机器学习算法系列总结

Python机器学习舆情分析项目案例分享

数据收集与准备1.数据收集多样化数据源：从社交媒体平台（如微博、Twitter）、新闻网站、论坛等多渠道收集数据，以获取更全面的舆情信息。可以使用Python的requests库和网页解析库（如BeautifulSoup）进行网页数据爬取，使用Tweepy库获取Twitter数据。数据标注：对于监督学习，需要对收集到的数据进行标注，标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式，也可以利用半
数澜悠客·2025-02-15 02:05

SAP-ABAP字符串处理总结

在ABAP中，字符串处理是一项重要的操作，它允许开发者对字符串进行各种操作，如搜索、截取、合并、拆分、替换、转换大小写等。以下是对ABAP中字符串处理方法的详细介绍：搜索字符串在ABAP中，可以使用SEARCH语句来搜索一个字符串中是否包含另一个字符串。如果搜索成功，SY-SUBRC会返回0，SY-FDPOS会返回所查找的内容在字符串中的开始位置。例如：DATA:str(50)TYPEc.MOVE
爱喝水的鱼丶·2025-02-15 02:35

基于 SVPWM 的异步电机直接转矩控制系统的研究与仿真

最后，对研究工作进行了总结，并指出了未来的研究方
赵谨言·2025-02-15 01:03

2月第五讲：深度剖析 Python 编程中的数据处理与机器学习应用

Python作为一种高级编程语言，以其简洁、易读、功能强大等特点，在数据处理、机器学习、人工智能等众多领域得到了广泛的应用。
2501_90442144·2025-02-15 01:33

Oracle DBA 诊断及统计工具-2

Oracle数据表空间和索引表空间的资源分配比例总结在Oracle数据库中，数据表空间和索引表空间并没有固定的资源分配比例，其分配需要综合考虑多种因素，以下是详细分析不同场景下的分配建议以及具体的分配思路
数澜悠客·2025-02-15 01:32

全面总结.NET 4.0新特性

转自：http://developer.51cto.com/art/200907/134082.htm.NETFramework的每一个新版本都给我们来带许多让.NET变得更强大和易用的新特性，.NET4.0版当然也不例外。当我们关注一个个单独的新特性时，就会看到微软为兑现“联合发展”的诺言，正在C#和VB.NET之间相互取长补短。动态查询(DynamicLookup)（C#中新引入）前面我们提到
C云·2025-02-15 01:31

windows服务器系统巡检脚本,xx系统巡检方案xxx年度xx巡检报告.doc

编写日期：审核：审核日期：批准：批准日期：目录TOC\o"1-7"\h\z一、概述3二、巡检方案31数据库方面31.1数据库服务器(硬件)基本信息：31.2数据库配置41.3数据库检查内容51.4数据库检查总结
nell nell·2025-02-15 01:29

LeetCode热题100(Hot100) 每日题目记录)_JavaScript实现_2022-4-24 周末总结

2022-4-24周末总结方法：模拟LeetCode思路出现1的时候就记录1的索引，然后和之前出现1的索引位置进行比较，遍历完的最大值就是要找的值。
Papper_Shark·2025-02-15 00:27

Java面试经验个人总结（十五）——Tomcat

Tomcat一、使用tomcat的原因1.用来管理servlet的生命周期；2.处理客户端请求的网络连接，并发负载分派到不同的服务器这些网络服务器的基本功能也是这些像Tomcat一样的服务器需要处理的。二、Tomcat的请求流程（客户的请求为：http://localhost:8080/test/index.jsp）1.请求被发送到本机端口8080，被在那里侦听的CoyoteHTTP/1.1Con
爱喝牛奶的小喵·2025-02-15 00:27

C++，STL容器适配器，priority_queue：优先队列深入解析

.合并K个有序链表五、性能优化策略1.底层容器选择2.批量建堆优化六、注意事项与陷阱1.常见错误操作2.比较函数要求七、C++新标准增强1.C++11移动语义2.C++17节点操作（需要底层容器支持）总结与最佳实
智驾·2025-02-15 00:56

