机器学习之统计学第4页

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。

不要天天开心·2025-03-02 14:45

Linux进程间的关系

Linux进程间的关系前言一、进程组二、会话三、ps命令查看进程间的关系四、系统资源限制五、改变工作目录和根目录六、服务器程序后台化前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

油菜花的菜·2025-03-02 13:40

Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1）

本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(即：子模型1)，处理后的结果再传递给Classifier(即：子模型2)。最后，返回Classifier的输出。这种方式允许将两个子模型串联起来，形成一个组合模型：importtorch.nnasn

lczdyx·2025-03-02 13:05

Spring系列学习之Spring CredHub

英文原文：https://spring.io/projects/spring-credhub目录概述注入并使用CredHubTemplate认证Authentication相互TLSOAuth2SpringBoot配置快速开始学习文档概述SpringCredHub提供客户端支持，用于存储，检索和删除在CloudFoundry平台中运行的CredHub服务器的凭据。CredHub提供了一个安全存储，

m0_74824755·2025-03-02 12:29

零基础程序员如何快速学会python

学会Python能做的事情也很多，常见的就有网络爬虫，数据分析，前端开发，机器学习，都能很好地提高工作效率，往任何一个领域发展，工作前景是非常不错的。

Java进阶营菌·2025-03-02 12:28

ReactNative进阶（三十）：Component、Pu

题解|#奶牛喂养时间#题目考察的知识点：贪心之合并数组题目解答方法的文字分析：先将intervals进行排序，定义一个变量prev，然后遍历，如果prev[1]>=interv题解|#牛牛和罗马数字智力游戏

愤怒的小青春·2025-03-02 11:23

线性秩检验

线性秩检验一、引言在统计学的广袤领域中，参数检验通常基于数据服从特定分布（如正态分布）的假设。然而，在实际场景里，数据往往并不满足这些严格假设，此时非参数检验方法便展现出独特优势。

木子算法·2025-03-02 11:20

漫话UDS之Service 11

Listitem对于80后，你是否遇到过这样的场景：在以往去街面上网吧玩，由于是花钱，恨不得充分利用手头电脑，比如在玩游戏时，会打开自己感兴趣的视频播放，在游戏空闲期或者开个小窗口两不误。这种场景下经常会遇到电脑屏幕蓝屏或者卡死。这个时候第一反应就是大喊一声：“网管”，而对于网管，高兴的时候会跑到出问题电脑旁边查看问题，遇到正在起兴玩游戏的，则会回复一句：“重启”。电脑重启，如同人在身心俱疲状态，

车载诊断技术·2025-03-02 11:17

如何用AI写程序

一、AI写程序之工具选择（一）主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择，以下为大家介绍几种常见且实用的工具：ChatGPT：由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型

Honmaple·2025-03-02 11:46

机器学习第一章绪论

1.1引言什么是机器学习（machinelearning）？机器学习是致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中，“经验”以“数据”的形式表现。

太炀·2025-03-02 11:16

JavaScript 系列之：函数

函数的定义方式函数声明functionadd(a,b){returna+b;}函数声明的最重要的一个特征是函数声明提升，它允许你在函数声明之前调用该函数。add(1,2);functionadd(a,b){returna+b;}函数表达式//普通的函数表达式letadd=function(a,b){returna+b;}add(1,2)//函数表达式也可以有函数名，这个函数名不能在函数外面用，只能

程序员SKY·2025-03-02 10:13

Vue 系列之：基础知识

什么是MVVMMVVM（Model-View-ViewModel）一种软件设计模式，旨在将应用程序的数据模型（Model）与视图层（View）分离，并通过ViewModel来实现它们之间的通信。降低了代码的耦合度。Model代表数据模型，是应用程序中用于处理数据的部分。在Vue.js中，Model通常指的是组件的data函数返回的对象，或者Vue实例的data属性。View是用户界面，是用户与应用

程序员SKY·2025-03-02 10:13

TCP/IP协议栈之网络接口层: 以太网与wifi -- 一个地上, 一个天上

TCP/IP协议栈之网络接口层:以太网与wifi–一个地上,一个天上1.引言在计算机网络的世界里，TCP/IP协议栈是通信的基石，而网络接口层是这一体系的最底层，负责将数据真正传输到物理介质上。

内核程序员kevin·2025-03-02 10:43

C++之vector和list辨析

std::vector和std::list是C++标准库中两种常用的容器，它们都用于存储和管理元素集合，但在底层实现和性能特性上有显著的区别。1.底层实现std::vector:基于动态数组实现。元素在内存中是连续存储的。支持随机访问（通过下标访问元素）。当容量不足时，会重新分配更大的内存块，并将所有元素复制到新内存中。std::list:基于双向链表实现。元素在内存中是非连续存储的，每个元素包含

C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-02 10:10

【Mybatis】动态 SQL：代码与数据的灵动共舞，奏响数据库查询的华丽乐章

**1.动态SQL动态SQL是Mybatis的强特性之，能够完成不同条件下不同的sql拼接可以参考官档

m0_74824483·2025-03-02 10:38

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

设计模式之创建型

大家好，这里是编程Cookbook，关注公众号「编程Cookbook」，获取更多面试资料。本文是对设计模式中创建模式的详细讲解，共5种，分别是单例模式、工厂模式、抽象工厂模式、建造者模式和原型模式。文章目录常用创建型模式单例模式什么是单例模式？单例模式的特点单例模式的使用场景单例模式的实现方式1.懒汉式（LazyInitialization）2.饿汉式（EagerInitialization）3.

