机器学习之数据分析第7页

12 【HarmonyOS NEXT】仿uv-ui组件开发之Avatar组件设计精髓(三)

温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！第三篇：掌握Avatar组件的样式魔法与灵活定制1.基础使用1.1组件引入import{Avatar}from"../../components/Avatar"1.2基础示例//文字头像Avatar({props:{text:'张',randomBgColor:

·2025-03-08 10:28

机器学习在地图制图学中的应用

2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

机器学习入门知识

目录前言一、机器学习是什么？

十五境剑修·2025-03-08 09:33

1688商品列表API接口（1688API系列）

对于电商开发者、数据分析人员以及商家而言，能够高效地获取平台上的商品信息是至关重要的。

数据捕手19970108018·2025-03-08 09:29

深入浅出的理解deepseek类大模型（附运行代码）

深入理解之运行代码：fromtransformers.models.qwen2importQwen2Config,Qwen2Modelimporttorchdefrun_qwen2():#根据模型需求配置参数

AI人工智能时代·2025-03-08 08:47

Vue打包后生成的文件及编程细节

在这篇文章中，我们将详细讨论Vue打包后生成的文件，以及与之相关的编程细节。1.打包工具：Webpack在Vue项目中，常用的打包工具是Webpack。

心之飞翼·2025-03-08 08:37

物联网服务器搭建及部署详细说明：掌握 Node.js、MongoDB、Socket.IO 和 JWT 的实用指南

数据存储3.2数据实时处理3.2.1安装Socket.IO3.2.2修改服务器代码4.安全性4.1身份验证与授权4.2加密通信4.2.1生成自签名证书（开发环境）4.2.2修改服务器以支持HTTPS5.数据分析和可视化

极客小张·2025-03-08 07:57

Java高频面试之集合-03

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：说说ArrayList和LinkedList的区别ArrayList与LinkedList的详细对比一、底层数据结构特性ArrayListLinkedList存储结构基于动态数组基于双向链表内存分配连续内存块非连续内存，节点分散存储元素访问通过索引直接寻址（时间复杂度O(1)）需要遍历链表（时间复杂度O(n)）插入/删除

牛马baby·2025-03-08 07:43

Python与数据可视化库Seaborn实战

其丰富的库支持，尤其是数据可视化库，极大地促进了数据分析和洞察能力的提

master_chenchengg·2025-03-08 06:25

生物信息学工作流（Bioinformatics Workflow）：概念、历史、现状与展望？

它不仅提高了数据分析的效率，还为生命科学研究提供了新的视角和方法。2.生物信息学工作流的概念生物信息学工作流的核心是将复杂的生物学数据分析任务分解为多个可管理的步骤

lisw05·2025-03-08 06:22

深入探索 Linux 权限维持之 SSH 后门与公私钥技术

目录深入探索Linux权限维持之SSH后门与公私钥技术SSH后门：开启隐藏访问通道利用软链接创建SSH后门SSHServerRapper方法公私钥：实现免密登录与权限维持生成与部署公私钥隐藏公私钥操作痕迹其他相关技巧与注意事项

阿贾克斯的黎明·2025-03-08 06:52

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-08 06:21

13 【HarmonyOS NEXT】仿uv-ui组件开发之Avatar组件进阶指南(四)

温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！补充内容由于本人疏忽本教程的第一节忘记上传运行效果图拉，因此在本章节进行补充，哈哈哈！第四篇：打造高性能Avatar组件的终极优化秘籍1.性能优化策略1.1状态管理优化//优化前@Stateprivateprops:AvatarProps//优化后private

·2025-03-08 05:48

TiDB系列之：TiCDC使用Changefeed完成数据同步任务

TiDB系列之：TiCDC使用Changefeed完成数据同步任务一、Changefeed二、Changefeed状态流转三、操作Changefeed四、cdccli管理同步任务1.创建同步任务2.查询同步任务列表

快乐骑行^_^·2025-03-08 05:45

python的pandas函数

Pandas是Python中一个强大且广泛使用的数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据操作工具，主要的数据结构有Series（一维数组）和DataFrame（二维表格）。

soputasmile11·2025-03-08 05:38

海量数据融合互通丨TiDB 在安徽省住房公积金监管服务平台的应用实践

导读安徽省住房公积金监管服务平台通过整合全省17家公积金中心的数据，致力于实现数据共享、规范化管理与高效数据分析。

TiDB_PingCAP·2025-03-08 04:23

【精辟】venv和Anaconda的区别?

