机器学习建模收获

深度学习的应用场景及常用技术

深度学习作为机器学习的一个重要分支，在众多领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。
eso1983·2025-02-02 06:19

Java 大视界 -- Java 大数据实时数仓的构建与运维实践（55）

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、欢迎加入【福利社群
青云交·2025-02-02 05:40

Java 大数据自动化数据管道构建：工具与最佳实践（47）

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青云交·2025-02-02 05:10

Java 大数据与区块链的融合：数据可信共享与溯源（45）

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青云交·2025-02-02 05:40

Java 大数据高性能计算：利用多线程与并行计算框架（39）

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青云交·2025-02-02 05:40

Java 与量子计算在大数据中的潜在融合：原理与展望（33）

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青云交·2025-02-02 05:40

Java 大视界 -- Java 与 Spark SQL：结构化数据处理与查询优化（五）

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青云交·2025-02-02 05:39

大数据新视界 -- Hive 事务管理的应用与限制（2 - 16 - 8）

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青云交·2025-02-02 05:38

深入解析：Python中的决策树与随机森林

在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

2025美赛数学建模F题：网络安全强大——思路+代码+模型

详细思路更新见文末名片2025ICM问题F:网络安全强大？背景：我们世界的更多部分已经通过现代技术的奇迹互联起来。尽管这种在线连接性提高了全球生产力，并使世界变得更小，但它也增加了我们个人和集体在网络犯罪方面的脆弱性。网络犯罪之所以难以应对，原因有很多。许多网络安全事件跨越国界，使得调查和起诉这些犯罪时的管辖问题变得复杂。此外，许多机构，如投资公司，宁愿支付赎金而不报告被黑客攻击，避免让客户和潜在
灿灿数模分号·2025-02-02 02:02

2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析，思路+模型+代码

2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析,思路+模型+代码，详细更新见文末名片一、问题A：测试时间：楼梯的恒定磨损（ArchaeologicalModeling）适合专业：考古学、历史学、数学、
灿灿数模分号·2025-02-02 02:01

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
赵钰老师·2025-02-02 01:50

Django 模型

1.创建模型创建Django模型非常简单。首先，你需要定义一个继承自django.db.models.Model的类，然后在类中定义模型字段。例如，
wjs2024·2025-02-02 00:47

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。
清水白石008·2025-02-01 23:08

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。
AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

LearnLM: Improving Gemini for Learning

LearnLM：提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息，而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。
UnknownBody·2025-02-01 22:04

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。
码银·2025-02-01 22:33

2025美赛美国大学生数学建模竞赛C题思路分析完整论文（45页）（含模型，可运行代码，运行结果）

2025美赛数学建模竞赛C题思路分析完整论文目录摘要一、问题重述二、问题分析三、模型假设四、模型建立与求解4.1问题14.1.1问题1思路分析4.1.2问题1模型建立4.1.3问题1样例代码（仅供参考）
小文数模·2025-02-01 21:27

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记·2025-02-01 21:56

变分法实例详解：从最速降线到一般泛函的Mathematica验证

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档变分法实例详解：从最速降线到一般泛函的Mathematica验证一、最速降线问题：旋轮线的诞生1.问题背景2.数学建模3.Mathematica
繁星不语有限元学习·2025-02-01 21:23

不同物体运动方向的检测-python

适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测，抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件，成本较高惯性传感器不依赖视觉，适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场
人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切

我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型
大名顶顶·2025-02-01 17:22

【数据仓库】

数据仓库：概念、架构与应用目录什么是数据仓库数据仓库的特点数据仓库的架构3.1数据源层3.2数据集成层（ETL）3.3数据存储层3.4数据展示与应用层数据仓库的建模方法4.1星型模型4.2雪花模型4.3
三日看尽长安花·2025-02-01 17:49

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
软件开发Java·2025-02-01 17:18

【算法设计与分析】实验5：贪心算法—装载及背包问题

目录一、实验目的二、实验环境三、实验内容四、核心代码五、记录与处理六、思考与总结七、完整报告和成果文件提取链接一、实验目的掌握贪心算法求解问题的思想；针对不同问题，会利用贪心算法进行问题建模、求解以及时间复杂度分析
XY_伊·2025-02-01 16:38

Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-02-01 15:07

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是
泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。2.模型定义部分：方案1：使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换：生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y，并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
加德霍克·2025-02-01 14:21

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
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