机器学习分类任务第8页

STM32八股【2】-----ARM架构

分为主栈指针(MSP)和进程栈指针(PSP)：系统中断处理和普通任务可以使用不同的

Invinciblenuonuo·2025-03-23 01:25

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。

无级程序员·2025-03-23 00:53

解决stm32引脚如果选择输入模式

1.输入模式分类STM32的GPIO输入模式主要分为以下四种：浮空输入（FloatingInput/InputFloating）上拉输入（InputPull-Up）下拉输入（InputPull-Down

雁过留声花欲落·2025-03-23 00:51

Python 应用部署云端实战指南 —— AWS、Google Cloud 与 Azure 全解析

无论是构建Web服务、API接口，还是自动化任务调度，云平台都能为我们提供高可靠性、弹性伸缩与简便管理的优势。

清水白石008·2025-03-22 23:48

小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录

第一周：数学建模基础与工具第二周：高级数学建模技巧与应用第三周：机器学习基础与数据处理第四周：监督学习与无监督学习算法第五周：神经网络二、学完本专辑能收获到什么？三、适合什么样的人群学习？

川川菜鸟·2025-03-22 23:47

《Python实战进阶》No28: 使用 Paramiko 实现远程服务器管理

Python的Paramiko模块是一个强大的工具，能够帮助我们实现自动化任务，如代码部署、批量命令执行和文件传输。本集将深入讲解Paramiko的核心功能，并通过实战案例展示如何高效管理远程服务器。

带娃的IT创业者·2025-03-22 23:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

OpenManus 架构的详细技术实现

例如，PlanningTool使用预定义的Prompt模板（如请将任务分解为可执

大势下的牛马·2025-03-22 22:12

初始OpenCV

OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。

指尖下的技术·2025-03-22 22:41

一文读懂什么是服务器

小熊猫Q·2025-03-22 22:11

CSP-J备考冲刺必刷题（C++） | AcWing 1253 家谱

本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。

热爱编程的通信人·2025-03-22 22:39

“三分钟”带你看懂批次管理!（一）

一、批次管理的定义与重要性1.批次管理的定义：批次管理是一种针对产品或物料的管理方法，它将同一生产周期或相同条件下生产、具有一致质量特征、生产信息和使用属性的产品组作为一个批次，进行分类、标识、追踪和管理

·2025-03-22 22:23

蓝桥杯2024年第十五届省赛真题-魔法巡游（Python）

两位魔法使者的任务是

罄竹_·2025-03-22 21:37

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

随着人工智能的发展，机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。

Hardess-god·2025-03-22 21:07

想使用dify实现docx文档的自动生成？试了一圈，感觉还是根据python-docx更靠谱

最近笔者接到一个需要批量生成标准化需求文档的任务，尝试了目前热门的低代码工具Dify后，发现对于稍微复杂格式的文档生成需求（例如文本居中这么简单的需求），最终还是回归到基于python-docx库的解决方案

几道之旅·2025-03-22 21:37

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

下面是MSE不适合分类任务的解释，包含梯度推导。以及交叉熵的梯度推导。

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

Kaop打印项之OFD（国标版式文件）

OFD功能说明实现OFD文件的打印，详细参见属性列表属性列表属性名类型默认值说明nameString“”打印项的名称，在打印任务内应该唯一。

天蓝加点盐·2025-03-22 21:33

【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估

【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估概论计算机体系结构简介计算机的分类并行体系结构指令集体系结构（ISA）分类存储器寻址寻址模式操作数大小指令ISA

贫苦游商·2025-03-22 21:33

【从零开始学习JAVA】异常体系介绍

异常的两大分类：我们就以这张图作为线索来详细介绍一下Java中的异常：1.Exceptions（异常）在Java中，Exception（异常）是一种表示非致命错误或异常情况的类或接口。

Cools0613·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行

weixin_贾·2025-03-22 20:59

未来已来，把握机会，从DBA到DBA²⓵不幸的DBA各有各的不幸

阿牛的同学大黄，同为DBA，虽未经历裁员风波，却因繁重的工作任务倍感压力，老板不但不肯再招人，还对他的表现颇有不满。新人小羊，则因在工作中频频犯错，被公司以低绩效为由辞退。

