机器学习测试第6页

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

conda将python低版本环境升级到高版本

conda将python低版本环境3.7.16升级到高版本3.81.激活你的Conda环境2.升级Python版本3.验证升级4.处理依赖问题5.测试环境注意事项可以将Conda环境中的Python版本从

dkgee·2025-03-23 18:51

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

11.网络编程的基础知识

11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业**

就很对·2025-03-23 16:36

RK3588开发笔记-buildroot添加telnet服务

目录前言一、Telnet服务背景与适用场景二、telnet服务开启Busybox配置三、固件编译及烧录RK3588烧录验证客户端连接测试3.1Linux/MacOS连接3.2Windows连接总结前言本文主要介绍在

flypig哗啦啦·2025-03-23 16:05

第十六章:Specialization and Overloading_《C++ Templates》notes

SpecializationandOverloading一、模板特化与重载的核心概念二、代码实战与测试用例三、关键知识点总结四、进阶技巧五、实践建议多选题设计题代码测试说明一、模板特化与重载的核心概念函数模板重载

郭涤生·2025-03-23 16:04

Linux——Linux系统编程之基于TFTP实现服务器与开发板间的文件传输实战总结

目录0引言1TFTP服务器搭建1.1TFTP基础1.2Ubuntu搭建TFTP服务器1.3测试TFTP服务器2开发板实现TFTP文件传输2.1同一网段2.2配置2.3客户端与服务器的通信0引言我们前面总结的

Winter_world·2025-03-23 15:57

LabVIEW实现LoRa通信

目录1、LoRa通信原理2、硬件环境部署3、程序架构4、前面板设计5、程序框图设计6、测试验证本专栏以LabVIEW为开发平台，讲解物联网通信组网原理与开发方法，覆盖RS232、TCP、MQTT、蓝牙、

不脱发的程序猿·2025-03-23 15:24

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用

ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

如何在 Mac 上安装 macOS Sequoia 开发测试版

Apple现在发布了macOSSequoia的第一个开发者测试版。虽然操作系统更新要到今年秋季才会公开发布，但现在测试版让用户可以立即安装并运行预发布版本。（甚至不需要是Apple开发者）本文就教

Topstip·2025-03-23 14:47

多个单片机之间的SPI主从通讯

pwd=6666提取码：6666工程里面有很多例子都是看B站视频手打的(这次代码只用到了YJSPI文件夹下面的.C和.H文件其余可以忽略),只是验证通讯和配置一,概述1.因为工作是从事PCBA测试软件开发的

菜长江·2025-03-23 13:15

Midscene.js自然语言驱动的网页自动化全指南

一、概述网页自动化在数据抓取、UI测试和业务流程优化中发挥着重要作用。然而，传统工具如Selenium和Puppeteer要求用户具备编程技能，编写复杂的选择器和脚本维护成本高昂。

Hello.Reader·2025-03-23 12:34

golang jwt挖坑

java用到的jar包：io.jsonwebtoken.jjwt0.9.0golang用到的库：github.com/dgrijalva/jwt-gojava生成token测试代码如下：publicst

qiang527052·2025-03-23 11:33

【测试工程师必备！】VS Code好用插件FastPytestRunner

•测试扫描慢到怀疑人生，每次启动都要等待5分钟•调试时总是找不到断点入口，配置项复杂到崩溃•传统测试工具无法满足大规模测试需求•每次切换项目都要重新配置测试环境FastPytestRunner——专为测试工程师量身打造的极速测试利器来了

花小田·2025-03-23 11:57

MyBatis——基于MyBatis注解的学生管理程序

MyBatis——基于MyBatis注解的学生管理程序Resourcedao层pojo层utils层测试层实验要求本实验要求根据学生表在数据库中创建一个s_student表，根据班级表在数据库中创建一个

基础较差的cs菜鸟·2025-03-23 10:25

Go 1.24 新特性一览

可借助os.Root实现安全文件系统操作，运用testing.B.Loop优化基准测试，利用runtime.AddCleanup完善资源管理，还有weak包优化内存、crypto包保障FIPS140-3

·2025-03-23 10:08

05-项目为什么总是延期

我们制定的计划只是列出功能开发的部分，并不是整个项目全部的周期，这就造成项目从开始到能够正式上线，时间规划是不全面、不清晰的（只是代码编写部分有时间计划），项目负责人基本上只会关注功能开发的部分，至于内部验收、Bug修复、测试周期和版本发布时间等等环节

·2025-03-23 10:38

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。

土城三富·2025-03-23 08:35

OpenCV ML 模块使用指南

一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。

ice_junjun·2025-03-23 07:02

OpenGL.error.GLError: GLError( err = 12289,

目录报错信息：报错代码：测试代码：报错信息：libEGLwarning:DRI2:failedtocreatedriscreenlibEGLwarning:DRI2:failedtocreatedriscreenTraceback

AI算法网奇·2025-03-23 07:31

强化学习中策略网络模型设计与优化技巧

I.引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。

数字扫地僧·2025-03-23 07:57

JavaScript常用函数测试demo

JavaScript常用函数测试demovimJavaScriptTestDemo.html内容如下：JavaScriptfunctionstestdemoEnterF12toviewtheconsoleoutputmessageofconsole.log

sunny05296·2025-03-23 07:25

C++和标准库速成(十一)——简单雇员系统

目录1.雇员记录系统2.Employee类2.1Employee模块接口文件2.1.1实现细节2.1.2完整代码2.2Employ模块实现文件2.2.1实现细节2.2.2完整代码2.3Employee测试文件

