机器学习之特征

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。
拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

PHP5常用函数列表整理

PHP5常用函数之time_nanosleep()函数延迟代码执行若干秒和纳秒。sleep()函数延迟代码执行若干秒。show_source()函数对文件进行语法高亮显示。st
虫子68·2025-01-20 05:22

基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目（源码）

人脸识别作为一种生物特征识别技术，能够通过分析人脸图像中的特征点，实现对个体的身份识别。利用计算机视觉技术，系统能够快速从大量图片中定位并识别特定人脸，实现身份验证和信息检索。
AI人H哥会Java·2025-01-20 04:18

天童教育：教会孩子要诚实守信

一代又一代的孩子们如同繁星闪烁，家长们总是怀揣着殷切的希望，渴望将这些小生命塑造成德才兼备的栋梁之材。在这诸多美好品质中，诚实守信无疑是最为基础，也最为关键的一环。
t05777·2025-01-20 04:18

像素空间文生图之Imagen原理详解

论文：PhotorealisticText-to-ImageDiffusionModelswithDeepLanguageUnderstanding项目地址：https://imagen.research.google/代码（非官方）：https://github.com/deep-floyd/IF模型权重：https://huggingface.co/DeepFloyd/IF-I-XL-v1.0
funNLPer·2025-01-20 04:14

冲刺蓝桥杯之速通vector！！！！！

文章目录知识点创建增删查改习题1习题2习题3习题4：习题5：知识点C++的STL提供已经封装好的容器vector，也可叫做可变长的数组，vector底层就是自动扩容的顺序表，其中的增删查改已经封装好创建constintN=30;vectora1;//创建叫a1的空的可变长的数组vectora2(N);//创建大小为30的可变长的数组，里面每个元素为0vectora3(N,2);//创建大小30的可
爱吃生蚝的于勒·2025-01-20 03:08

【Postgres】postgresql系列之数据类型

一、数字数据类型1.1数字类型列表：类型名称存储长度描述范围smallint2bytes小范围整数类型-32768to+32767integer4bytes整数类型-2147483648to+2147483647bigint8bytes大范围数据类型-9223372036854775808to9223372036854775807decimal可变用户指定精度upto131072digitsbef
zkq_1986·2025-01-20 03:33

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。
程序员洲洲·2025-01-20 03:30

K8S中Pod控制器之Horizontal Pod Autoscaler(HPA)控制器

HorizontalPodAutoscaler(HPA)控制器HorizontalPodAutoscaler（HPA）是Kubernetes中用于自动根据当前的负载情况，自动调整Pod数量的一种控制器。HPA能够根据CPU使用率、内存使用量或其他选择的度量指标来自动扩展Pod的数量，以确保应用的性能。HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后
元气满满的热码式·2025-01-20 02:46

探索数据之美：用Python生成词云图

导语在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，而如何从海量数据中提取有价值的信息并可视化展示，成为了数据分析与可视化领域的重要课题。今天，我们将一起探索如何使用Python中的wordcloud库来生成词云图，让数据“说话”，用图形讲述数据背后的故事。wordcloud是一个在Python中广泛使用的第三方库，主要用于根据文本数据生成词云（WordClouds）。词云是一种可视化技术，它能够有效地展示文
进击的六角龙·2025-01-20 02:16

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化：池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样
OpenSani·2025-01-20 01:13

解锁SQL递归查询：WITH RECURSIVE的深度解析

SQL的WITHRECURSIVE正是我们手中的阿莉阿德涅之线，引领我们深入数据的每一个角落。本文将详细解读WITHRECURSIVE的神秘力量，通过实际代码示例，展示如何使用这一强大的递归查询功能。
2401_85762266·2025-01-20 01:10

数字化转型的三个阶段：信息化、数字化、数智化

本文将对这三个阶段进行详细剖析，帮助您理解每个阶段的特征、目标及实施要点。第一阶段：信息化（Informatization）定义与目标信息化是数字化转
兴风键盘侠·2025-01-20 00:36

