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机器学习实战案例教程
HarmonyOS ArkTS声明式UI开发实战
教程
引言:为何选择ArkTS?在HarmonyOS生态快速发展的当下,ArkTS作为新一代声明式UI开发框架,正在引发移动应用开发范式的变革。笔者曾在多个跨平台框架开发中经历过"命令式编程之痛",直到接触ArkTS后才发现,原来UI开发可以如此直观高效。本文将通过完整案例解析,带您掌握声明式UI设计的精髓。一、ArkTS声明式设计核心理念1.1与命令式开发的本质差异传统开发中,我们需要逐步指示每个UI
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2025-03-17 05:50
harmonyos
新手村:数据预处理-异常值检测方法
机器学习
中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础(变量、循环、函数)、JupyterNotebook或PyCharm使用。
嘉羽很烦
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2025-03-17 05:20
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新手村:数据预处理-特征缩放
新手村:数据预处理-特征缩放特征缩放(FeatureScaling)是数据预处理中的一个重要步骤,特别是在应用某些
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2025-03-17 05:20
机器学习
线性回归
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机器学习
过拟合:
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中的“死记硬背”陷阱
在
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中,过拟合(Overfitting)是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑:当模型过于“聪明”时,可能会陷入对训练数据的过度依赖,从而失去处理新问题的能力。
彩旗工作室
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2025-03-17 05:44
人工智能
机器学习
人工智能
mongodb基本使用(四)
MongoDB中条件操作符有:(>)大于-$gt(=)大于等于-$gte(db.col.insert({title:'PHP
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',description:'PHP是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言
dibisha7239
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2025-03-17 04:11
数据库
javascript
数据结构与算法
ViewUI
PyQt6嵌入HTML5内容
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在PyQt6中嵌入HTML5内容可以通过QWebEngineView实现。QWebEngineView是一个基于Chromium的浏览器引擎,能够渲染HTML5内容。以下是一个简单的示例,展示如何在PyQt6中嵌入HTML5页面:1.安装PyQt6和PyQt6-WebEnginepipinstallPyQt6PyQt6-WebEngine2.创建PyQt6应用程序并嵌入HTML5内容imports
mosquito_lover1
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2025-03-17 04:36
python
pyqt
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Python存储数据库
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--超详细!!
目录1、首先导入需要用到的包2、连接数据库3、创建游标对象4、创建名为`dataname`的数据库,如果数据库不存在则创建,字符集设置为`utf8`。5、执行sql1语句6、创建数据表语句1.如果名为`user_id`的数据表不存在,则创建一个名为`user_tb`的数据表2.列定义7、执行sql2语句8、设置需要存入数据库的字段9、将数据插入`user_tb`数据表10、执行sql3语句11、提
小鞠..
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2025-03-17 03:04
数据库
Python爬虫
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数据库
mysql
JCE cannot authenticate the provider BC
mmmmmd,这个报错在linux系统中使用宝塔jdk-17.0.8的环境出现的报错,找了一堆
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,用的ai,各种办法测试都没有解决!!!!!
刘登辉
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2025-03-17 03:33
java
报错
linux CentOS 7.9 安装 ffmpeg 6.0
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【亲测成功】
查看当前系统版本[
[email protected]
]#lsb_release-aLSBVersion::core-4.1-amd64:core-4.1-noarchDistributorID:CentOSDescription:CentOSLinuxrelease7.9.2009(Core)Release:7.9.2009Codename:Corewgethttp://www.ffm
刘登辉
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2025-03-17 03:32
ffmpeg
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centos
【Python】已解决:pip安装第三方模块(库)与PyCharm中不同步的问题(PyCharm添加本地python解释器)
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
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2025-03-17 03:02
python
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pycharm
Anaconda安装与Python虚拟环境配置保姆级图文
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(附速查字典)_anaconda配置python环境
2什么是Anaconda?Anaconda是一个开源的跨平台Python发行版本,支持WindowsmacOSLinux操作系统。Anaconda中包含了conda等180多个科学包及其依赖项。其中conda则是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。3Anaconda的安装进入Anaconda下载界面选择相应的操作系统,本文主要介绍在W
全栈工程师_oEe
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2025-03-17 03:01
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开发语言
如何在github上参与开源项目
2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目,你可以通过以下方式找到感兴趣的项目:搜索项目:在GitHub首页的搜索框中输入关键词,例如“
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”、“Web开发”等。
这个懒人
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2025-03-17 03:00
github
开源软件
【使用DeepSeek辅助Python接口性能自动化测试
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使用DeepSeek辅助Python接口性能自动化测试
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一、准备工作(一)安装Python(二)安装相关库(三)获取DeepSeekAPIKey二、调用DeepSeek生成测试用例思路(一)代码实现(
生活De°咸鱼
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2025-03-17 02:25
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【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例
DeepSeek基于人工智能和
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,它能够依据软件的需求和设计文档,自动生成高质量的测试用例,显著减轻人工编写测试用例的负担。
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2025-03-17 02:51
AI大模型
测试用例
Python依赖管理工具分析
缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性:Python社区庞大且分散,众多开发者和团队各自为政,根据自己的需求和偏好开发工具,缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景:Python应用场景广泛,从Web开发到数据科学、
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xdpcxq1029
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2025-03-17 01:19
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开发语言
