机器学习之R

设计模式之观察者模式

一、观察者模式介绍观察者模式（ObserverPattern）是一种行为设计模式，它定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。这个主题对象在状态上发生变化时，会通知所有观察者对象，使它们能够自动更新自己。1、观察者模式的结构观察者模式类图结构：观察者模式主要涉及以下角色：Subject（主题）：它把所有对观察者对象的引用保存在一个聚集（比如ArrayList对象）里，每个
spell007·2025-03-24 11:59

Java设计模式之解释器模式

概念解释器模式是一种行为型设计模式，用于定义一种语言的语法规则，并提供解释器来解释该语言中的表达式。作用其核心作用是将复杂的语法分解为简单的语法单元，通过递归组合的方式构建抽象语法树（AST），最终由解释器逐层解释执行。场景1.需要解释特定领域的语言：如数学公式、正则表达式、SQL查询等。2.语法相对简单且稳定：若语法频繁变化或过于复杂，建议使用解析器生成工具（如ANTLR）。3.需要灵活扩展语法
飞翔中文网·2025-03-24 11:24

VisionPro实战之传感器识别

目录1.案例要求2.实现思路1.先进行图片格式转换，不然可能格式不匹配2.进行模板匹配，仔细观察之后发现可以从左侧凹陷的地方入手，再进行定位3.找出四条线段4.进行距离的测量5.编写脚本或者使用CogCreateGraphicLabelTool工具输出数据3.具体操作1.我们先创建一个CogImageConvertTool工具，进行图片转码操作。2.创建一个模板匹配工具CogPMAlignTool
视觉王小·2025-03-24 10:23

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪
墨夶·2025-03-24 10:49

产品经理必备知识之网页设计系列（二）-如何设计出一个优秀的界面

前言第一部分参见产品经理必备知识之网页设计系列（一）-创建出色用户体验https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/108199875第三部分参见产品经理必备知识之网页设计系列
文宇肃然·2025-03-24 10:45

opencv python rgb转yuv_OpenCV之色彩空间与色彩空间转换

python代码：importcv2ascvsrc=cv.imread("test.jpg")cv.namedWindow("rgb",cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("rgb",src)#RGBtoHSVhsv=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2HSV)cv.imshow("hsv",hsv)#RGBtoYUVyuv=cv.cvtColor(sr
xiao fei·2025-03-24 09:44

Qt插件之自定义插件构建和使用

文章目录定义插件的SDK编写自定义插件动态加载自定义插件分发SDK上一篇文章介绍了如何构建QtDesigner插件。其实插件化的这套机制QT是对外开放的，这里就介绍一下如何使用QT开发自定义插件。在开发自定义插件之前我们先定义插件的SDK。插件的SDK就是插件的接口描述，任何开发者开发的插件都应该实现对应的接口。同时只要实现了对应的接口的插件，就可以被集成到系统当中，这其实就是给自定义插件提供了一
码农飞飞·2025-03-24 09:07

Cursor44.11 无限续杯攻略：持续畅享 AI 编程利器

Cursor作为一款基于VSCode二次开发的强大AI编程编辑器，凭借其内置的多种AI大模型，如GPT-4、GPT-4o、Claude-3.5以及近期热门的DeepSeek满血版R1，为开发者提供了前所未有的编程体验
不会算法的小灰·2025-03-24 08:31

2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享

一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
美赛数学建模·2025-03-24 08:27

使用Docker部署RabbitMQ

share_rabbitmq\-p5672:5672\#AMQP协议端口-p15672:15672\#管理界面端口-v/opt/rabbitmq/data:/var/lib/rabbitmq\#数据持久化目录r
九思x·2025-03-24 07:25

通信之OTDR

OTDR，即光时域反射仪，是光纤测量中最主要的仪器，被广泛应用于光纤光缆工程的测量、施工、维护及验收工作中，形象地被称为光通信中的“万用表”。工作原理OTDR利用光纤传输通道存在的瑞利散射和菲涅尔反射特性，通过监测瑞利散射的反向散射光的轨迹制成。它向被测光纤发送一光脉冲，光脉冲在光纤本身及各特征点上会有光信号反射回OTDR，反射回的光信号又通过定向耦合到OTDR的接收器，并在这里转换成电信号，最终
玖Yee·2025-03-24 07:51

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

Lua语法详解之自带库

--自带库--string--table--时间print(os.time())--1601168290print(os.time({year=2020,month=9,day=25}))--1601006400--os.date("*t")传回来的是张表localnow=os.date("*t")print(now)--table:0x7fa99f604360for<
MagicianThirteen·2025-03-24 07:20