梦醒沉醉·2025-03-23 07:54

第十五章:模板参数推导_《C++ Templates》notes

模板参数推导第十五章核心知识点概览多选题设计题测试用例总结第十五章核心知识点概览模板参数推导基础引用折叠与完美转发SFINAE原则C++17类模板参数推导auto和decltype(auto)的推导规则模板参数推导基础知识点

郭涤生·2025-03-23 06:21

nebula graph传统使用Docker进行项目发版

nebulagraph传统使用Docker进行项目发版1.nebulagraph服务2.搭建ES集群3.注意事项3.1图数据库的启动顺序3.2模糊查询失效1.nebulagraph服务1.在测试服务器中执行如下命令

boy快快长大·2025-03-23 06:49

万字总结（含理解）：git reset、revert、checkout --file、stash、rebase、merge

结尾附基本常用命令gitcommit--amend改写提交gitreset回滚代码仓库gitcheckout--file放弃暂存区的修改gitreset测试过程gitrevert测试过程reset和revert

周里奥·2025-03-23 06:16

dao传递类参数 mybatis_mybatis传递参数的方法

一.传递一个参数例：根据员工编号查询员工的基本信息1.在dao接口中声明一个方法2.在mapper中实现该方法3.测试/***传递一个参数*/publicclassTest02{publicstaticvoidmain

皮耶霍·2025-03-23 06:16

2025年三个月自学手册网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维

网安kk·2025-03-23 06:12

测试模板：Showcase规范和流程

【测试资料】https://fzqxk86ywz.feishu.cn/share/base/view/shrcnp65x91aNEkF2REnU2VcmmH【AIGC和小红书】https://fzqxk86ywz.feishu.cn

iBigder·2025-03-23 05:08

Python解决“特定数组的逆序拼接”问题

Python解决“特定数组的逆序拼接”问题问题描述测试样例解决思路代码问题描述小U得到了一个数字n，他的任务是构造一个特定数组。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:05

CI/CD管道

ContinuousIntegration,CI）、持续交付（ContinuousDelivery,CD）和持续部署（ContinuousDeployment,CD）的组合流程，用于自动化软件开发过程中的构建、测试和部署环节

NEUMaple·2025-03-23 05:02

[AI速读]用持续集成（CI）优化芯片验证环境：Jenkins与EDA工具的实战指南

在芯片验证中，回归测试（RegressionTest）是确保设计稳定性的关键步骤。但随着设计复杂度增加，手动管理海量测试用例、分析日志和覆盖率数据变得异常耗时。

iccnewer·2025-03-23 04:59

基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目

基于Python的验证码识别研究与实现1.摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机，用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为，目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。验证码的自动识别对于减少自动登录时长，识别难以识别的验证码图片有着重要的作用。对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理

我的sun&shine·2025-03-23 04:57

Python3包开发的高效Cookiecutter模板：python-package-template

该模板遵循Python的最佳实践，并自动创建项目结构，包括setup.py、MANIFEST.in、LICENSE、README.md、.gitignore、requirements.txt、测试配置文件

一只爪子·2025-03-23 04:56

企业磁盘管理实战：常见问题与高效解决方案

案例1：开发环境内存不足，大量占用Swap场景还原测试服务器运行多个内存密集型应用时，物理内存耗尽，系统频繁触发Swap交换机制。

Gold Steps.·2025-03-23 04:54

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

LocalAI提供了一种本地化的嵌入解决方案，允许开发者在本地环境中运行和测试嵌入模型。通过在本地部署LocalAI服务，您可以避免依赖外部API，享受更快的响应速度和更好的数据隐私。

bavDHAUO·2025-03-23 04:52

请列举你所了解的测试工具

测试管理：svn、git白盒测试工具：jtestjava代码扫描工具：findbugs、TscanCode网络测试工具：wireshark、tcapp自动化工具：uiautomator

cfjybgkmf·2025-03-23 04:18

软件工程课程作业

DevOps中的Dev指的是Development（开发），Ops指的是Operations（运维）DevOps包含了三个部分：开发、测试和运维，是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发、技术运营和质量保障部门之间的沟通

cfjybgkmf·2025-03-23 04:48

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。

AI天才研究院·2025-03-23 03:41

Bug:eventlet ImportError cannot import name ‘ALREADY HANDLED

问题测试gunicorn不同work下的性能时候，在eventlet方式下报错误Error:classuri'eventlet'invalidornotfound:[Traceback(mostrecentcalllast

uncle_ll·2025-03-23 03:41

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结

一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

JVM常用概念之编译器黑洞

问题JMH如何避免微小基准测试中的不会运行的代码的消除工作？是否有隐式或显式编译器支持？基础知识优化编译器擅长优化简单的东西。

剑海风云·2025-03-23 02:10

【从零开始学习计算机科学】软件测试（三）回归测试、系统测试与验收测试

【从零开始学习计算机科学】软件测试（三）回归测试、系统测试与验收测试回归测试回归测试的组织和实施回归测试集回归测试的范围自动回归测试框架自动回归测试框架的技术特点回归测试克服的几个问题回归测试人员应掌握的测试手段回归用例库的维护系统测试系统测试的组织和分工系统测试的过程系统测试方法用户界面测试用户界面测试

贫苦游商·2025-03-23 02:40

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二）

（二）前言4.代码逐行解释TransformerBlock类初始化前向传播GenerativeLM类初始化前向传播推理示例测试生成5.总结欢迎宝子们点赞、关注、收藏！欢迎宝子们批评指正！

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

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