95.HarmonyOS NEXT 图片约束处理
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:深入理解Constrain
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:深入理解Constrain1.图片约束基础1.1核心概念概念说明应用场景图片适配类型定义图片如何适应容器图片展示方式偏移约束限制图片移动范围拖拽和缩放边界检测判断是否超出显示范围图片浏览
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2025-03-17 01:15
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92.HarmonyOS NEXT开发学习路径与最佳实践总结:构建高质量应用
HarmonyOSNEXT开发学习路径与最佳实践总结:构建高质量应用1.学习路径指南1.1基础知识阶段阶段重点内容相关
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学习目标入门基础开发环境、基本语法01-03搭建环境,理解基础概念组件开发UI组件
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2025-03-17 01:45
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目录一.2D转换1.translate()平移操作2.rotate()旋转操作3.scale()放大缩小操作3.1.scaleX()3.2.scaleY()4.skew()倾斜操作二.3D变换1.rotateX()2.rotateY()3.rotateZ()三.CSS过渡1.transition属性2.transition-delay属性3.transition-timing-function属性
前段被迫创业
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2025-03-17 01:19
前端学习
css3
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Python—JSON格式标签转换为TXT格式标签详细
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2(附完整代码)
这个代码主要是解析一个json文件转换成多个txt文件使用的,尤其是便于yolo训练decode_json函数中的convert函数确实是用于将坐标缩放到0-1之间的。但是,您在调用decode_json函数时设置了is_convert=False,这意味着坐标缩放功能被关闭了代码详解数字规范化的会将坐标缩放至(0—1)区间主要是修改这两个地方即可,话不多说,咱们直接附代码#下面是将`is_con
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2025-03-17 01:16
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图像处理
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python
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开发语言
大麦抢票自动化app 黄牛都在用
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,连夜赶制了这个
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AZHYL33
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2025-03-17 00:11
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使用 Python 爬取高德地图交通数据并进行数据分析(完整
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)
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将使用Python构建一个完整的爬虫程序,调用高德地图API,解析和存储交通数据,并通过数据分析和可视化深入挖掘交通流量特征。二、高德地图API简介2.1高德地
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2025-03-17 00:40
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爬虫
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beautifulsoup
YOLOv8改进添加swin transformer
最近在做实验,需要改进YOLOv8,去网上找了很多
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都是充钱才能看的,NND这对一个一餐只能吃两个菜的大学生来说是多么的痛苦,所以自己去找代码手动改了一下,成功实现YOLOv8改进添加swintransformer
兜里没有一毛钱
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2025-03-17 00:10
YOLO系列改进管理
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c语言%-8.3,C语言程序设计第8章-8.3.pptx
C语言程序设计第8章-8.3.pptxC语言程序设计实例
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2025-03-17 00:37
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四个学生三门成绩 C语言二维数组,C语言程序设计第6章-6.2.pptx
C语言程序设计第6章-6.2.pptxC语言程序设计实例
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6.2二维数组,C语言程序设计实例
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,第6章数组,二维数组的定义和数组元素的引用方法二维数组的初始化方法,本节要点实例21二维数组的定义与引用
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2025-03-17 00:07
四个学生三门成绩
C语言二维数组
【人工智能基础2】
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、深度学习总结
文章目录一、人工智能关键技术二、
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基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3
roman_日积跬步-终至千里
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人工智能习题
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《零代码调用最强开源模型DeepSeek-Lite:15分钟
实战案例
解析》
一、突破性技术揭秘DeepSeek-Lite-16K作为当前中文开源模型的性能冠军,在CLUE评测中超越GPT-4的表现令人震惊。该模型采用独特的动态窗口技术,支持最大16ktokens的上下文处理能力,在智能客服、法律文书处理、医疗诊断等场景展现惊人潜力。##二、三步极速接入指南```python#实战代码片段(基于HuggingFace平台)fromtransformersimportAuto
煜bart
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淘宝客劫持插件功能演示解析
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Kafkakafka是什么?kafka仅仅是属于消息中间件吗?kafka在设计之初的时候开发人员们在除了消息中间件以外,还想吧kafka设计为一个能够存储数据的系统,有点像常见的非关系型数据库,比如说NoSql等。除此之外还希望kafka能支持持续变化,不断增长的数据流,可以发布和订阅数据流,还可以对于这些数据进行保存也就是说kafka的本质是一个数据存储平台,流平台,只是他在做消息发布,消息消费
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2025-03-16 22:58
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MySQL批量数据处理与事务管理
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将深入介绍MySQL数据分析中的批量数据处理与事务管理技巧,覆盖批量数据导入与更新、事务一致性与隔离级别等关键知识,帮助
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Python-Django毕业设计医院门诊管理信息系统(程序+Lw)
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装
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课程设计
【设计模式】(22)模板方法模式
模板方法模式(TemplateMethodPattern)
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一、模式定义模板方法模式在父类中定义了一个算法的骨架,允许子类在不改变算法结构的前提下重写某些特定步骤。
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领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。
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精进系列
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Chitu:清华核弹级开源!推理引擎3倍提速+50%省卡,国产芯片告别英伟达绑架
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用
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,帮助你快速上手AI技术!
