机器学习实例》第5页

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

本文结合前沿技术框架与行业应用案例，探讨深度学习的核心原理及其在多个领域的实践路径，并附代码实例以增强技术理解。第二章深度学习的技术基

accurater·2025-03-08 08:07

04. 滑动冲突处理

**1.2**一个简单的例子**02.外部拦截法03.内部拦截法04.滑动冲突实例05.外部拦截法解决滑动冲突06.内部拦截法解决滑动冲突其他介绍01.关于我的博客00.思维树什么是滑动冲突处理？

花启莫你是不是傻·2025-03-08 08:32

【QT】-易错点笔记-2025-2-7

因此，当你有一个指向QList类型的指针时，必须确保它指向一个有效的QList实例。关键问题：如果pList是nullptr（空指针），那么你尝试调用append()时，程序会崩溃，因为n

追心嵌入式·2025-03-08 07:56

【C#】async与await介绍

1.实例11.1代码usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks

-凌凌漆-·2025-03-08 06:10

matlab中logm函数的应用,matlab 各种对数函数用法以及实例是什么

在MATLAB中输入对数函数主要分为以下两种类型：一、直接型以e、2或者是10为底的对数的话，直接输入：y=log(x)，y=log2(x)，y=log10(x)。例如，a1=log(2.7183)；a2=log2(2)；a3=log10(10)，其结果如下图：二、转换性如果需要求的对数函在MATLAB运算当中，我们常常需要求对数，在编写M文件的过程中，我们也需要表示对数，下面我就通过一些示例介绍

刘惠昌·2025-03-08 06:35

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端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。

·2025-03-08 06:21

【数学建模技术】路径规划算法-Dijkstra算法

本篇文章将详细探讨Dijkstra算法的原理、应用场景，并通过代码实例进行深入解析。2.Dijkstra算法原理Dijkstra算法是由

一键难忘·2025-03-08 04:22

springmvc 国际化实例

springmvc国际化实例springMVC.xml配置文件设置首先在配置文件中声明我们的国际化的配置文件，从那个文件中取只mvc:interceptors>然后配置我们的拦截器请求jsp页面关键内容用到我们的

卿乌·2025-03-08 04:51

全方位解读消息队列：原理、优势、实例与实践要点

全方位解读消息队列：原理、优势、实例与实践要点一、消息队列基础认知在数字化转型浪潮下，分布式系统架构愈发复杂，消息队列成为其中关键一环。

恩爸编程·2025-03-08 04:46

FastGPT 引申：混合检索完整实例

文章目录FastGPT引申：混合检索完整实例1.各检索方式的初始结果2.RRF合并过程3.合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申：混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程

窝窝和牛牛·2025-03-08 03:14

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。

小高高不要bug·2025-03-08 03:54

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。

Tina0898·2025-03-08 02:21

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

Java集合框架：组织对象的利器

今天，我们就来深入探讨Java集合框架的魅力所在，并通过实例来展示它的强大功能。一、集合框架的基本

t0_54program·2025-03-08 02:18

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践

本文将深入探讨使用R语言进行大数据分析的方法和实践，并通过实例代码加以说明。为什么选择R语言？R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，具有以下

Echo_Wish·2025-03-08 02:16

2025 cv2.imwrite存储带有中文路径

以下代码是从视频中获取第2帧保存在中文文件夹下的实例：cap=cv2.VideoCapture("***.mp4")cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,2)ret,frame

风吹落叶花飘荡·2025-03-08 01:42

Java 实例 - 死锁及解决方法

死锁（Deadlock）是多线程编程中的一种常见问题，指的是两个或多个线程在执行过程中，因为争夺资源而造成的一种互相等待的现象，导致这些线程都无法继续执行下去。死锁通常发生在多个线程需要同时获取多个锁的情况下。死锁产生的四个必要条件：互斥条件：资源一次只能被一个线程占用。占有并等待：线程持有至少一个资源，并等待获取其他被占用的资源。非抢占条件：线程已持有的资源不能被其他线程强行抢占，只能由线程自己