Anaconda：Anaconda是一个跨平台的Python发行版，提供了用于科学计算和数据分析的大量库和工具。它包含了

王摇摆·2025-03-08 04:22

FastGPT 引申：混合检索完整实例

合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申：混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程，假设我们有一个查询：“如何使用Python进行数据分析

窝窝和牛牛·2025-03-08 03:14

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

Linux内核调度子系统之big.little架构

1.armbig.little架构传统的arm多核系统一般都是对称性质的所以可以常见CPU的架构为双核A9四核A7等。随着移动设备高速发展，arm开始推出了非对称式的cpu架构。例如：双核A53和双核A72混合封装到SOC上，这样的形式一般称为big.little架构。第一个在商业上使用这个架构的CPU是三星samsungexynos5410，这款芯片用在了三星SamsungGalaxys4这款

Surest·2025-03-08 03:02

每日一题之拼正方形

问题描述小蓝正在玩拼图游戏，他有7385137888721个2×2的方块和10470245个1×1的方块，他需要从中挑出一些来拼出一个正方形，比如用3个2×2和4个1×1的方块可以拼出一个4×4的正方形，用9个2×2的方块可以拼出一个6×6的正方形，请问小蓝能拼成的最大的正方形的边长为多少。答案提交这是一道结果填空的题，你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数，在提交答案时只填写这个整数，

Ace＇·2025-03-08 03:57

每日一题之回文数组

问题描述小蓝在无聊时随机生成了一个长度为n的整数数组，数组中的第i个数为ai，他觉得随机生成的数组不太美观，想把它变成回文数组，也是就对于任意i∈[1,n]满足ai=an−i+1。小蓝一次操作可以指定相邻的两个数，将它们一起加1或减1；也可以只指定一个数加1或减1，请问他最少需要操作多少次能把这个数组变成回文数组？输入格式输入的第一行包含一个正整数n。第二行包含n个整数a1,a2,⋯,an，相邻整

Ace＇·2025-03-08 03:27

每日一题之斐波那契循环数

问题描述对于一个有n位的十进制数N=d1d2d3…dn，可以生成一个类斐波那契数列S，数列S的前n个数为：{S1=d1,S2=d2,S3=d3,…,Sn=dn}数列S的第k(k>n)个数为：i=k−nk−1Sii=k−n∑k−1Si如果这个数N会出现在对应的类斐波那契数列S中，那么N就是一个类斐波那契循环数。例如对于197，对应的数列S为：{1,9,7,17,33,57,107,197,…}197

Ace＇·2025-03-08 03:26

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。

小高高不要bug·2025-03-08 03:54

Spire.XLS 去水印版：高效处理Excel文件的利器

无论是数据分析、报表生成还是文档转换，一个高效且功能强大的Excel处理库都是不可或缺的。Spir

蒙崇格Hugo·2025-03-08 02:23

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

体育数据分析作为一门交叉学科，正在重塑现代体育产业的发展轨迹。通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。

Tina0898·2025-03-08 02:21

数据分析与取证网络安全技能竞赛

数据分析与取证网络安全技能竞赛：新手入门指南在网络安全的世界中，数据分析与取证是两个至关重要的领域。对于刚入行的小白来说，理解这两个领域并运用到竞赛中可能有些困难。

Hacker_xingchen·2025-03-08 02:50

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。

Echo_Wish·2025-03-08 02:16

rabbitmq 学习之 mirror queue cluster 搭建（26）

官网:https://www.rabbitmq.com/ha.html高可用（镜像）队列默认情况下，queues存放在RabbitMQ集群的单个节点之上。exchanges和bindings恰恰相反，在集群中的所有节点中都有存档。queues可以配置镜像以此可以在多个节点中有备份。每个镜像队列包含一个master节点和一个或者多个slave节点。如果master节点由于某种原因失效，那么“资历最老

xiaoliuliu2050·2025-03-08 02:15

Spring AI简单使用

https://github.com/chatanywhere/GPT_API_freeAI框架之SpringAI与SpringCloudAlibabaAI使用讲解超级详细SpringAI+ChatGPT