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2025-03-16 21:15
每日
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项目与应用实例
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开源人工智能
Windows Curses Python 模块使用
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算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域,帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉:人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
量子星澜
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2025-03-16 20:11
文心一言
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支付宝Python SDK官方
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关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署
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: Stable Diffusion WebUI 云端部署
StableDiffusionWebUI云端部署对于电脑配置无法满足StableDiffusionWebUI部署要求的朋友们,不用担心,我们可以租用GPU进行部署,在对比使用了多个云平台(矩池云/AutoDL/青椒云)之后,我强烈推荐揽睿星舟云平台,原因如下:•新用户注册即送无门槛3.8元优惠券,可免费白嫖2小时3090显卡。(用完重新注册一个号继续白嫖[呲牙])•价格合理,NVIDIA3090搭
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2025-03-16 19:31
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新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测
新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读:新手村:线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉
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的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子:预测房价(以波士顿房价数据集为例
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新手村:混淆矩阵
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(如Codecademy)scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
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2025-03-16 18:28
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Android手机中各类安全相关知识总结
更多内容请见:爬虫和逆向
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-专栏介绍和目录文章目录1.Android安全威胁2.Android安全防护措施3.Android安全建议和最佳实践4.Android安全工具推荐5.Android安全常见问题
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2025年爬虫和逆向教程
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2025最新版易支付正版源码开源免授权搭建下载
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服务器环境推荐使用宝塔、AMH、XP等面板一键部署服务器环境。PHP版本:>=7.1,推荐7.4或8.0MySQL版本:5.6或5.7伪静态配置直接上传后访问即可完成安装!
阿辉博客
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2025-03-16 18:55
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Next.js项目MindAI
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- 第一章:环境准备与项目初始化
1.开发环境准备1.1Node.js安装#检查是否已安装Node.jsnode-vnpm-v#如果未安装,访问https://nodejs.org下载安装包#建议安装LTS版本(当前为18.x或20.x)1.2配置npm镜像(国内用户推荐)#设置淘宝镜像npmconfigsetregistryhttps://registry.npmmirror.com#或安装cnpmnpminstall-gcnp
琑95
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Next.js实战项目
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c5全栈
【解锁
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:探寻数学基石】
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中的数学基础探秘在当今数字化时代,
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游戏乐趣
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2025-03-16 17:23
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——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线
过拟合(overfitting):模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法:①增加全部训练数据的数量(最为有效的方式)②使用简单的模型(简单的模型学不够,复杂的模型学的太多),这里的简单指的是不要过于复杂③正则化(对目标函数后加上正则化项):使得这个“目标函数+正则化项”的值最小,即为正则化,用防止参数变得过大(参数值变小,意味着对目标函数的影响变小),λ是正则化参数,代表正则
代码的建筑师
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2025-03-16 17:51
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从过拟合到强化学习:
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吴师兄大模型
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0基础实现机器学习入门到精通
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利用matlab实现贝叶斯优化算法(BO)优化支持向量机回归(SVR)的超参数
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建模中,支持向量机(SVM)回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针",而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。
是内啡肽耶
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2025-03-16 16:41
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Azure Kubernetes Service (AKS) Workshop
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【DevOps】Azure Kubernetes 服务 (AKS) 集群中安装ArgoCD
【DevOps】AzureKubernetes服务(AKS)集群中安装ArgoCD推荐超级课程:本地离线DeepSeekAI方案部署实战
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【完全版】Docker快速入门到精通Kubernetes入门到大师通关课
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2025-03-16 15:39
Azure云企业实践分享
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