机器学习指标自定义

5G基本概念

uRLLC（低时延高可靠通信）、mMTC（海量物联网通信）；emBB：EnhancedMobileBroadband，移动互联网应用，是4GMBB（移动宽带）的升级，主要侧重于网络速率、带宽容量、频谱效率等指标

私语茶馆·2025-03-11 23:57

VSCode/Cursor 配置Clang-Format

1、下载安装插件：Clang-Format2、下载安装Clang-Format运行文件LLVM-19.1.5-win64.exe3、解压上述文件至自定义文件夹如：E:\soft\LLVM4、自定义文件夹中存放

shanght1·2025-03-11 23:26

tauri如何实现窗口拖动，自定义标题栏

文章目录一、tauri是什么？二、封装好的标题栏，引用修改即可使用三相关配置实现细节实现窗口拖动一、tauri是什么？Tauri是一个开源框架，用于创建跨平台的桌面应用程序。它使用Rust编程语言，并结合了现有的Web技术，如HTML、CSS和JavaScript。Tauri旨在提供一个快速、可靠和安全的方式来构建本地应用程序，同时保持Web开发的灵活性和易用性。它支持多个操作系统和架构，包括Wi

爱音乐的程序猿·2025-03-11 23:55

考研复习之记忆方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-11 23:51

时间序列预测之移动平均法预测模型

它是将某种统计的指标数值按照时间先后顺序排列所形成的数列。根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，

皖山文武·2025-03-11 23:20

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型；2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能；3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码：X3448036

飞300·2025-03-11 23:19

PyQt有哪些主要组件？

你可以创建主窗口、模态对话框、无模式对话框和自定义窗口。下面是一个创建主窗口的例子：fromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindow

2301_78316786·2025-03-11 22:17

Nest.js全栈开发终极实践：TypeORM+微服务+Docker构建高可用企业级应用

****1.2环境准备****1.3创建第一个项目****1.4启动开发服务器****1.5核心文件解读****第二部分：基础控制器与路由****2.1控制器的作用****2.2创建自定义控制器****

lifire_H·2025-03-11 22:14

模型优化前沿趋势与行业应用实战

随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

使用 Particles.js 和 GSAP 实现炫酷的网页粒子动画效果

效果展示这里写目录标题使用Particles.js和GSAP实现炫酷的网页粒子动画效果前言效果展示技术栈实现步骤1.基础结构搭建2.样式设计4.GSAP动画实现5.自定义鼠标指针效

木木黄木木·2025-03-11 21:41

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

Windows Bili23 Downloader-v1.56.1-开源B站视频下载工具[支持视频/番剧/电影/纪录片等资源]

pwd=npve#支持投稿视频\剧集\课程\直播链接解析支持短链接\活动页（如拜年祭、二游新春会）链接解析支持弹幕\字幕\封面下载支持修改剧集列表显示方式，一键显示全部视频支持自定义清晰度\音质\视频编码支持仅下载音频

私人珍藏库·2025-03-11 20:36

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

一张表多少记录，会成为大表？如何计算

这时候，我需要考虑几个方面：数据量、性能指标、存储引擎的特性、索引情况、查询复杂度等。数据量方面，表的记录

18你磊哥·2025-03-11 20:02

实现页面加载鸿蒙示例代码

实现思路使用@CustomDialog实现自定义弹窗。

·2025-03-11 20:10

在线监控+日志分析方案

1.在线监控系统设计技术选型：Prometheus+Grafana+各ExporterPrometheus：负责定时拉取各服务指标数据并存储。

徐福记c·2025-03-11 19:56

【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。

·2025-03-11 19:35

Spring @Around 注解

环绕通知是AOP中最强大的一种通知类型，因为它能够在方法执行之前和之后都执行自定义的逻辑，并且可以控制方法是否继续执行或改变其返回值。

web13093320398·2025-03-11 19:24

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

【C语言】结构体篇

目录结构体的定义结构体变量的声明和初始化声明结构体变量初始化结构体变量访问结构体成员结构体数组结构体指针结构体嵌套结构体作为函数参数值传递指针传递结构体的内存对齐位域结构体的定义结构体是一种自定义的数据类型

熬夜超级玩家·2025-03-11 19:52

Golang分布式事务_golang 分布式事务

由于TCC事务是用户自定义的，所以可以根据具体的业务需求来实现事务操作的逻辑，并且具有较好的灵活性和可扩展性。消息队列消息队列是一种异步通信机制，可以用于实现分布式

2401_87197933·2025-03-11 19:50

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

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·2025-03-11 17:35

しんどぅ·2025-03-11 16:02

FastAPI 自定义参数验证器完全指南：从基础到高级实战

title:FastAPI自定义参数验证器完全指南：从基础到高级实战date:2025/3/11updated:2025/3/11author:cmdragonexcerpt:本教程深入探讨FastAPI

qcidyu·2025-03-11 16:01

深度学习：CPU和GPU算力

它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。

壹十壹·2025-03-11 16:55

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention

摘要共同注意是儿童早期语言发展的关键组成部分，也是亲子互动有效性的重要指标。然而，目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限，尤其是在多模态大语言模型（MLLMs）方面。

UnknownBody·2025-03-11 14:41

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

VSCode 插件开发实战（十六）：详解插件生命周期

那么，VSCode自定义插件的生命周期是如何运行的呢？今天我们就用通俗易懂的方式来讲解一下。什么是VSCode插件？VSCode插件是用来扩展编辑器功能的小程序。

乐闻x·2025-03-11 11:17

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

VScode使用小技巧

代码片段快捷键设置设置位置：文件—首选项—用户代码片段----搜javaScript,进入JavaScript.json,自定义快捷键（setting→ConfigureUserSnippets→JavaScripts.json

前端CV攻城狮·2025-03-11 07:46

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

基于Linux环境部署和使用ElasticSearch搜索引擎

目录一.Elasticsearch基础介绍二.Docker部署单节点ElasticSearch1.环境配置2.创建数据目录3.创建ES自定义配置文件4.启动ElasticSearch服务5.验证服务三.

探模之翼·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

Java-Define and throw a dedicated exception instead of using a generic one

为了提高代码的可读性和可维护性，使用自定义异常比使用通用异常更为合适。自定义异常可以帮助你更精确地描述错误情况，并且可以在捕获异常时执行特定的处理逻辑。

ZHOU_VIP·2025-03-11 04:18

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