机器学习可视化第7页

QT硬件接口设计

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QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-01-18 22:44

【QT教程】QML音视频效果实现 QT音视频

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QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-01-18 22:43

vue3大屏可视化项目，包含地图，各种图表，全屏适配方案

项目设计1.始终满屏适配，这种方案一般用在屏幕变化不会特别的大项目，项目基本上不会用在比例非常不协调的大屏，设计图按1920*1080标准电脑屏幕比，所用的屏幕也基本在这个比例左右2.涉及图表知识点简单，主要有自定义色系，环形图，堆叠柱状图，折线图3.使用高德地图标点做中间地图满屏适配方案实现思路1宽度使用vw，高度使用vh，严格按照设计图换算，并且留出缓冲空间2具体算法，设计图为1920_108

m0_74825526·2025-01-18 22:41

机器学习02-发展历史补充

机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

PCL 点云随机渲染颜色

关键函数2.2完整代码三、实现效果PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）一、概述本文将介绍如何使用PCL库为点云中的每个点随机渲染颜色，并在PCL的可视化窗口中显示

MelaCandy·2025-01-18 20:54

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

PCL 点云高程渲染：实现点云高程信息的颜色渲染

在处理点云数据时，一种常见的需求是通过将高程信息映射到颜色空间，以实现对点云的可视化。本文将介绍如何使用PCL（PointCloudLibrary）库实现点云的高程渲染，并提供相应的源代码。

技术征服冒险·2025-01-18 19:40

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答，包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容

大家好，我是摇光~，用大白话讲解所有你难懂的知识点最近和几个大佬交流了，说了很多关于现在职场面试等问题，然后也找他们问了问他们基本面试的话都会提什么问题。所以我收集了很多关于python的面试题，希望对大家面试有用。类别1：数据读取与处理问题1：如何用Python从Excel文件中读取数据？答：在Python中，可以使用pandas库从Excel文件中读取数据。pandas提供了read_exce

摇光~·2025-01-18 19:07

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2

半截诗·2025-01-18 19:06

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。

·2025-01-18 18:05

数据可视化大屏设计与实现

本文将带你一步步了解如何使用ECharts实现一个数据可视化大屏，并且如何动态加载天气数据展示。通过整合HTML、CSS、JavaScript以及后端接口请求，我们可以构建一个响应式的数据可视化页面。

木觞清·2025-01-18 18:56

Python 数据建模完整流程指南

在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。

木觞清·2025-01-18 18:56

深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等

**数据集可视化与统计**`vis_yolo_files.py`示例注释：注释说明：3.

qq1309399183·2025-01-18 17:54

【第十章——数据可视化之地图构建】【最新！黑马程序员Python自学课程笔记】课上笔记+案例源码+作业源码

第十章-数据可视化之地图构建10.1数据可视化-地图-基础地图使用注意！！！

嗯哈！·2025-01-18 17:21

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。

大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

微博文本挖掘并生成词云图（亲身经历~超级小白教程）

在参与正大杯市场调研大赛的准备过程中，我被分配到了文本挖掘及后续可视化的工作任务，其中就包括爬取微博博文内容数据、以及将内容可视化（生成云图）接下来我将以生成词云图为目标，介绍实现方法以及煮波的一些心路历程

吟游诗人理智鱼·2025-01-18 17:45

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-18 16:10

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完

一叶_障目·2025-01-18 14:53

MATLAB语言的计算机基础

MATLAB以其强大的矩阵运算和可视化能力，成为了科研人员和工程师的重要工具，尤其在数学、物理、工程等学科中，它的应用不可或缺。本文将从MATLAB的基本概念、环境搭

疯狂小小小码农·2025-01-18 13:52

Python 爬虫实战案例 - 获取社交平台事件热度并进行影响分析

目录一、引言二、数据爬取三、数据分析四、可视化展示五、总结一、引言在当今信息爆炸的时代，社交平台成为了各类事件发酵和传播的重要场所。

西攻城狮北·2025-01-18 13:49

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloW

Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

机器学习和深度学习的概念

MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。

你好呀我是裤裤·2025-01-18 11:34

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。

潜洋·2025-01-18 10:25

【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

《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

音频可视化工具：audiovisualization 使用指南

音频可视化工具：audiovisualization使用指南audiovisualizationWebAudioVisualization项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors

章雍宇·2025-01-18 04:09

推荐一款令人惊艳的音频可视化工具：Audioscope

鲍爽沛David·2025-01-18 04:09

推荐一款创新的音频可视化工具：AudioRecordView

谢璋声Shirley·2025-01-18 04:08

node.js项目依赖关系分析工具 Depazer 的使用

node.js项目依赖关系分析工具Depazer的使用Depazer是一个用于分析和可视化Node.js项目依赖关系的工具。

付星途·2025-01-18 04:36

拿下美赛M奖之必备软件和网站！

Overleaf四.公式输入与思维导图：MathType+XMind五.阅读文献与文献管理：AdobeReader+Zotero六.模型求解与编程：MATLAB+Python+Lingo七.图形绘制与结果可视化

东方建模.·2025-01-18 02:56

【宝藏级】PyEcharts 超详细的使用指南

Python可视化神器-pyecharts手册pyecharts简介优点：安装：官方文档：pyecharts快速开始在`Notebook`中创建一个条形图：链式调用：配置选项：全局配置项`AnimationOpts

奇怪的大象·2025-01-18 02:55

【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

【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

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

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

Python pandas离散化方法优化与应用实例

离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间，帮助快速发现数据分布规律，并且在机器学习中，

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

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。

AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

Python人工智能气象

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，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，这些优势使得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

岁月如歌，青春不败·2025-01-17 22:23

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

第1章走进Qt Quick的世界

QtWidgetsApplication简介：创建一个基于widget的Qt应用程序，其中包含一个基于QtDesigner的主窗口以及用于实现应用程序逻辑的C++源文件和头文件，提供可视化的用户图形界面

Ricardo于·2025-01-17 21:49

graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用

最近微软团队开源了一款数据工作流与转换工具GraphRAG，利用LLM，帮助用户从非结构化文本数据中提取结构化数据，并完成数据索引。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。相较于传统RAG，GraphRAG在回答全局性问题时，表现非常出色。GraphRAG|GetStarted:https://mic

xiaomu_347·2025-01-17 21:19

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

【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

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-17 20:18

AI Agent：一场智能革命的开始

一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得

TechubNews·2025-01-17 20:02

电商项目管理优化新视角：看板的实战智慧与策略

一、看板管理的概念与特点看板管理源自制造业，是一种精益生产方式，旨在通过可视化的方式来管理工作和流程。其核心在于，通过对每

·2025-01-17 19:05

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用