机器学习分类任务第5页

实时监控社区帖子删除的Python系统构建

系统通过定时任务执行监测，实现帖子信息的记录和比较，并提供异常处理及日志记录功能。用户界面和合规性考虑也是系统设计的一部分。1.Python编程语言在删贴监测系统中

永不放弃yes·2025-01-18 07:04

QT正则表达式的使用

对于正则表达式的使用做一下分类，主要分为以下类型（官网内容）：用

康闯·2025-01-18 07:32

【Rust】——不安全Rust

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接

Y小夜·2025-01-18 07:02

超简单|Python实现机器学习算法——KNN

超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法

birdcome·2025-01-18 06:57

《提示工程的科学化探索与大语言模型交互革新》

提示工程的科学化与系统化建立可复现的方法论形成系统性知识体系构建标准化流程和评估体系大语言模型带来的交互变革从指令驱动到对话驱动从单一输出到多轮复杂交互从工具到协作伙伴的转变提示对模型行为的影响机制认知层面：引导思考路径语言层面：控制输出风格任务层面

XianxinMao·2025-01-18 06:57

基于 WeChatFerry 的 Python 机器人框架WeChatRobot

微信机器人，接入Gemini、ChatGPT、ChatGLM、讯飞星火、Tigerbot；成语接龙、天气预报、新闻摘要、定时任务克隆项目：gitclonehttps://github.com/lich0821

云樱梦海·2025-01-18 06:54

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型

XianxinMao·2025-01-18 05:21

《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》

在机器学习的领域中，让模型快速收敛是众多从业者和研究者们共同追求的目标。因为快速收敛不仅能节省大量的时间和计算资源，还能使模型更快地投入实际应用，为我们带来更高的效率和价值。

·2025-01-18 05:14

Transwarp Data Studio 4.0 ：适应AI新时代实现三大能力提升

企业数据资产管理能力建设需要经历资源化、资产化和资本化三个阶段，对应数据底座建设、资产管理平台建设、流通运营平台建设三大任务。

·2025-01-18 05:12

Node.js Express与MongoDB博客系统开发实战

项目强调了Node.js的异步I/O和事件驱动特性，以及MongoDB处理大规模、复杂数据集的能力，适合进行毕业设计等综合性开发任务。1.Node.js技术介绍与应用Node.

凯二七·2025-01-18 05:19

inotifywait监听php,用inotifywait监视文件变化并执行相应脚本

Inotify反应灵敏，用法非常简单，并且比cron任务的繁忙轮询高效得多。在内核2.6.13以上都可以使用。

函明·2025-01-18 05:46

联想电脑尺寸在哪里看_联想笔记本电脑型号查看方式、含义介绍【图文教程】...

联想笔记本电脑型号看上去似乎没有规律，其实这是联想对不同功能设置、价格参数等等几个板块信息的分类。因此，了解联想笔记本电脑型号的含义就能够筛选出最适合自己的一款产品。

花旗甲比丹·2025-01-18 05:46

MMORPG游戏中的道具系统开发技术总结

因此，设计一个高效、灵活的道具系统是开发MMORPG时的关键任务。本文将从道具系统的基本设计到性能优化，系统架构等方面进行总结，帮助开发者构建一个健壮且具扩展性的

小宝哥Code·2025-01-18 04:07

Objective-C语言的多线程编程

它允许我们同时执行多个任务，从而提高应用程序的响应速度和性能。

Code花园·2025-01-18 03:06

YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度

随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。

程序员杨弋·2025-01-18 03:33

基于物联网的智能垃圾桶系统设计与实现-设计说明书

设计摘要：本设计是基于物联网的智能垃圾桶，旨在有效解决垃圾分类与垃圾清理的问题。

黄油味椭圆·2025-01-18 02:59

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型

YOLO大师·2025-01-18 02:59

python捕获异常

try:name="aaa"id="aaa"exceptExceptionase:print("任务报错")print(str(e))print(str(traceback.print_exc()))spark.sql

青云游子·2025-01-18 02:58

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

在人脸表情识别任务中，准确识别人脸的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度

2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！文章目录【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！引言在这个数据驱动的时代，机器学习已经成为解锁智能科技的关键。

eclipsercp·2025-01-18 01:21

Spark任务提交流程

此外，还会根据程序的执行规划生成两个非常重要的东西，一个是根据spark任务执行计划生成n个ADG有向无环图，另一个是根据有向无环图生成对应的taskset，也可以统称为stage，ADG和taskset

尘世壹俗人·2025-01-18 01:21

java代码中使用linux cp带*通配符导致的空文件问题

1、背景：在定时任务中，执行完生成文件后需要IFT任务传输至其他系统，结果发现传输的文件都为空文件。

DamonREN·2025-01-18 01:19

agentUniverse X 浙大太乙平台，开源共建招募令来啦，3万奖金等你拿！

活动介绍本次活动设置15个任务，包括10个适合初学者的简单型问题（issue）和5个更具挑战性的复杂型问题，参与者可根据个人兴趣和技术水平自由选择认领，完成相应任务