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
zhangbin_237·2025-01-20 00:03

【端到端模型】

传统的做法可能是先人工分析图片，找到文字的轮廓、笔画这些特征，然后用别的方法把这些特征转变成文字。
W Y·2025-01-20 00:32

C#html生成pdf之wkhtmltopdf及参数说明

实现方法#regionHTML生成PDF//////HTML生成PDF//////页面URL如：http://127.0.0.1/index.html///保存地址如：/upload/pdf/123.pdf///publicstaticboolHtmlToPdf(stringurl,stringpath){if(string.IsNullOrEmpty(url)||string.IsNullOrE
Mick_小马哥·2025-01-20 00:30

具体毕设方案100例之第4例STM32智能家居烟雾温度火灾防盗报警系统设计版本4

LCD1602液晶显示：实时展现当前检测到的烟雾浓度值，为用户提供直观的视觉信息。按键设置报警上限：用户可通过简单操作按键，自定义烟雾浓度的报警阈值，以满足不同场景的安全需求。蜂鸣器报警：当烟雾浓度超过用户设定的报警值时，蜂鸣器将立即启动，发出声音报警，提醒用户注意安全。无线WiFi传输：通过集成的ESP8266无线WiFi模块，将烟雾浓度数据实时传输至用户手机端，实现远程监控与数据查看。继电器模
李学长单片机毕设·2025-01-19 23:56

风控系统之规则重复触发

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview简介前面已经发了很多关于风控系统的一些文章，是比较零碎的，这也是我知道的，但在边构思边实践时是这样的。从0到1中还有很多0.0001、0.0023424、0.1243，这些都是不可忽视，他们也是成长的一部分啊！这里提前预告一下（毕竟有人看不到文末），下周大概是10.24会
·2025-01-19 23:06

【Block总结】CDFA，对比驱动特征聚合模块|即插即用，极大增强特征表达！

论文信息标题:ConDSeg:AGeneralMedicalImageSegmentationFrameworkviaContrast-DrivenFeatureEnhancement作者:MengqiLei,HaochenWu,XinhuaLv,XinWang机构:中国地质大学（武汉），百度公司发表时间:2024年12月11日会议:AAAI2025论文:https://arxiv.org/pdf
AI浩·2025-01-19 23:55

风控系统之指标回溯，历史数据重跑

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview回顾默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01，Redis
·2025-01-19 23:34

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-19 23:53

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。
一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？
2201_75874206·2025-01-19 23:49

Spring Security(maven项目) 3.0.2.5版本中改

实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷，而实践和认识之每一循环的内容，都比较地进到了高一级的程度本期目标《对上一期的内容进行一波改革，迭代》原因：写的太烂内容回顾：我们对DeleatingFilterProxy
严欣铷·2025-01-19 22:16

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。
Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。
码上飞扬·2025-01-19 22:11

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark
house.zhang·2025-01-19 22:40

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。
墨夶·2025-01-19 21:34

6-1.Android 对话框之基础对话框（普通、单选、多选、列表）

对话框对话框（Dialog）是一种常用的UI组件，它主要用于显示信息、接收用户操作反馈对话框可以包含各种元素，但是主要还是以文本、按钮为主，其次是列表其中，基础对话框是Android中最简单的对话框，而后是进度对话框、自定义对话框等基础对话框使用4步走创建AlertDialog.Builder对象，它用于构建对话框AlertDialog.Builderbuilder=newAlertDialog.
我命由我12345·2025-01-19 20:59

kafka

Kafka学习之路Kafka必知必会kafka核心原理go操作kafka消息队列之-KafkaKafka分区分配策略或(https://blog.csdn.net/u013256816/article/
宋song一·2025-01-19 20:28

python之str与bytes互转

#-*-coding:utf-8-*-bytes_object =b"example"#strobjectstr_object ="example"#方法（1）#str转bytesbytes(str_object,encoding="utf8")#bytes转strstr(bytes_object,encoding="utf-8")#方法（2）#str转bytesstr.encode(str_ob
ancy_i_cv·2025-01-19 20:56

