机器学习之回归第35页

机器学习之回归

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理

GoAI·2025-02-03 05:10

AI闹新春！荣耀携手哪吒点燃珠海，魔法市集引爆科技年货热潮

1月18日，荣耀新店在珠海斗门世荣万达广场开业，并携手春节大片《哪吒之魔童闹海》，在珠海斗门万达广场中庭盛大开启荣耀AI魔法市集快闪活动。

财经三剑客·2025-02-03 04:05

cpu 动态调频之(频率范围，频率设置)

一、应用态参数介绍/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/affected_cpus//当前策略作用于哪些onlinecorecpuinfo_cur_freq//当前CPU硬件频率cpuinfo_max_freq//CPU硬件支持的最低频率cpuinfo_min_freq//CPU硬件支持的最高频率cpuinfo_transition_latency//硬件支持的

raoxu_1154492168·2025-02-03 04:05

python爬虫之JS逆向入门，了解JS逆向的原理及用法（18）

文章目录1.JS逆向是什么？2、如何分析加密参数并还原其加密方式？2.1分析JS加密的网页2.2编写python代码还原JS加密代码3、案例测试4、操作进阶（通过执行第三方js文件实现逆向）4.1python第三方模块（execjs）4.2调用第三方js文件完成逆向操作4.3总结1.JS逆向是什么？什么是JS加密？我们在分析某些网站的数据接口时，经常会遇到一些密文参数，这些参数实际就是通过Java

盲敲代码的阿豪·2025-02-03 04:34

详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)

985院校硕士毕业，现担任算法t研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-02-03 04:03

Redis持久化数据之RDB和AOF_redisrdb数据持久化的特点

持久化过程Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的，这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。Fork的作用是复制一个与

2501_90226046·2025-02-03 04:02

咱们一起学C++第四十篇：之C++递归与运算符基础

咱们一起学C++第四十篇：之C++递归与运算符基础在C++学习的征程中，我们共同努力，不断探索这门语言的深度与广度。

一杯年华@编程空间·2025-02-03 03:29

【深度学习】softmax回归的简洁实现

softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

uniapp小程序之自定义navbar封装、uniapp操作dom样式

1.uniapp操作dom样式因为uniapp只能获取元素不能操作元素可以通过给css定义变量去修改如果想在uniapp操作dom元素的样式的话，建议使用三目运算符:class="[shadow?'header-shadow':'']"2.如果uniapp本身配置的导航栏不能满足开发需求，可自定义navbar思路：获取当前设备的信息，重新绘制ui

可可鸭~·2025-02-03 02:49

VARGPT：将视觉理解与生成统一在一个模型中，北大推出支持混合模态输入与输出的多模态统一模型

技术原理：基于自回归框架，采用三阶段训练策略，

蚝油菜花·2025-02-03 02:18

Go语言面向对象编程

结构体可以包含字段（属性），也可以拥有与之关联的方法。typeAnimalstr

网友阿贵·2025-02-03 02:17

跨平台的客户端gui到底是选“原生”还是web

我们看一下“前端”的定义：（Front-End）通常指与用户直接交互的部分，即用户看到、操作并与之互动的界面。它涵盖了视觉设计、交互逻辑，主要关注用户体验（UserExperience,UX）和

扎量丙不要犟·2025-02-03 02:15

从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距

herosunly·2025-02-03 01:12

Unity 设计模式之【什么是设计模式】/ 【为什么要使用设计模式】/ 【架构和设计模式的区别】

Unity设计模式之【什么是设计模式】/【为什么要使用设计模式】/【架构和设计模式的区别】目录Unity设计模式之【什么是设计模式】/【为什么要使用设计模式】/【架构和设计模式的区别】一、简单介绍二、Unity

仙魁XAN·2025-02-03 00:01

100.3 AI量化面试题：解释配对交易(Pairs Trading)的原理，并说明如何选择配对股票以及设计交易信号

目录0.承前1.配对交易基本原理1.1什么是配对交易1.2基本假设2.配对选择方法2.1相关性分析2.2协整性检验3.价差计算方法3.1简单价格比率3.2回归系数法4.交易信号设计4.1标准差方法4.2

