机器学习优化模型第11页

网络安全态势感知：企业数字化转型的 “安全密钥”

它借助大数据分析、机器学习这些先进技术，就像是拥有了超级强大的“洞察力

知白守黑V·2025-01-25 17:35

Go语言初上手（三）编码规范与性能优化 | 青训营

本节课讲了如何写出更简洁清晰的代码，每种语言都有自己的特性，也有自己独特的代码规范，对于Go来说，有哪些性能优化的手段、趁手的工具，也都进行了介绍。

余cos·2025-01-25 17:04

Apache Doris 2.1.8 版本正式发布

该版本持续在湖仓一体、异步物化视图、查询优化器与执行引擎、存储管理等方面进行改进提升与问题修复，进一步加强系统的性能和稳定性，欢迎大家下载体验。

SelectDB技术团队·2025-01-25 17:01

k8s pod分类、核心组件、网络模型、kubectl常用命令

假如有2个pod，pod有其生命周期，万一pod所在的节点宕机了，那么此pod将应该要在其他的节点上重建,而重建完的pod与原来的pod已经不是同一个pod了，只是两者都是运行的同一个服务而已。且每个容器都有其IP地址，重建的pod中的容器其P地址与之前的pod中容器的IP地址是不一样的，如此一来就会存在一个问题,客户端如何访问这些pod中的容器呢?措施：服务发现：就比如集贸市场的注册摊位和声明地

2501_90243308·2025-01-25 16:00

python机器学习

方安乐·2025-01-25 16:57

神经网络|(三)线性回归基础知识

西猫雷婶·2025-01-25 16:56

Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率

将使用Pandas进行数据处理，Scikit-learn进行相似度计算，并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先，需要准备数据。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:56

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

自然语言处理（NLP）-总览图学习

Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning）小结自然语言处理（NLP）-总览图学习转自《Python自然语言处理第二版》1.一张总览图的学习这张图片展示了一个自然语言处理的流程模型

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

深度学习利用数据加载、预处理和增强数据提高模型的性能

深度学习数据预处理是一个关键步骤，旨在提高模型的性能和准确性。通过数据加载、预处理和增强，可以显著提高深度学习模型的性能和准确性。在实际应用中，需要根据具体的数据和任务来选择合适的预处理和增强技术。

weixin_30777913·2025-01-25 16:54

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差

海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。

feifeikon·2025-01-25 15:50

LeetCode 21. 合并两个有序链表链表合并 Java实现

21.合并两个有序链表21.合并两个有序链表题目来源题目分析题目难度题目标签题目限制解题思路思路：核心算法步骤迭代法代码实现代码解读性能分析复杂度结果测试用例扩展讨论优化写法其他实现总结21.合并两个有序链表题目来源

Lentr0py·2025-01-25 15:49

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2

汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

leetcode 3090. 每个字符最多出现两次的最长子字符串

不过本题使用不定长滑动窗口可以优化至O(n)是本人比较推荐的。那么滑动窗口是如何把时间复杂度优化成O(n)的呢？

萌の鱼·2025-01-25 15:18

通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例

1.Python与机器学习概述1.1Python语言特点Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，这使得它成为初学者和专业人士的首选语言之一。

胡萝卜不甜·2025-01-25 15:18

【大模型】ChatGPT 创作各类高质量文案使用详解

目录一、前言二、ChatGPT文案创作的优势三、ChatGPT各类文案创作操作实战3.1ChatGPT创作产品文案3.1.1ChatGPT创作产品文案基本思路3.1.2ChatGPT创作产品文案案例一3.1.2.1操作过程3.1.3ChatGPT创作产品文案案例二3.2ChatGPT创作视频脚本3.2.1ChatGPT创作视频脚本基本思路3.2.2ChatGPT创作视频脚本案例一3.3ChatGP

小码农叔叔·2025-01-25 15:47

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型，而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。

surfirst·2025-01-25 14:14

怎么利用商品详情 API 接口实现数据获取与应用？

对于电商从业者、开发者以及数据分析爱好者而言，获取商品详情数据并加以有效应用，是实现精准营销、优化用户体验、提升运营效率的重要途径。

·2025-01-25 14:07

Rust入门实战编写Minecraft启动器#2建立资源模型

首发于Enaium的个人博客我们需要声明几个结构体来存储游戏的资源信息，之后我们需要将json文件解析成这几个结构体，所以我们需要添加serde依赖。serde={version="1.0",features=["derive"]}资源相关asset.rsuseserde::Deserialize;usestd::collections::HashMap;#[derive(Deserialize)

·2025-01-25 14:35

Rust入门实战编写Minecraft启动器#3解析资源配置

首发于Enaium的个人博客在上一篇文章中，我们已经建立了资源模型，接下来我们需要解析游戏的配置文件。首先我们添加serde_json依赖和model依赖。model={path="..