应急总结（Linux&&Windows）

目录Linux应急Linux日志分析MySQL应急：Windows应急介绍：网络安全应急响应是指针对已经发生或可能发生的安全事件进行监控、分析、协调、处理，以保护资产安全的过程。它主要是为了让人们对网络安全有所认识、有所准备，以便在遇到突发网络安全事件时能够有序应对、妥善处理。‌网络安全应急响应不仅涉及入侵检测、事件诊断、攻击隔离、快速恢复、网络追踪、计算机取证、自动响应等关键技术，还对安全管理提
闰土炖猹·2025-02-15 00:55

3.10 学习UVM中的uvm_test类分为几步？

完整代码示例5.1事务类（Transaction）5.2序列类（Sequence）5.3驱动类（Driver）5.4环境类（Env）5.5测试类（Test）5.6顶层模块（TopModule）6.代码说明7.总结前言以下是关于
啄缘之间·2025-02-15 00:54

3.2.2 具体的案例展示uvm_object在实际验证中的应用？

以太网验证平台3.1示例代码四、案例四：验证一个简单的总线接口4.1、具体实现1.定义派生自`uvm_object`的事务类2.定义序列类3.定义驱动类4.定义环境类5.定义测试类6.顶层测试平台4.2、总结五
啄缘之间·2025-02-15 00:53

Android技术栈(四)Android-Jetpack-MVVM-完全实践

DataBinding+RxJava+LiveData+Lifecycle等笔者所使用的技术体系进行解析.本文字数较多,内容较为完整并且后续还会追加更新,阅读本篇文章需要较长时间,建议读者分段阅读.所有文字均为个人学习总结和理解
2401_85112677·2025-02-14 23:18

C#上位机开发-2-串口通信

上位机开发-2-串口通信前言一、窗口组件1.组件2.界面布局二、事件部分1.窗体初始加载2.串口开关3.COM端口扫描4.串口接受函数5.发送内容6.清除发送内容7.清除接受内容8.自动发送内容9.定时器处理总结前言使用
白熊~·2025-02-14 23:16

零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归

4.1分类vs回归在机器学习中，任务通常分为两大类：回归（Regression）：用于预测连续数值，如房价、温度、工资等。例如：预测明天的气温（28.5°C）。预测一辆二手车的价格（30,000元）。
山海青风·2025-02-14 23:14

超级实用！一个基于python的简化版深度学习框架，包括深度学习神经网络的设计和深度学习模型的设计，适用于中小型项目的开发和实现

一、运用Python技术开发深度学习框架需要具备的基础知识总结开发一个基于Python的深度学习框架是一个复杂的任务，需要具备多方面的基础知识。
大懒猫软件·2025-02-14 22:43

利用Blackbox AI让编程更轻松

Blackbox.ai是一个新出现的人工智能平台，它主要针对的是编程和机器学习方面的AI技术落地。和其他AI平台相比，它提供了简洁美观的界
·2025-02-14 22:03

Python中的决策树算法探索

在Python中，决策树算法是一种常用的机器学习技术，用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法，并简要介绍其基本概念和用法。
Soft_Leader·2025-02-14 22:40

xss+csrf的组合拳

今天就把之前学的东西简单的总结一下吧两种漏洞本质XSS漏洞(跨站脚本)：XSS漏洞的本质是服务端分不清用户输入的内容是数据还是指令代码，从而造成用户输入恶意代码传到服务端执行。
每天都要努力哇·2025-02-14 22:09

PDF文件提取开源工具调研总结

概述PDF是一种日常工作中广泛使用的跨平台文档格式，常常包含丰富的内容：包括文本、图表、表格、公式、图像。在现代信息处理工作流中发挥了重要的作用，尤其是RAG项目中，通过将非结构化数据转化为结构化和可访问的信息，极大地提高了信息检索和生成的准确性、效率和实用性。所以PDF文档提取在RAG中显得尤为重要。目前提取PDF文档内容的思路主要分为三个精细度：直接解析PDF的内容流和内部结构，获取文本和元素
塞大花·2025-02-14 22:37