AI量金术师·2025-02-02 23:54

数据仓库之Kappa架构

Kappa架构是一种简化的数据处理架构，旨在处理实时数据流，解决传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。Kappa架构完全基于流处理，不区分批处理和实时处理，所有数据都是通过流处理系统进行处理。以下是对Kappa架构的详细介绍：核心概念数据流处理：所有数据都是以事件流的形式处理的，没有批处理的概念。数据流是连续的，实时的，不需要区分历史数据和实时数据。简化架构：通过统一的流处理框架简化数据

james二次元·2025-02-02 22:50

Python从0到100（八十一）：神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-02 22:19

电脑故障排查实战篇之：预订台预订表数据为何在第二天无故失踪”

电脑故障排障系列文章目录一、故障初现：隐患的开端二、波折频发：迷雾中的探寻三、艰难排查：困境与突破的交织四、真相大白：拨开云雾见青天五、经验之谈：反思与启示文章目录电脑故障排障系列文章目录前言总结前言在信息技术飞速发展的今天，电脑已然成为我们工作中不可或缺的得力助手。然而，电脑故障却像隐藏在暗处的“幽灵”，随时可能给我们的工作带来困扰。对于从事网络维护工作的人来说，快速准确地排查和解决电脑故障，保

u010088809·2025-02-02 21:12

本地部署LLM工具大比拼：谁才是你的智能之选？

在人工智能的浪潮中，本地部署LLM工具为我们开启了个性化智能交互的新大门。今天，就带大家深入对比几款热门的本地部署LLM工具：ollama、Llamafile、jan、LLaMa.cpp、GPT4All、LMStudio，从多个关键角度剖析它们的特点与优势，助你挑选出最契合自身需求的智能伙伴。一、安装使用便捷性大排名1.ollama：轻松上手的智能先锋ollama的安装便捷性堪称一流。只需一条简单

Python_金钱豹·2025-02-02 21:10

国产大模型 DeepSeek，能跟 ChatGPT 一战，还不用梯子，确定不试试？

3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲我尝试了下，同样的编码场景，通义千问给出的答案没有实际帮助，但是DeekSeek却告之具体的实现步骤与依据

集成显卡·2025-02-02 21:38

定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标分析测评

这份数据集包含了一系列关于定西市房屋建筑的信息，以下是其主要知识点的详细解释：SHP格式：SHP（Shapefile）是Esri公司开发的一种矢量数据格式，广泛用于地理信息系统中，它可以存储点、线、多边形等几何对象以及与之相关的属性数

天赐信息科技·2025-02-02 21:37

python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配（单目标匹配和多目标匹配）1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa..

1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明：src目标图像，template模板，method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(ret)#找出矩阵中最大值和最小值，即其对应的(x,y)的位置参数说明：min_val，max_val,min_lo

weixin_39621044·2025-02-02 20:34

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)

拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi))，获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思：1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码：第一步：读入图片第二步：进行样本的下采样第三步：进行样本的上采样第四步：原始图片-变化后的图片importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('AM.png')#

weixin_33908217·2025-02-02 20:03

Win + R 开启 “运行框“ 之小蛙与大灰【1.1】

告示:提供给windows10/11用户，使用运行框之故事[1.1]。"通过运行对话框快速启动系统组件或程序":运行命令(runcommand)or快捷启动命令结构:1.运行框介绍2.运行框处理指令分析3.运行框原理剖析附.常用打开界面/程序的(?)支持:1.Windows自带的一些工具【知乎】(AL)2.官方文档【Microsoft】(AL)AL:AccessLink1️⃣运行框介绍一、运行框由

adnyting·2025-02-02 20:03

〖Python WEB 自动化测试实战篇⑥〗- selenium元素定位之find-elements

>【易编橙·终身成长社群，相遇已是上上签！】-点击跳转～<作者：哈哥撩编程（视频号、B站、抖音同名）图书作者：程序员职场效能宝典博客专家：全国博客之星第四名超级个体：COC上海社区主理人特约讲师：谷歌亚马逊分享嘉宾科技博主：极星会首批签约作者大家好,我是哈哥，一位35岁但是依然头发茂密的程序员老兵，目前在公司开启了养老模式。现在热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，在过去的三