Good Note·2025-03-02 10:37

设计模式之责任链模式

引言在职场中，请假流程大家都再熟悉不过：申请1至2天的假期，只需直属主管审批即可；若要请假3至5天，就需部门负责人进行复核；而超过5天的假期申请，则必须由总经理最终定夺。要是遇到超长假期，甚至得上报至总裁或董事长那里。这种层层递进的审批机制，宛如一套设计精妙的权限传递系统：每位处理者只能在自己的职权范围内行使决策权，一旦请求超出了当前处理者的能力范围，便会依照既定的权力链条自动流转，直至抵达具备相

Forget the Dream·2025-03-02 10:06

设计模式之适配器模式

引言狂风呼啸，一场强台风正以迅猛之势逼近你所在的城市，带来极大的威胁。而祸不单行，市中心的一座大楼突发火灾，情况万分危急。应急指挥中心里气氛凝重，领导紧盯着屏幕，一边是GIS系统中由气象部门实时更新的降雨量、风速数据以及精准的地图信息，这些数据对于掌握台风的动态和影响范围至关重要；另一边则是CAD系统中结构工程师精心标注的建筑承重参数，这是评估大楼及周边建筑安全状况的关键依据。领导需要在极短时间内

Forget the Dream·2025-03-02 10:05

VS code 之 c++远程开发环境搭建

文章目录VScode之c/c++远程开发环境搭建1.基本环境2.远程主机的开发环境搭建3.本地vscode的配置配置ssh选项4远程开发教程VScode之c/c++远程开发环境搭建1.基本环境本地主机：

汝何秀·2025-03-02 09:31

【花雕学编程】Arduino FOC 之四连杆机构轮腿机器人的复杂路径规划

Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的，你可以使用ArduinoIDE（集成开发环境）来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区，你可以利用它们来扩展Ardui

驴友花雕·2025-03-02 09:30

mysql通过视图插入数据_数据库视图 sql

—BaseTable)不同，视图所对应的数据不进行实际存储，数据库中只存储视图的定义，在对视图的数据进行操作时，系统根据视图的定义去操作与视...文章萌萌怪兽2020-02-23113浏览量数据库优化之创建视图视图是保

weixin_39550410·2025-03-02 09:00

首发实测：地表最强AI？马斯克发布新一代AI模型Grok3

名人说：悟已往之不谏，知来者之可追。——《归去来兮辞》陶渊明创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的

Code_流苏·2025-03-02 09:59

深入解析微服务架构之Spring Cloud

目录微服务架构简介什么是微服务微服务的优势微服务的挑战SpringCloud概述SpringCloud简介SpringCloud的主要特性SpringCloud的模块划分SpringCloud核心组件详解SpringCloudNetflixSpringCloudConfigSpringCloudGatewaySpringCloudSleuthSpringCloudBus实战案例：构建一个简单的微服

一休哥助手·2025-03-02 08:26

构建神经网络之sklearn（完善）

1.数据预处理1.缺失值importpandasaspd#假设我们有一个DataFramedfprint(df.isnull().sum())#查看每一列缺失值的数量数值型数据：fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#对于数值型数据，使用均值填充imputer=SimpleImputer(strategy='mean')#可选：'mean','median','

邪恶的贝利亚·2025-03-02 08:23

入门Apache Spark：基础知识和架构解析

它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询，但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎，能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。

juer_0001·2025-03-02 08:19

深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统

文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具4.3编排流4.4可视化图4.5应用1初始化核心功能1.1大语言模型importosos.environ['OLLAMA_HOST']='127.0.0.1'os.environ['OLLAM

皮皮冰燃·2025-03-02 08:16

FT2004(D2000)开发实战之U-boot环境变量

一概述U-boot环境变量的作用是：在不修改U-boot源代码的情况下，通过修改U-boot环境变量来改变U-boot的运行方式。我们通过printenv命令打印环境变量，setenv命令修改环境变量。常用的U-boot环境变量有:bootdelaybootcmdbootargsserverip、ipaddr、netmask、gatewayip当然最最重要的U-boot环境变量是bootcmd和b

