（builderPattern）使用多个简单的对象一步一步构建成一个复杂的对象，将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示允许用户只通过制定复杂对象的类型和内容就可以构建它们，不需要知道内部的具体构建细节核心组成Builder：抽象建造者，定义多个通用方法和构建方法ConcreteBuilder：具体建造者，可以有多个Director：指挥

Gen邓艮艮·2025-02-03 21:53

从学龄前开始解读FFMPEG代码之 avformat_find_stream_info函数三

从学龄前开始解读FFMPEG代码之avformat_find_stream_info函数三开始学习前想说的话函数实现4-EOF的情况和flush函数实现5-第四次循环结尾的话开始学习前想说的话鸽了许久，

zzyincsdn·2025-02-03 20:19

36.FFmpeg学习笔记 - ffplay源码解读4之解码线程

本篇说一下解码线程。在stream_component_open函数中，分别创建了一个视频解码线程和音频解码线程：staticintstream_component_open(VideoState*is,intstream_index){...switch(avctx->codec_type){caseAVMEDIA_TYPE_AUDIO:...if((ret=decoder_start(&is-

whoyouare888·2025-02-03 20:19

再別科橋诗两首

那科韻路的天橋，是每天職場朝聖之巔；地攤檔的人間煙火，心靈拷問：哦了麼？棠石路旁的都城，油膩雙拼是年終獎後的奢侈；而旁邊的金拱門裡，我甘心吃12元的1+1。

·2025-02-03 20:09

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)？

AI天才研究院·2025-02-03 20:17

Rust语言进阶之文件处理：BufReader用法实例(一百零三)

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人生格言：人生从来没有捷径，只有行动才是治疗恐惧和懒惰的唯一良药.更多原创,欢迎关注：Android系

Android系统攻城狮·2025-02-03 20:47

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