·2025-01-18 01:06

通义灵码 2.0 全新升级，阿里云正式推出繁星计划

不仅能让工程师专注于更具创新的研发任务，更将实现以前无法想象的创新落地。在今天上午通义灵码2.0发布会上，阿里云云原生应用平台负责人丁宇宣布，通义灵码2.0全新升级，AI程序员重磅发布。

·2025-01-18 01:05

星环科技×鼎捷软件强强联手，共建数智制造新引擎

鼎捷雅典娜是一款以数据思维为引领的新型工业互联网平台，通过数智驱动、任务领航，致力于协助企业实

·2025-01-18 00:57

智能数据时代：如何优化数仓模型的复用性

数仓模型复用性的价值1.1提高开发效率在互联网金融信贷数仓建设中，面临着快速变化的业务需求和海量的数据处理任务。

Python编程杰哥·2025-01-18 00:44

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。由于字数限制，分成五篇博客。

不牌不改·2025-01-18 00:43

数智化转型 | 星环科技Defensor 助力某银行数据分类分级

某银行作为数字化转型的先行者，面临着一项艰巨的任务：如何高效、准确地对分布在多个业务系统、业务库与数仓数湖中的约80万个字段进行数据分类和分级。

·2025-01-18 00:56

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。

预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

C++设计模式学习

文章目录1.什么是设计模式2.设计模式分类2.1创建型模式2.2结构型模式2.3行为型模式3.设计模式七大原则(OOP原则)3.1开闭原则3.2里氏替换原则3.3依赖倒置原则3.4单一职责原则3.5接口隔离原则

痛&快乐着·2025-01-17 23:08

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

本地缓存泄漏或溢出怎么预防?思维导图代码示例（java 架构)

思维导图结构防止缓存泄漏/溢出容量限制设置最大条目数使用LRU（最近最少使用）等淘汰策略时间限制设置TTL（生存时间）设置过期时间（基于创建或最后访问）清理机制定时任务清理过期数据自动移除未使用的条目监控与报警实时监控缓存使用情况设置

用心去追梦·2025-01-17 23:07

ubuntu开机自启，其他方式

以下是几种替代方法：方法一：使用crontab的@reboot选项crontab是Linux中用于设置周期性被执行的任务的工具。

fengqing5578·2025-01-17 23:00

Python pandas离散化方法优化与应用实例

这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中，cut和qcut是两个强大的工具，分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。

python慕遥·2025-01-17 23:29

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。

代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文

AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

WRF模式与Python融合技术及精美绘图

一：WRF基础与Linux基础1WRF基础与Linux基础1.1WRF模式的理论知识与应用前景WRF动力理论WRF模式代码框架WRF模式应用前景1.2Linux知识与基本操作Linux基本命令设置定时任务超算提交任务

岁月如歌，青春不败·2025-01-17 22:25

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

如何实现集群部署

节点（Node）:集群中的每个计算机或服务器，负责执行特定的任务。2.主要目的高性能:通过并行处理任务

DaXiongJoker·2025-01-17 21:49

graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用

与传统的在文本片段中，基于语义查询的RAG不同，GraphRAG从原始文本中，提取数据，构建知识图谱，并利用这些结构化数据完成RAG任务。

xiaomu_347·2025-01-17 21:19

《微服务王国的守护者：Spring Cloud Dubbo的奇幻冒险》

服务追踪的必要性想象一下，你是一位星际探险家，你的任务是追踪一艘飞船穿越星系的轨迹。如果飞船在某个星系节点出现了问题，你需要迅速定位问题发生的位置，并了解它之

Geek_H·2025-01-17 21:45

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?

weixin_39700394·2025-01-17 21:45

dice系数交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

weixin_39721853·2025-01-17 21:45

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。

u013250861·2025-01-17 21:43

深入解析昇腾AI CPU算子开发：基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化

在华为昇腾AI处理器的架构中，AICPU承担着重要的计算任务，特别是针对标量和向量等通用计算的支持。

快撑死的鱼·2025-01-17 21:09

Web3 身份九大方向及代表项目

徽章链上徽章是最常见的类别，即通过完成链上或链下任务而获得的代币或NFT。以下初创公司归为此类：Sismo是一个模块化的证明协议，具有去中心化、隐私性和易用性等特点。

初晓链研究员·2025-01-17 21:39

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

谷歌 AI Agent 白皮书：2025 年，智能体时代已来

智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而，我们往往需要借助工具——

·2025-01-17 20:51

BladeDISC++：Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术

本文将介绍阿里云PAI团队近期发布的BladeDISC++项目，探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值，主要内容包括以下三个部分：DynamicShape场景下显存优化的背景与挑战BladeDISC