梁敬彬·2025-03-22 20:59

OpenAI Deep Research 要 200 美元/月？试试这 4 款免费开源平替！

OpenAI最近推出的DeepResearch便是一个典型代表，它能在几十分钟内完成原本需要人类数小时的多步骤研究任务。

surfirst·2025-03-22 20:29

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

文章去除AI味的指令

你的任务是将AI生成的文章转化为更自然、更有人情味的文章,去除机械化和公式化的痕迹,增加文章的可读性和亲和力

wirepuller_king·2025-03-22 19:26

anythingLLM 使用教程

其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

纪念品分组

你的任务是写一个程序，找出所有分组方案中分组数最少的一种，输出最少的分组数目。输入描述输入文件名：gift.i

oziang20120318·2025-03-22 19:52

单页响应式图片懒加载HTML页面

根据屏幕宽度自动调整色块数量在不同设备上都有良好的显示效果懒加载：使用标签的loading="lazy"属性实现原生懒加载图片在滚动到视口附近时才会加载色块展示：使用随机生成的色块作为内容展示每个色块都有独特的颜色和编号色块有悬停效果和阴影效果分类展示

Wiktok·2025-03-22 19:51

人脸识别的一些代码

饿了就干饭·2025-03-22 18:44

《java面向对象(5)》＜不含基本语法＞

本笔记基于黑马程序员java教程整理，仅供参考1.异常1.1异常分类1.1.1Error指系统级别的错误，程序员无法解决，不必理会1.1.2Exception（异常）分为两类：RuntimeException

java小白板·2025-03-22 18:11

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname

豆芽819·2025-03-22 18:10

LLM-Agent方法评估与效果分析

从基础的单智能体强化学习算法（如PPO）到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现，研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。

·2025-03-22 18:50

MQ总结

全局只有一个失败后把消息写入数据库表，后期通过定时任务扫描，再次发

·2025-03-22 18:20

SSL证书申请,流程，分类

SSH与SSL应用方向不同，但基于技术都是一样的（公钥和私钥配对）SSL主要用在Browser和Server通信，比如HTTPS=HTTP+SSLSSH是由客户端和服务端的软件组成的，用于computer之间通信，比如我们通过SSH登录远端服务器。有两个不兼容的版本分别是：1.x和2.x。用SSH2.x的客户程序是不能连接到SSH1.x的服务程序上去的。OpenSSH2.x同时支持SSH1.x和2

thinkhi9999·2025-03-22 17:08

前端面试：[React] scheduler 调度机制原理？

它允许React在空闲时间进行渲染，优先处理对用户体验最为重要的任务。以下是Scheduler调度机制的原理，以及它在实际工作中如何帮助管理渲染。

returnShitBoy·2025-03-22 16:00

阻止 Mac 在运行任务时进入休眠状态

掌握`Caffeinate`命令：让您的Mac保持清醒以完成关键任务开发人员经常发现自己在Mac上运行持续时间较长的进程。

好好学习 666·2025-03-22 15:24

Python异步编程：从基础到高级

Python的异步编程模型（基于asyncio）为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务，而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能，还能简化并发代码的复杂性。

CarlowZJ·2025-03-22 15:54

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现

该框架利用了Unix域套接字、管道通信、文件描述符传递和epoll机制等技术，实现了高效的任务分发和并发处理。

名誉寒冰·2025-03-22 15:52

[项目]基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器: 十.检测遥控器

STM32四轴飞行器:十.检测遥控器一.检测遥控器连接逻辑二.遥控器的解锁情况三.遥控器控制飞机运转一.检测遥控器连接逻辑判断是否进入定高模式：根据返回值判断遥控器的连接情况：实现检测函数：因为该函数在通信任务中调度

嵌入式T90S·2025-03-22 15:51

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05.通用语法及分类

小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。

civilpy·2025-03-22 14:16

Android 车联网——汽车系统介绍（附2）

汽车系统指的是由多个模块或组件组成的系统，如发动机系统、制动系统、空调系统等，这些系统通常由多个ECU协同工作来完成特定的任务。

c小旭·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

windows使用ssh-copy-id命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-22 14:40

关于AI OS那点事

一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发：需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行，例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。

大囚长·2025-03-22 13:34

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