机器学习建模收获第18页

01.双Android容器解决方案

）1.1.3联合文件系统（UnionFileSystem）1.2容器的应用1.2.1微服务架构1.2.2持续集成和持续部署（CI/CD）1.2.3多租户环境1.2.4混合云和多云环境1.2.5大数据和机器学习

高桐@BILL·2025-02-01 13:46

深度学习之核函数

深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。

fpcc·2025-02-01 12:38

TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册

ApacheFlink是一款由Apache软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架，可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。

TDengine （老段）·2025-02-01 11:02

我的创作纪念日

收获全网获得了2000+粉丝。在机器学习领域、统计方法上学到了许多东西。认识了来自五湖四海的朋友，有10年数分的大佬，还有许多在校学生。日常在准备考研、工作的情况下，争取保证周更。

蓝皮怪·2025-02-01 10:26

聊聊AI中的“蒸馏”技术

一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。

自由鬼·2025-02-01 09:15

WSL开发环境配置（linux + python + nodejs + docker）

配置要求及目标总体目标：完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序（仅日常程序，不包含机器学习程序）可运行docker容器，用于快速搭建测试环境Linux

Lilixxs·2025-02-01 09:11

[b01lers2020]Life on Mars

直接查看页面其实好像发现不了什么，所以打开bp随便切几个页面看看能不能有什么收获。

glan想睡觉·2025-02-01 08:40

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型

佛州小李哥·2025-02-01 08:39

开关电源matlab仿真,用数学方法建立一种开关电源全系统的仿真模型

Matlab是一个高级的数学分析软件，Simulink是运行在Matlab环境下，用于建模、仿真和分析动态系统的软件包，它支持连续、离散及两者混合的线性及非线性系统。

照月鱼yoyi·2025-02-01 07:26

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

极客代码·2025-02-01 06:49

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

【Unity 资源包】HEROIC FANTASY WERE-CREATURES PACK 高质量的角色资源包，专为幻想题材游戏设计，尤其适合那些涉及狼人、变身生物或奇幻怪物的游戏项目

该插件包含多个详细建模的角色，配有丰富的动画集，能够帮助游戏开发者轻松集成幻想世界中的英雄、怪物或敌人角色。详细介绍：角色模型：该资源包提供了多个变身生物角色，最显著的包括狼人和狼人战士等。

Unity游戏资源学习屋·2025-02-01 05:14

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-02-01 05:37

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块包含二次独家创新

但不同物体所需的上下文信息范围不同，为了更好地对这些特性进行建模，本文利用大核选择模块二次创新C3k2，使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时，动态地根据输入调整模型的行为，使网络更好地适应图像中

Limiiiing·2025-02-01 04:03

深度学习（DL/ML）学习路径

其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。

jackl的科研日常·2025-02-01 04:00

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton

Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南

LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。

夜色呦·2025-02-01 01:07

数据中台：国内大厂中台建设架构集锦

数据中台需要采集数据作为原材料进行数据加工、数据建模、然后分门别类地储存，再根据实际的业务场景，打造各类数据服务（含数据

Freedom3568·2025-02-01 00:05

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-01 00:05

面向对象开发--用例文档的写法

目录一.前言：二.内容：一.前言：最近做课程设计需要提交文档，被队友拖着写用例文档，于是便浅浅的学了一下，稍稍的总结一下吧~二.内容：1.用例文档：也叫做用例描述，用例文档是用例建模的核心，主要用于描述用例

是努力站桩的奶酪呀~·2025-02-01 00:33

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

Cesium ArcGisMapServerImageryProvider API 介绍

为了帮助大家更好地理解和使用Cesium，我决定把我自己在学习Cesium文档过程中的一些心得和收获分享给大家。大家一起交流，一起进步！

WebGISer_白茶乌龙桃·2025-02-01 00:31

2025美赛数学建模c题思路+模型+代码分享！非机构不卖课（12：51已更新完善Q1模型的代码）

2025MCMC题思路分析中文版题目翻译在这里先不放了，重点说一下我和队友讨论出来的一个简单思路。题目背景信息排名、金牌、奖牌数量：奥运会奖牌榜的核心指标。奖牌预测方法：强调基于参赛运动员名单而非历史奖牌数据进行预测。数据限制：模型和分析必须仅使用提供的五个数据文件，所以好好想想到时候伟大教练应该怎么考虑(data_dictionary.csv,summerOly_athletes.csv,sum

夜信431·2025-01-31 23:53

2025美赛数学建模C题模拟预测！用于大家练手模拟！

完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题：城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快，交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。

灿灿数模·2025-01-31 23:23

2025数学建模美赛C题【Models for Olympic Medal Tables】第一问

本文为个人解题笔记，仅供参考学习。本文C题的第一问。其他问题均在本专栏内，订阅一次，全部可见。文章目录问题1解题全流程解题完整过程：建立预测奥运会奖牌数的数学模型1.数据分析与清理1.1数据来源与结构1.2数据清理2.探索性数据分析(EDA)2.1国家奖牌分布趋势2.2奖牌与赛事数量的关系2.3主办国优势分析3.模型建立3.1奖牌数预测模型3.2奖牌首次获得预测模型3.3奖牌分布与赛事类型关联模型

步入烟尘·2025-01-31 23:50

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标：建立一个模型来预测每个国家的奖牌数，特别是金牌和总奖牌数。

FFMXjy·2025-01-31 22:49

ggplot2箱式图两两比较_科学网—ggplot2：方差分析多重比较标注显著字母 - 周运来的博文...

