机器学习可视化

基于行为分析的企业内网安全防护系统设计

基于行为分析的安全防护系统通过采集网络中的行为数据，利用机器学习和大数据分析技术对用户和设备的行为进行建模，识别异常行为和潜在威胁。本文将设计
计算机毕业设计指导·2025-02-09 12:38

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh
Echo-Nie·2025-02-09 12:08

巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击

而使用机器学习算法的异常检测模型可以有效降低检测中的假阳性。网络中间件的限制网络中间件的内存和处理能力有限，导致在异常检测方面在算法上有一定的限制。
网络安全大菠萝·2025-02-09 11:04

yolo目标识别数据集

在目标识别领域，在机器学习和计算机视觉中，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）模型进行目标检测是一种常见的方法。为了使用YOLO进行目标识别，你需要准备一个适当的数据集。
无人机长了一个脑袋·2025-02-09 11:04

可视化大屏系统如何实现3D数据导入与Web交互？

在可视化大屏系统中，将3D模型导入并实现可交互的孪生数据大屏效果对于数据可视化和决策支持至关重要。本文将介绍如何利用HOOPS技术来实现这一目标。首先，将详细介绍HOOPS技术及其功能。
工业3D_大熊·2025-02-09 11:03

工业4.0时代，3D开发工具HOOPS如何赋能塑计量行业自动化与数据可视化？

3D可视化技术和开发工具在提升测量精度、加速测量流程以及优化数据处理方面发挥着至关重要的作用。
工业3D_大熊·2025-02-09 11:31

【面试系列】后端开发工程师 高频面试题及详细解答

⭐️全流程数据技术实战指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录常见的初级面试题1.请解释一下REST
野老杂谈·2025-02-09 09:47

使用Python和LangChain加载与解析目录中文档的全面指南：从基础操作到高级技巧

无论是在数据科学、机器学习、自然语言处理，还是在软件开发和文档管理中，我们经常需要批量加载和解析存储在本地文件系统中的文件。
m0_57781768·2025-02-09 04:35

Python数据可视化：用Matplotlib和Seaborn绘制精美图表

Python数据可视化：用Matplotlib和Seaborn绘制精美图表数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助我们以直观的方式理解数据和分析结果。
清水白石008·2025-02-09 04:32

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测1.前言最近针对犯罪时空预测、犯罪分布可视化开展研究，图神经网络是必不可少的研究工具之一，为了记录学习PyG的过程，本文通过结合官网案例(非常晦涩难懂)以及网上各位大佬的学习过程
职业摸鱼能手·2025-02-09 04:01

沸点 | 嬴图Powerhouse全面发布：从用户视角看嬴图实时图数据库的成长与价值

一、1+1大于2：图数据库+数据可视化嬴图的产品有2大核心：底层的图数据库与上层的数据分析与可视化软件。实时图数据库是分
XAI嬴图·2025-02-09 03:28

【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级
若北辰·2025-02-09 03:57

【Python高级绘图+世界地图】原创Geo工具包绘制“数据+世界地图”精美热力图（含JSON数据+中/英文自动匹配）

项目基本结构和功能2-1）文件结构2-2）函数介绍1.数据清洗(normalize_chinese)2.匹配逻辑(get_gray_list_chinese)3.批量匹配(match_data)4.地理分布可视化
琛説·2025-02-09 03:26

Streamlit是个什么，怎么看是否启动

Streamlit是一个开源的Python库，旨在帮助开发者快速创建交互式的Web应用程序，特别适用于数据科学和机器学习项目。
张3蜂·2025-02-09 01:40

AI 网络安全处理 开源 人工智能+网络安全

人工智能在网络安全领域应用近年来，Agent系统、神经网络、顾问系统、机器学习等人工智能技术在网络安全防御中涌现出很多研究成果。总体
黑客Jack·2025-02-09 01:40

如何轻松将Matlab生成的图表嵌入PowerPoint演示文稿

文章目录Matlab将生成的图添加PPT中一、Matlab脚本1.添加图片函数2.使用示例总结Matlab将生成的图添加PPT中在许多科学、工程和商业领域，Matlab作为一款强大的数值计算和可视化工具
Spgroc·2025-02-08 23:28

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度（℃）y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量（添加高斯噪声）
算法工程师y·2025-02-08 23:28

苹果的AI战略：谨慎前行，步步为营

然而，苹果公司却另辟蹊径，其机器学习和人工智能战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚公开表示，苹果对AGI的开发并不感兴趣。这一声明在科技界引发热议，苹果的战略选择究竟是保守还是高明？
·2025-02-08 22:35

通过matlab实现机器学习的小项目示例

一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。
MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

在 Vue 中实现图表数据的动态展示

随着数据可视化技术的蓬勃发展，图表在前端开发领域的地位愈发重要。Vue.js作为一款备受欢迎的前端框架，凭借其出色的灵活性与易用性，成为实现图表动态展示的绝佳之选。
东锋1.3·2025-02-08 21:50

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com
weixin_39709194·2025-02-08 20:10

【面试系列】软件架构师 高频面试题及详细解答

⭐️全流程数据技术实战指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。⭐️构建全面的数据指标体系
野老杂谈·2025-02-08 20:08