·2025-01-25 14:35

30个整数映射到1个字节，查表法实现小范围内常数时间素性判定

但本文的标题是30个整数映射到1个字节，说明上面的方法还有优化的潜力。让我们来考虑31~60这30个整数中最多有几个数可能是素数，所有偶数以及个位是5的数都是合

磁悬浮青蛙呱呱呱·2025-01-25 14:41

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（一）

爱研究的小牛·2025-01-25 14:11

第72期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-25 14:40

React Native 0.77 发布：更强的样式支持与性能优化

此次版本带来了多项重要改进，包括样式功能的增强、Android平台的性能优化以及项目模板的升级。这一版本的核心目标是提升开发效率，同时确保在不同平台上的兼容性。接下来，我们来看看这次更新中的亮点内容。

·2025-01-25 14:04

基于Python的开源量化交易框架：构建你的量化投资策略

量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法，它将大量的金融数据与算法相结合，以识别交易机会并执行交易。

ShAutoit·2025-01-25 14:37

9.1 GPTs 应用商店介绍：解锁定制化 AI 的无限潜能

GPTs应用商店介绍：解锁定制化AI的无限潜能引言：迈入AI应用的新时代随着OpenAI的GPT模型不断进化，GPTs应用商店的推出标志着AI定制化的一个新纪元。

少林码僧·2025-01-25 13:35

Coze，Dify，FastGPT，对比

平台介绍-FastGPT：由环界云计算公司发起，是基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统。

云连山·2025-01-25 13:04

MySQL 执行计划：优化查询性能

通过执行计划，我们可以直观地看到查询语句的执行路径，从而判断是否可以优化。二、如何查看MySQL执行计划？查看执行计划有几种方式：EXPLAIN语句使用EXPLAIN可以查看单个查询的执行计划。例

J老熊·2025-01-25 13:31

马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案（理论+Python实战）

输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对前两篇文章，链接:5.马科维茨资产组合模型

AI量金术师·2025-01-25 13:31

Kafka 消息存储与销毁机制

的基本概念解释2.核心概念与联系2.1消息存储机制2.2消息销毁机制2.3分区与副本机制3.核心算法原理具体操作步骤3.1消息存储过程3.2消息消费过程3.3消息销毁过程3.4分区副本同步过程4.数学模型和公式详细讲解举例说明

AI天才研究院·2025-01-25 12:30

PointNet++改进策略：模块改进 | OA-CNNs | ，全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本

目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊：CVPR2024作者地址：1香港中文大学2香港大学3香港中文大学，深圳4HI

我是瓦力·2025-01-25 12:59

PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

论文题目：PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址：南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络，专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通

我是瓦力·2025-01-25 12:59

AI-知识库搭建（一）腾讯云向量数据库使用

二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库（TencentCloudVectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据

CJ点·2025-01-25 12:27

【2024博客之星】我的年度技术总结：Netty渡劫指南--从线程暴走到百万长连接，这一年我踩过的坑比写的代码还多

二、线程模型：从车祸现场到秋名山车神三、内存管理：从OOM拳皇到内存刺客四、协议设计：从二进制乱码到量子通信五、

码到三十五·2025-01-25 12:57

深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆

文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo

皮皮冰燃·2025-01-25 12:26

AI大模型提示工程（prompt）从入门到精通（非常详细），看这一篇就够了！！！

在大模型领域，输入通常被称为“提示词”（prompt），它们是引导LLM（大语言模型）生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说，一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。

功城师·2025-01-25 12:56

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

用深度学习搞事情，模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。

AI_小站·2025-01-25 12:55

PyQt6医疗多模态大语言模型（MLLM）实用系统框架构建初探（下.代码部分）

下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。

Allen_LVyingbo·2025-01-25 12:23

计算机视觉：卷积核

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

浅谈人群扩展（lookalike）模型

常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。

eso1983·2025-01-25 12:23

DiNO (Knowledge Distillation with No Labels)（二）

2021年Facebookresearch团队发布DiNO模型后，于2023年又发布了DiNOv2。本文是对DiNOv2论文的学习总结，更多详细细节可以参考论文原稿。

CL.LIANG·2025-01-25 11:51

【深度学习】常见模型-生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一种深度学习模型框架，由IanGoodfellow等人在2014年提出。

IT古董·2025-01-25 11:50

【postgresql初级使用】在表的多个频繁使用列上创建一个索引，多条件查询优化，多场景案例揭示索引失效

多列索引专栏内容：postgresql使用入门基础手写数据库toadb并发编程个人主页：我的主页管理社区：开源数据库座右铭：天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物.文章目录多列索引概述多列索引创建创建语法创建说明案例分析创建数据创建索引带首列查询不带首列查询总结结尾概述

韩楚风·2025-01-25 11:18

接口 V2 完善：基于责任链模式、Canal 监听 Binlog 实现数据库、缓存的库存最终一致性

文章首先讲解了如何修改Canal配置以适应订单表和时间段表的变化，然后详细描述了通过责任链模式优化消息处理逻辑的方法，确保能够灵活应对不同数据表的更新需求。

Hello Dam·2025-01-25 11:18

通过ChatGPT使用Mermaid.js生成时间序列图、组织结构图等

生成的京东网站改版时间序列图：gantttitle京东网站改版时间序列图dateFormatYYYY-MM-DDsection基础功能改版登录注册界面:done,2018-01-15,10d购物车页面优化

百态老人·2025-01-25 11:16

Python 深度学习实战：生成对抗网络

1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是近年来较火热的深度学习模型之一，其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。

AI天才研究院·2025-01-25 10:45

Windows10环境下使用docker部署Dify

什么是DifyDify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生

南南的sky·2025-01-25 10:14

服务行业的数据管理实践：TapData Cloud 如何助力连锁酒店物业的全球化运营优化

TapData持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对

·2025-01-25 10:01

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