在重写的过程中收获几个问题:X轴如何按照给定的数

weixin_39548740·2025-01-31 22:46

【TVM教程】为 Mobile GPU 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。

HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析

凌小添·2025-01-31 21:09

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。

Echo_Wish·2025-01-31 20:55

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具

一键难忘·2025-01-31 20:24

Oracle SQL Developer：数据库开发与数据管理的利器

OracleSQLDeveloper是Oracle公司提供的一个免费集成开发环境，它专为数据库开发、管理和数据建模而设计。

2401_85812026·2025-01-31 18:12

特征选择（机器学习）

伪代码表达）：2.2包裹式（WrapperMethods）小示例（RFE伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中

赵孝正·2025-01-31 18:10

【Python】解决UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x9A in position xxx: illegal multibyte

tdecodebyte0x9Ainpositionxxx:illegalmultibytesequence博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等

云天徽上·2025-01-31 18:08

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

在改进YOLOv10的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。

Limiiiing·2025-01-31 17:31

Spark性能调优

Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。

大数据侠客·2025-01-31 16:58

Windows上安装与使用 Jupyter Notebook

1.了解JupyterNotebookJupyterNotebook是一个交互式计算环境，非常适合进行数据科学和机器学习的研究和实验。

梓仁沐白·2025-01-31 15:43

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

人物关系建模：识别文本中的人物及其关系，构建人物关系图。场景生成：根据情节和人物关系生成场景描述。每个模块都依赖于先进的深度学习模型和算法，以下将逐一详细讲解。

爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

Cesium Cesium3DTile API 介绍

3DTiles是用于展示大规模城市建模、点云数据等3D数据的标准格式。而Cesium3DTile类正是代表这些数据集中的每一个单独的瓦片。理解这个类对于处理大规模3D数据的加载和展示非常重要。

WebGISer_白茶乌龙桃·2025-01-31 14:05

核心线程数和最大线程数设置参考标准【Java】

而内核态线程通过操作系统来调用，最终的可用线程数与操作系统的核数相关【如果设置了太多，很多是无效线程】一个设计标准：根据当前业务是IO密集型还是CPU密集型，设置核心线程数CPU密集型：核心线程数=CPU核数+1【机器学习

松树戈·2025-01-31 14:05

使用 JuiceFS 快照功能实现数据库发布与端到端测试

Jerry，是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化用户购买汽车和家庭保险的比较及购买流程。在软件开发领域，严格的测试和受控发布已经成为几十年来的标准做法。

Juicedata·2025-01-31 13:30

Python与R统计（4）泊松分布

以下是Python与R语言在进行泊松分布建模时的关键区别及示例代码演示：一、核心区别对比特征Python(numpy/scipy)R(stats包)语法格式numpy.random.poisson(lam

宠物与不尤编程·2025-01-31 12:48

揭秘C语言中的堆：构建与管理艺术

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！

就爱学编程·2025-01-31 12:46

2025年数学建模美赛 A题分析（2）楼梯使用频率数学模型

2025年数学建模美赛A题分析（1）TestingTime:TheConstantWearOnStairs2025年数学建模美赛A题分析（2）楼梯磨损分析模型2025年数学建模美赛A题分析（3）楼梯使用方向偏好模型

youcans_·2025-01-31 12:44

【2025美赛ABCDEF】2025年美国大学生数学建模竞赛思路、代码更新中.....

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️美赛及概况1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版325年美赛资源下载3.12025美赛A题——楼梯的持续磨损3.22025美赛B题——管理可持续旅游3.32025美赛C题——奥运会奖牌榜模型3.42025美赛D题——通往更好城市的路线图3.52025美赛E

创新优化代码学习·2025-01-31 11:13

2025年美国大学生数学建模竞赛思路与源代码【2025美赛A题】

A题时间考验：楼梯的持续磨损石头是坚固永恒的象征，雕刻的岩石之所以被用作建筑材料，是因为它具有抗磨损的能力。尽管石头经久耐用，但它也并非不受磨损。人的毅力是最有韧性的东西之一。图1：长期使用后磨损不均的台阶示例。用于制作台阶的石材和其他材料会受到长期不断的磨损，而且这种磨损可能是不均匀的。例如，极其古老的寺庙和教堂的台阶可能会出现这样的情况：台阶中央的磨损程度大于台阶边缘的磨损程度，而且台阶的顶部

迎风斯黄·2025-01-31 11:13

2024年美国大学生数学建模竞赛思路与源代码【2024美赛A题】

B站账号，提前关注，会有直播：有为社的个人空间-有为社个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)题目：资源可用性和性别比例虽然有些动物物种没有通常意义上的雌雄性别之分，但大多数物种都是基本上不是雄性就是雌性。尽管许多物种在出生时的性别比例为1:1，但其他物种物种则偏离了均匀的性别比例。这就是所谓的适应性性别比例变异。例如美洲鳄孵卵巢的温度会影响其出生时的性别比例。灯鱼的作用十分复杂。在一些

迎风斯黄·2025-01-31 11:43

2025年美赛数学建模 MCM 问题A：测试时间：楼梯上的持续磨损详细解析和代码（持续更新中，matlab和python代码，2025美赛）

目录1.楼梯的使用频率分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：2.方向偏好分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：3.同时使用人数分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：4.楼梯的年龄推算问题描述：建模思路

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术