哈哥撩编程·2025-02-02 19:57

pytest之通过yaml实现数据驱动

一、安装pyyamlpipinstallpyyaml二、yaml基本语法略过三、将测试用例数据写入yaml#用例1-interfaceName:首屏-考试数据接口url:http://stupad-stre****headers:{'Content-Type':'application/json','requestid':'021618985865','token':'eyJ0eXAiOiJKV1

董林夕·2025-02-02 19:56

o1、GPT4、GPT4o 这三个有什么区别？

然而，在众多模型中，GPT-4、GPT-4o和O1三款模型可谓是经典与转型之“模”。GPT-4作为ChatGPT

开心的AI频道·2025-02-02 19:54

决策树ID3算法

决策树决策树概念决策树，一种基于规则的机器学习方法，主要用于分类和回归，常用作机器学习中的预测模型。

小波LFZZB·2025-02-02 18:15

波士顿房价预测

该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型，因为房价是一个连续值，所以房价预测显然是一个回归任务。

苏轼喜欢玩电脑·2025-02-02 17:13

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

TensorFlow实现神经网络模型来进行摄氏度到华氏度的转换，可以将其作为一个回归问题来处理。我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。

李建军·2025-02-02 17:42

力扣257. 二叉树的所有路径（遍历思想解决）

二叉树的所有路径文章目录题目描述思路复杂度Code题目描述思路遍历思想(利用二叉树的先序遍历)利用先序遍历的思想，我门用一个List变量path记录当前先序遍历的节点，当遍历到根节点时，将其添加到另一个List变量res中，当递归往回归的时候删除当前

LNsupermali·2025-02-02 17:40

杰理之BLE连接状态【篇】

staticvoidcbk_packet_handler(uint8_tpacket_type,uint16_tchannel,uint8_t*packet,uint16_tsize){//…switch(packet_type){caseHCI_EVENT_PACKET:switch(hci_event_packet_get_type(packet)){//…caseHCI_EVENT_LE_M

Rambo-Lamborghini·2025-02-02 16:07

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。

BugNest·2025-02-02 16:03

transformer之Attention机制及代码实现

目录异同点总结代码实现Self-AttentionCross-AttentionGatedSelf-AttentionGeneralizedQueryAttentionPagedAttentionSelf-Attention：一种Attention机制，用于处理单个输入序列中的依赖关系。Cross-Attention：一种Attention机制，用于处理两个或多个输入序列之间的依赖关系。Gated

AIVoyager·2025-02-02 15:30

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx

嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

MVC 文件夹：架构之美与实际应用

MVC文件夹：架构之美与实际应用引言MVC（Model-View-Controller）是一种设计模式，它将应用程序分为三个核心组件：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）

lsx202406·2025-02-02 15:57

Scikit-Learn K均值聚类

K-Means在机器学习知识结构中的位置如下：1.1、K均值

对许·2025-02-02 14:54

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。

天波烟客00·2025-02-02 14:52

Redis基础命令之set、zset

1.SetRedis的Set是String类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。1.1SADD--添加一个或多个成员这里添加三个成员到set集合中127.0.0.1:6379>SADDsetmysqljavac++(integer)31.2SMEMBERS--查看成员127.0.0.1:6379>SMEMBERSset1)"c++"2)"java"3)"mysql"

泪染的青空·2025-02-02 14:22

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。

Francek Chen·2025-02-02 14:20

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法

Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率

kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

因果关系推断与机器学习

机器学习模型是强大的

hhhh106·2025-02-02 13:15

【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究

matlab科研助手·2025-02-02 13:44

Spring的设计理念之【事务管理】

Spring框架的事务管理是其核心设计理念之一，旨在简化复杂的事务处理逻辑，提供统一的编程模型，同时支持灵活的事务策略配置。以下是Spring事务管理的关键设计理念和实现机制：一、设计目标解耦业务逻辑与事务管理将事务管理代码从业务逻辑中剥离，开发者只需关注业务逻辑，事务的开启、提交、回滚等由框架统一处理。统一事务抽象提供PlatformTransactionManager接口，抽象不同事务实现（如

冰糖心158·2025-02-02 13:44

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2