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容，以期记录成长、普及技术、造福后来者！一、GAM在时间序列中的应用时间序列
智识小站·2025-01-19 20:23

游戏开发中不容忽视的粘包问题解析

今天，咱们就深入探讨一下粘包问题产生的缘由以及应对之策。一、粘包问题的成因（一）发送端因素缓存机制：TCP协议在传输层运作时，自带一套提升效率的缓存策略。
阿贾克斯的黎明·2025-01-19 19:20

后悔呀，自从用了SkyWalking分布式链路追踪，现在睡得越来越香了

上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式：SpringCloudSleuth+ZipKin，这种方案目前也是有很多企业在用，但是作为程序员要的追逐一些新奇的技术，Skywalking作为后起之秀也是值得大家去学习的
Bad_Ape·2025-01-19 18:45

基于深度学习的认知架构的AI

1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块：感知模块：负责从外部环境中获取数据，处理和提取特征。深度学习
SEU-WYL·2025-01-19 17:06

工具链 之 Vite 常见的共享选项配置（二）

这些配置通常包括插件、别名、CSS预处理器设置。1.插件（Plugins）插件是Vite生态系统中的核心部分，用于扩展Vite的功能。一些插件（如@vitejs/plugin-vue对于Vue项目）是项目所必需的，并且在所有环境中都应该被包含。//vite.config.jsimport{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vitejs/plugin-vue
**之火·2025-01-19 17:01

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

理解样条函数（SplineFunctions）是掌握广义加性模型（GAMs）及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容，以期记录成长、普及技
智识小站·2025-01-19 17:31

深入探索Python编程技术：从入门到精通的全方位学习指南

无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写，还是桌面应用开发，Python都能发挥其独特优势，帮助开发者高效完成任务。
小码快撩·2025-01-19 16:21

C++ 面向对象（八股总结）

面向对象三大特征——封装、继承、多态封装把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。
fadtes·2025-01-19 16:48

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。
Blair Long·2025-01-19 15:14

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

这一次我们来了解一下假设检验中另一个重要检验-F检验什么是F检验？F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验(英语：jointhypothesestest)，此外也称方差比率检验、方差齐性检验，方差分析，它是一种在(H0)之下，统计值服从的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐
雏Carnation·2025-01-19 15:42

chatgpt赋能python：Python群发微信消息：解决方案

Python是一门十分强大的编程语言，广泛用于各种人工智能、计算机视觉、机器学习等领域。Python可以用于开发各种应用程序，它也可以用于批量处理和发送微信消息。
suimodina·2025-01-19 15:42

微信小程序之单选框

微信小程序中的单选框（Radio）是一个常用的输入组件，用于在多个选项中进行选择。常见的应用场景有性别选择、选项过滤、问卷调查等。本文将介绍小程序中单选框的特点和作用及相应示例。一、单选框的特点和作用特点：单一选择：用户只能选择一个选项，适合于互斥项的选择。分组显示：单选框通常是一个选项组的形式，多个单选框的组合，一般会有相同的name属性，以便在选择时实现互斥效果。简洁明了：界面简洁，有助于用户
ch_s_t·2025-01-19 14:06

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。
亚远景aspice·2025-01-19 13:29

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

1.2、网络安全体系特征(1)整体性。网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元按照一定
jnprlxc·2025-01-19 13:58

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

TensorFlow框架关注公众号“轻松学编程”了解更多。一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统
弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

Node.js+Express 开发之Cookie、Session 使用详解

为什么有cookie和session？因为HTTP协议是没有状态的，当用户再次访问网站时，没法判断之前是否登陆过，于是就有了cookies和session，用来保存用户的一些信息。cookie和session区别？cookie是存放在客户端浏览器的，每个域名下通常限制为50个cookie，每个cookie的值大小限制为4K。session是存放在服务器端的，可以存储无限大的数据，但大量的sessi
MINO吖·2025-01-19 12:23
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