【Python工具】Jupyter Notebook常用快捷键

1.JupyterNotebook的启动与停止环境为Windows10系统首先win+R进入命令提示符cmd，用cd命令切换到工作目录，键入命令jupyternotebook2.JupyterNotebook
清平乐的技术博客·2025-03-24 06:16

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

删除 mkcert 根证书

1.删除mkcert根证书（关键步骤）Windows系统打开证书管理器：•按Win+R，输入certmgr.msc，回车。定位根证书：•左侧导航栏依次展开受信任的根证书颁发机构→证书。
堕落年代·2025-03-24 05:06

图神经网络实战——分层自注意力网络

分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为78.39%，比之同构版本有了较大提高
盼小辉丶·2025-03-24 05:32

Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析

VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。
2401_87458718·2025-03-24 05:31

R语言入门课| 02 R及Rstudio的下载与安装

视频教程先上教程视频，B站同步播出：https://www.bilibili.com/video/BV1miNVeWEkw完整视频回放可见：R语言入门课回放来啦"R语言入门课"是我们认为生信小白入门不得不听的一个课程
Biomamba生信基地·2025-03-24 05:30

R语言基础常用代码总结

基础代码#基础操作ls()#变量列表rm(var.3)cat()#多个输出sink("r_test.txt",split=TRUE)#读写文件分开始与结束#路径操作getwd():获取当前工作目录setwd
WhyteHighmore·2025-03-24 05:29

【技巧分享】开发环境配置Python、R、Stata

自用，看心情更新~版本更新2024-03-131.0版本2024-09-25FIX:1.conda命令ADD：1.python调用r命令2.r系统配置2025-01-22更新VSCode调用Statado
A线上仓库·2025-03-24 05:28

AF3 rot_matmul 和 rot_vec_mul函数解读

AlphaFold3rigid_utils模块的rot_matmul和rot_vec_mul函数实现了手动计算两个旋转矩阵的乘法A×B以及矩阵-向量乘法R×t，避免了直接用矩阵乘法的AMP（AutomaticMixedPrecision
qq_27390023·2025-03-24 04:23

win32汇编环境,网络编程入门之九

;在上一教程里，我们学习了在连接成功网站后，应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里，简单地运行了套接字机制连接网站的方式，这是字节级的网络连接，扩展几乎是无限的。;想了想，这个开个头就行了，暂时放下来，再讲下去越搞越复杂，还是把一些基础运用的方式讲一讲。以后回头再来研究它。;从这个教程开始，讲一下部分微软专用网络API的运用。;微软网络API有2个值得一提，1个是WinInet,还1个是Win
一品人家·2025-03-24 04:22

ZTE R218 4G Mobile WiFi Router Review

IfyouhadknowntheZTEMF9204GMiFirouter,youwillknowtheZTER218soonafterwetellyoutheR218comesfromtheZTEMF920withVodafonecustomization.VodafoneintroducedtheMF920toitsproductrangeandrenameitasR218.Theofficia
小2不语·2025-03-24 03:47

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。
shuoac·2025-03-24 03:17

Java高频面试之集合-13

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：为什么hash函数能降哈希碰撞？哈希函数通过以下核心机制有效降低碰撞概率，确保不同输入尽可能映射到不同的哈希值：一、设计原理与数学基础均匀分布（UniformDistribution）目标：使任意输入经过哈希计算后，结果在输出空间中均匀分布。数学方法：利用模运算、位操作等，确保输入变化时哈希值的变化无规律。示例：#简单哈
牛马baby·2025-03-24 03:42

Java高频面试之集合-08

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：详细说说CopyOnWriteArrayListCopyOnWriteArrayList详解CopyOnWriteArrayList是Java并发包（java.util.concurrent）中提供的线程安全列表，基于“写时复制”（Copy-On-Write）机制实现。它适用于读多写少的高并发场景，如事件监听器列表、配置
牛马baby·2025-03-24 03:42

Java高频面试之集合-02

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：说说队列queueJava队列（Queue）详解队列（Queue）是Java集合框架中一种先进先出（FIFO）的线性数据结构，广泛应用于生产者-消费者模型、任务调度、线程池等场景。Java提供了丰富的队列实现，涵盖线程安全、阻塞、优先级等特性。一、队列的核心接口与操作Java队列的顶层接口是java.util.Queue
牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之集合-07