NaughtyBo·2025-03-08 01:40

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

JavaScript逆向爬虫教程-------基础篇之JavaScript混淆原理

目录一、常量的混淆原理1.1对象属性的两种访问方式1.2十六进制字符串1.3Unicode字符串1.4字符串的ASCII码混淆1.5字符串常量加密1.6数值常量加密二、增加JS逆向者的工作量2.1数组混淆2.2数组乱序2.3花指令2.4jsfuck三、代码执行流程的防护原理3.1流程平坦化3.2逗号表达式混淆四、其他代码防护方案4.1eval加密4.2内存爆破4.3检测代码是否格式化一、常量的混淆

zru_9602·2025-03-08 01:00

信息管理之创新的套路

海明威之桥：请不要在某一阶段的工作中耗尽全部精力，而应留出时间思考未来（写下下一步的想法，当前的状态，易

Linzerox·2025-03-08 01:00

Python常见的第三方库：requests、numpy、pandas

常见的第三方库：requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库，涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。

大数据张老师·2025-03-08 01:00

80| Python可视化篇 —— Matplotlib数据可视化

数据可视化又跟数据挖掘和大数据分析紧密相关，而这些领域以及当下

小刘要努力。·2025-03-08 00:29

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

深入理解赛题——探索性数据分析首先，我们先介绍一下什么是EDA：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis,EDA）是一组数据分析技术，旨在总结其主要特征，通常通过可视化手段来实现。

会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

象牙塔中的“智者”：DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元

目录高校问答智体的“前世今生”：痛点与机遇DeepSeekR1：开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”：场景、架构与实践3.1场景一：智能学术助手3.2场景二：个性化学习导航3.3场景三：科研数据分析

海棠AI实验室·2025-03-08 00:50

玩转python：掌握Python数据结构之栈Stack

栈（Stack）是计算机科学中一种非常基础且重要的数据结构。它的特点是后进先出（LIFO，LastInFirstOut），就像我们生活中叠盘子一样，最后放上去的盘子总是最先被拿走。本文将用通俗易懂的语言和丰富的案例，带你轻松掌握栈的概念、实现和应用。什么是栈？栈是一种线性数据结构，它只允许在一端进行数据的插入和删除操作。这一端被称为栈顶（Top），另一端被称为栈底（Bottom）。栈的操作主要有两

千益·2025-03-07 23:19

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

分分钟搞定分布式技术专题面试——Nginx+ZK+ActiveMQ+Kafka+RabbitMQ+MongoDB+Redis！

前些日子听很多朋友说面试跪在分布式，所以今天特地来总结一波分布式技术专题面试，限流、通讯、缓存：01分布式限流：Nginx+ZooKeeper1.1分布式限流之Nginx请解释一下什么是Nginx?

独孤球球·2025-03-07 23:43

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

算法系列之数据结构-二叉搜索树

二叉查找树（BinarySearchTree，简称BST）是一种常用的数据结构，它能够高效地进行查找、插入和删除操作。二叉查找树的特点是，对于树中的每个节点，其左子树中的所有节点都小于该节点，而右子树中的所有节点都大于该节点。本文将介绍如何使用Java实现二叉查找树，并实现常见的操作。二叉搜索树BST二叉搜索树的核心思想和二分查找类似，都是基于分治思想，利用了有序性,通过比较和分治，将问题规模减半

修己xj·2025-03-07 23:41

算法系列之数据结构-Huffman树

在数据压缩领域，Huffman编码是一种经典的无损压缩算法，而Huffman树则是实现这种编码的关键数据结构。它以其高效性和简洁性被广泛应用于各种场景，从文件压缩到通信协议，都离不开Huffman树的身影。本文将深入探讨Huffman树的原理、构建过程以及其Java如何实现Huffman树。Huffman树的构建步骤Huffman树（哈夫曼树）又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树，常用于