全面认识 QGIS 界面：开启地理信息处理之旅

它不仅提供了丰富的数据处理、分析和可视化工具，还具有跨平台、免费开源的优势，为地理信息的研究和应用带来了极大的便利。
网优随笔·2025-02-08 20:06

机器学习数学基础：20.方程组解的结构

一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法，精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组，并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法，并
@心都·2025-02-08 20:05

机器学习数学基础：18.向量组及其线性组合

向量组与线性表示：案例与教程详解一、基础概念（一）向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中，向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]}，这
@心都·2025-02-08 20:35

机器学习数学基础：8.泰勒公式

一、泰勒公式的由来：为啥我们需要它？同学们，想象一下，你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲，就像一团乱麻似的拼图（假设这拼图代表一个复杂函数，比如一条有各种起伏的波浪线），而你手头只有一些简单的积木块（这里的积木块就是多项式啦），现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样，是不是感觉无从下手？这时候，泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场，它会告诉你：“别慌，孩子，我来教你怎么挑选积木块，怎么决定它们的形状和大小
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：3.偏导数

偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而，当我们遇到多元函数，例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时，情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率，这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：2.连续性与导数

函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性（一）函数在某点连续的条件有定义：函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如，f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义，不满足此条件，所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在：当xxx从x0x_0x0左侧（x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−）和右侧（x→x
@心都·2025-02-08 20:33

大模型接入Gradio实现本地化部署

Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库，这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。
山山而川_R·2025-02-08 20:03

StarRocks实战——贝壳找房数仓实践

在贝壳的应用现状1.1历史的数据分析架构1.2OLAP选型1.2.1离线场景1.2.2实时场景1.2.3StarRocks的引入二、StarRocks在贝壳的分析实践2.1指标分析2.2实时业务2.3可视化分析三
吵吵叭火·2025-02-08 19:00

VMD插件—DensityCalculator：计算模拟轨迹的粒子密度分布图

密度分布的可视化通常是结构表征中最重要的属性之一。
咸鱼啦啦·2025-02-08 18:26

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

一、线性相关与线性无关的定义（一）线性相关想象我们有一组向量，就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm，如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km，让k1α⃗1+k2α⃗2
@心都·2025-02-08 18:53

9个python vscode 插件

这个插件有很多功能：支持pylint进行格式校验支持python的语法支持pyhton格式化支持JupyterNotebooks、Pytest和单元测试1.PythonPreview一个可视化的python
MetalTrader·2025-02-08 16:08

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。
HadesZ~·2025-02-08 15:04

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类
xinpao·2025-02-08 15:32

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术
小小小小祥·2025-02-08 15:31

python联合opencv实现图像的二值化处理阈值可视化分析

阈值可视化原理：设置一个阈值，低于该阈值的像素置为0(黑色)，高于该阈值的像素置为255(白色)。
海宝7号·2025-02-08 14:58

第十五节《OpenCascade集成VTK》

将OpenCascade集成到VTK(VisualizationToolkit)中，可以充分利用两者的强大功能：OpenCascade强大的几何建模能力和VTK强大的可视化能力。
《雨声》·2025-02-08 12:15

第3章《VTK可视化基础》

演员：将数据与映射结合，表示成场景中的一个可视化对象。渲染：使用渲染器和渲染窗口将场景渲染到屏幕上。我们将在这一章详细讲解每个步骤及其关键组件。3.2数据
《雨声》·2025-02-08 12:08

机器学习3--numpy

importnumpyasnpnp.array创建数组机器学习数据量很大，ndarray速度快。ndarray的优势：内存块风格，一体式存储，数据类型一样（存储数据地址连续，直接存取，不需要找地
乌鸦不像写字台·2025-02-08 11:33

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^
@心都·2025-02-08 11:31

深入浅出：机器学习的全面解析

深入浅出：机器学习的全面解析引言机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著进展，并在多个领域中得到了广泛应用。
python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在
桂月二二·2025-02-08 09:19

Python绘图入门：使用Matplotlib绘制柱状图

Python绘图入门：使用Matplotlib绘制柱状图柱状图是一种常见的数据可视化方式，能够直观地展示不同类别之间的数据差异。
AIDD Learning·2025-02-08 09:17

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现
辰尘_星启·2025-02-08 09:16

【python GUI编码入门-25】如何在Tkinter中使用Matplotlib绘制图表

2.Matplotlib的基本概念Matplotlib是一个强大的数据可视化库，用
木头左·2025-02-08 09:45

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.
test猿·2025-02-08 09:43

Python Matplotlib：基本图表绘制指南

PythonMatplotlib：基本图表绘制指南Matplotlib是Python中一个非常流行的绘图库，它以简单易用和功能丰富而闻名，适合各种场景的数据可视化需求。
chusheng1840·2025-02-08 09:13

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

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·2025-02-08 09:12

使用Python的Tabulate库优雅地格式化表格数据

无论是简单的数据报告，还是复杂的数据可视化，表格都是一种直观且有效的信息展示方式。Python作为一门强大的编程语言，拥有丰富的库来处理和展示表格数据。
萧鼎·2025-02-08 08:39
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