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：ArrayList和Vector的区别是什么？ArrayList与Vector的区别详解ArrayList和Vector都是Java中基于动态数组实现的List接口的实现类，但它们在设计、性能和线程安全性上有显著差异。以下是两者的核心区别：1.线程安全性特性ArrayListVector线程安全非线程安全（方法未同步）线
牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之SE-23

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天又来了！哈哈哈哈哈嗝Java中的Stream是Java8引入的一种全新的数据处理方式，它基于函数式编程思想，提供了一种高效、简洁且灵活的方式来操作集合数据。Stream的核心思想是声明式编程（告诉程序“做什么”，而不是“怎么做”）。1.Stream的核心特点无存储：Stream不存储数据，只是对数据源的视图（如集合、数组、I/O通道等）。函数式操作：
牛马baby·2025-03-24 03:11

CCNP之IGP学习笔记（2022）

evecommunityedition2.0.3-92_v1.4.1.ovaOVF（OpenVirtualizationFormat：开放虚拟化格式）和OVA（OpenVirtualizationAppliance：开放虚拟化设备）appliance器具collaborative合作的；协力完成的translation翻译；译文；译本；转化CollaborativeTranslationFrame
码龄4年 审核中·2025-03-24 02:07

学习-Java常用类之Calendar类

第1关：学习-Java常用类之Calendar类任务描述相关知识编程要求测试说明任务描述本关任务：获取给定年月的最后一天。
AIains·2025-03-24 02:05

CentOS7 python安装Ta-lib 0.6.x【talib不能直接安装，必须先安装ta_lib之c++库才可以】

正常流程：CentOS7python安装Ta-lib【talib不能直接安装，必须先安装ta_lib之c++库才可以】_centos7安装ta-lib-CSDN博客不同的版本参考如下！
weixin_43343144·2025-03-24 02:32

conda安装R语言环境并部署至pycharm

优先看这个：[win10系统使用Pycharm-professional配置R语言-知乎(zhihu.com)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/546788455)要安装R4.0.0
楚门留香·2025-03-24 02:02

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程
openwin_top·2025-03-24 01:27

router-view的name属性 ＜router-view name=“path“＞＜/router-view＞

多个router-view的问题一个页面可以配置多个router-view，加上name属性使之区分，在路由配置中需要将component变为components，代码如下//vue2importVuefrom'vue'importVueRouterfrom'vue-router'Vue.use
FFF-X·2025-03-24 01:52

【R语言2】Introduction to R 基础知识复习小测试 Pop quiz

【R语言】基础知识点Popquiz前言Question1Question2Question3Question4Question5Question6Question7Question8Question9Question10
不二程序猿·2025-03-24 01:20

sqlmap笔记

2.常用命令通用格式：bythonsqlmap.py-r注入点地址--参数-rpost请求-uget请求--level=测试等级--risk=测试风险-v显示详细信息级别-p针对某个注入点注入-threads
君如尘·2025-03-24 00:49

Python爬虫笔记一（来自MOOC） Requests库入门

Python爬虫笔记一通用代码框架：importrequestsdefgetHTMLText(url):try:r=requests.get(url,timeput=30)r.raise_for_status
小灰不停前进·2025-03-23 23:41

数据结构之顺序表和栈

一、顺序表1.1顺序表的概念及结构顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。1.2静态顺序表静态顺序表，即使用定长的数组来存储元素，用下面一张图就可以清楚看懂1.3动态顺序表动态顺序表：使用动态开辟的数组存储。与静态顺序表不同，动态顺序表使用的数组大小可以动态变化，从而实现更灵活的储存数据。二、动态顺序表的实现静态顺序表只适
Dust-Chasing·2025-03-23 23:09

数据结构之链表（单链表）

目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。且要保存尾节点的前一个节点。头删：5.单链表的查找一、链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表实际上就像一列火车一样，每一个
Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。
lynn-66·2025-03-23 23:37

不神话大模型，不做技术乌托邦，用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型

灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则"：•不颠覆的智慧：MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新：大模型仅承担"认知苦力"，在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程：通过D2R映射
·2025-03-23 23:52

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite？Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的
编程星辰海·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。
开心星人·2025-03-23 22:34

Docker之安装与配置

Docker之安装与配置一、Docker环境配置1.基本配置2.镜像加速3.网络配置4.数据持久化5.优化建议6.常见问题与解决方案7.补充工具二、Docker配置本地仓库指南1.拉取Registry镜像
雨五夜·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。
开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58
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