William Dawson·2025-03-08 01:41

多线程设计模式-本地线程(Threadlocal)使用详解以及原理介绍

这里有几点需要注意：因为每个Thread内有自己的实例副本，且该副本只能由当前Thread使用。这是也是ThreadLocal命名的由来。

睡醒的土豆·2025-03-08 01:10

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

Antv G6动态更新自定义节点数据

成果实例由于很多个性需求，所以图中的各种edge和node都是使用G6.registerNode和G6.registerEdge两个方法来自定义的。下面贴一下我自定义节点和边的代码片段。

恁说叫啥就叫啥·2025-03-08 01:30

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

Vue入门常见指令

星星不打輰·2025-03-08 00:24

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

小团队的极简自动化运维方案（基于华为云）

徐福记c·2025-03-07 23:43

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

IntelliJ IDEA与Git集成实践指南

本文将通过一个简单的Java项目实例，逐步介绍如何在IntelliJIDEA中配置和使用Git。创建项目首先，我们需要创建一个新的Java项目。在IntelliJIDEA中，

t0_54manong·2025-03-07 22:36

【Excel高效工作3】VLOOKUP函数实例使用（二）：精确匹配进阶——反向查找，多条件查找 / 模糊匹配的使用

本章内容：上一章用实例展示了VLOOKUP函数最基本的功能：精确匹配的基础用法。

吴同学还在学啊·2025-03-07 22:02

解决AWS EC2实例无法使用IAM角色登录AWS CLI

问题背景有时，我们希望一台AWSEC2实例，即云服务器，能够使用AWSCLI访问AWS管理控制台资源。例如，这里，我们想让它能够列出所有IAM用户组。

xyzzklk·2025-03-07 21:27

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。

HP-Succinum·2025-03-07 20:14

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。

萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。

萧鼎·2025-03-07 19:31

vue计算属性源码解读

整体思路Vue的计算属性实现主要涉及到以下几个关键步骤：初始化计算属性：在Vue实例初始化过程中，对计算属性进行配置和初始化。

新茶十九·2025-03-07 18:19

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价

AI天才研究院·2025-03-07 17:08

【2025年22期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股历史成交分布数据获取实例演示及接口API说明文档

在近一至两年期间，股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言，首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据，亦或是基本面信息，这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息，从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中，我尝试运用了多种方法，涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数

不会写代码的码农农·2025-03-07 16:33

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。

爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

利用Java的反射和动态代理实现插件化架构

利用Java的反射和动态代理可以实现插件化架构的核心功能，包括插件的加载、实例化、调用和卸载等。下面是一种基本的实现思路：1.定义插件接口：首先定义一个插件接口，用于规范插件的功能和调用方法。

Coder_Kevin_Vans·2025-03-07 16:32

Objective-C 中 @synthesize VS @dynamic

@synthesize@synthesize用于显式声明编译器为属性生成对应的实例变量（ivar）和访问器方法（getter和setter）。

九变形战士·2025-03-07 16:28

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

例如，传统的数据库优化技术无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云上。幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB

·2025-03-07 16:14

2024年Python最新蓝桥杯基础练习全解答案+解析共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2401_84139963·2025-03-07 16:26

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这

小卷心菜.·2025-03-07 16:23

java课程数独文库_JAVA版数独小游戏源码（课程设计）

【实例简介】JAVA版数独小游戏源码(课程设计)【实例截图】【核心代码】Sudoku├──bin│└──com│└──marssoft│└──sudoku│├──Sudoku.class│├──bean

weixin_39640543·2025-03-07 15:20

C# 从字符串中分离文件路径、文件名及扩展名

在操作文件时，可能还需要提取文件的一些信息，比如，文件路径，文件名，扩展名等等，实例如下：主要用到打开文件选择对话框，可以选择一个或多个文件，使用需引入命名空间：Microsoft.Win32，以及对获取的文件路径进行截取

PfCoder·2025-03-07 15:46

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