前行的阿木·2025-03-02 07:45

从0开始的IMX6ULL学习篇——裸机篇之外设资源分析

与之相对的是USBDevice或USBSlave，即从设备，它们依赖于

charlie114514191·2025-03-02 07:14

U-Boot 之六详解 U-Boot 及 SPL 的链接脚本、启动流程

基本环境我这里的基本开发环境与运行环境在之前的博文U-Boot之二零基础编译、详解Image镜像及DTB文件已经详细介绍过了，这里就不在赘述。如果在构建时遇到错误，可以参考上面的博文来解决。示例代码嵌入式Linux运行环境搭建系列博文涉及的所有源代码均放到了我个人的Gitee上：https://gitee.com/itexp/BOARD-STM32F769I-EVAL。这个仓库中包含了的所

ZC·Shou·2025-03-02 07:44

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。

Echo_Wish·2025-03-02 07:41

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

查看Python库依赖关系的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-02 06:32

PCL点云系列之如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据？自动驾驶汽车如何感知周围环境

介绍您是否曾好奇过自动驾驶汽车如何感知周围环境，或者建筑物的3D模型是如何如此精确地创建的？答案就在于点云的魔力。这些密集的数据点集合通常由LiDAR或深度相机等传感器捕获，构成了机器人、3D建模和自动驾驶汽车等各种应用的支柱。但是，如果您不仅需要捕获几何形状，还需要保留这些点的颜色信息，该怎么办？在本文中，我们将深入研究一个Python脚本，该脚本从ROS（机器人操作系统）包中提取点云数据，同时

知识大胖·2025-03-02 05:57

基恩士上位机链路通讯_库卡机器人之通讯总结

时常有人问我库卡机器人支持哪些通讯、需要什么组件等等，基于个人多年积累并借助公众号的平台来分享下个人的总结(以下内容仅针对KRC4及以上，KRC2在此不作说明)：基于以上图片内容，将库卡通讯分成四类：1.基于以太网的现场总线：ProfiNet从站不需要KUKAProfiNetxxxProfiNet主站不需要KUKAProfiNetxxxEthernet/IP主站不需要KUKAEthernet/IP

筱顽咚·2025-03-02 04:53

考研导师选择方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-02 04:20

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。

AOIWB·2025-03-02 04:19

Android存储（读取）之SD卡

packagecom.github.c.ceshi;importandroid.content.Context;importandroid.os.Environment;importandroid.widget.Toast;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;importjava

2501_90225911·2025-03-02 04:48

跟我一起学Python数据处理（一百零三）之命令行参数解析与云服务应用

跟我一起学Python数据处理（一百零三）之命令行参数解析与云服务应用大家好！我写这系列博客的初衷是想和大家一起学习进步。

lilye66·2025-03-02 03:47

深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互

文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st

皮皮冰燃·2025-03-02 03:43

ILCombine函数分析之连接两个idl

ILCombine函数分析之连接两个idl第一部分：STDAPI_(LPITEMIDLIST)ILCombine(LPCITEMIDLISTpidl1,LPCITEMIDLISTpidl2){//LetmepassinNULLpointersif

sitelist·2025-03-02 03:42

Vivado 约束文件XDC使用经验总结

就是说：不积累一步半步的行程，就没有办法达到千里之远；不积累细小的流水，就没有办法汇成江河大海。1.1.3FPGA简介FPGA（FieldProgrammableGateA

宁静致远dream·2025-03-02 03:12

计算机基础之操作系统——进程与线程管理（三）

1、多进程与多线程怎么选择？多进程资源隔离性好、安全性高、支持并行，然而资源需求高、进程间通信复杂、上下文切换开销大；多线程轻量级、高度共享资源和数据、线程间通信简单、资源占用低、上下文切换开销小，然而隔离性差，容错性差。应用场景多进程：如果应用需要独立的地址空间和资源，或者需要在不同的安全上下文中运行，那么多进程可能是更好的选择。多线程：如果应用需要高度共享数据和资源，或者需要轻量级的任务并发，

查理养殖场·2025-03-02 02:04

前端面试100问！！

在技术圈毕竟只有百分之一的人能进入BAT，百分之九九的小伙伴只能在普通公司做这普通的事情，厌烦哪些标题党，我们抛开那些高大上的台词，回归到面试的本质。

一只松·2025-03-02 00:55

【云原生进阶之数据库技术】第二章-Oracle-使用-3.4.2-Oracle Active Data Guard调优

1OracleActiveDataGuard调优1.1调优策略OracleActiveDataGuard（ADG）调优涉及多个层面，旨在确保备用数据库在提供实时查询服务的同时，维持高效的数据同步与良好的系统性能。为了确保ADG环境的高性能和可靠性，需要进行适当的调优。以下是一些关键的调优领域和建议：1.网络连接与日志传输优化：带宽与延迟：确保主备数据库之间的网络连接具有足够的带宽和低延迟，以减少日

江中散人·2025-03-02 00:21

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

在机器学习中，

Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型

相比之

汀、人工智能·2025-03-01 23:44

Redis系列之进阶篇（下）

Redis系列之进阶篇（下）前言上一期我们学习了Redis的一些高级应用，今天我们来继续学习Redis的高级技术。

可乐不渴了·2025-03-01 23:13

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