多模态模型详解

多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）的机器学习模型，通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。
换个网名有点难·2025-02-14 22:36

概率图模型家族（HMM、MaxEnt、MEMM和CRF）

有向概率图无向概率图隐马尔科夫模型（HMM）最大熵模型（MaxEnt）最大熵马尔科夫模型（MEMM）条件随机场（ConditionalRandomField）一般CRF一般CRF参数化线性链CRF线性链CRF参数化总结简单应用
ErbaoLiu·2025-02-14 21:29

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二
AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。
88号技师·2025-02-14 20:55

python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍

前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI
weixin_39778582·2025-02-14 20:54

边缘计算网关平台发展现状综述

因此，本文就边缘计算下端侧平台的一个发展状况做出进一步的归纳与总结。
嫌疑人X的解忧杂货店·2025-02-14 20:23

【设计模式】【行为型模式】策略模式（Strategy）

二、策略模式在源码中的运用2.1、JavaCollections中的排序策略2.2、Spring中的资源加载策略三、总结参考一、
FLZJ_KL·2025-02-14 20:20

Qt工作总结03 ＜qSort按某一属性进行排序＞

1.代码样例QListLst;qSort(Lst.begin(),Lst.end(),[](constQGraphicsTextItem*itemA,constQGraphicsTextItem*itemB){returnitemA->toPlainText().toDouble()toPlainText().toDouble();});2.参考QList按结构体的某个属性排序
Gnar_w·2025-02-14 20:49

DeepSeek与Python语言关系深度探索

调用DeepSeekAPI实现智能问答系统****案例2：使用Python微调DeepSeek垂直领域模型****案例3：基于DeepSeek与Python的多模态应用开发**三、技术挑战与优化方向四、总结从技术角度看
学堂在线·2025-02-14 18:08

libdmtx使用总结

本文档仅记录自己使用libdmtx这个库过程中的总结。1.基础使用DmtxMessage*msg;DmtxRegion*reg;if(!
larry_dongy·2025-02-14 18:37

【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛
应有光·2025-02-14 17:03

集成学习算法简述

目录1.必要的导入2.Bagging集成3.基于matplotlib写一个函数对决策边界做可视化4.总结图中结论5.扩展说明1.必要的导入#Tosupportbothpython2andpython3from
終不似少年遊*·2025-02-14 17:02

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

在深度学习和机器学习的领域中，优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!
·2025-02-14 17:24

VSCode通过跳板机免密连接远程服务器的解决方案

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·2025-02-14 17:31

Java面试常见知识点总结

目录面试常见知识点静态代码块代码块构造方法之间的顺序interface和abstract的区别abstract能不能继承interface反正可不可以interface和abstract的特点与使用GC是什么：常用的两种方法是什么：sleep（）与wait（）的区别forward与redirct的区别EJB和Javabean是什么：EJB都有哪些构成：Overrider和Overload的区别js
m0_74823094·2025-02-14 17:00

kmp算法拓展题

蓝桥杯每日一题文章目录蓝桥杯每日一题前言一、题目二、解题1.思路2.代码总结前言一、题目问题描述二、解题1.思路第一想法肯定会想到KMP的next数组。但这回人家问的是最短的有效前后缀长度。
和平主義阿奎·2025-02-14 16:23

【架构设计笔记】抽象接口、抽象类和实现类

前言最近学习数据结构与算法，打算写一个用来拓展JavaScript基础数据结构的npm包，例如栈/队列/链表之类的，从中有了不少收获，主要是关于工程架构角度，写个笔记，总结一下，将从架构设计的角度写写抽象接口
Luxine.·2025-02-14 16:52

Dockfile语法

目录dockerfile的作用1.构建Docker映像2.提高开发和运维效率3.版本控制4.提供可移植性和灵活性使用示例总结dockerfile应该放的位置为什么放在根目录？
Rhys..·2025-02-14 16:50

Java基础——equals和hashcode

哈希冲突的影响如何降低哈希冲突的发生总结equals和hashCode的关系基本规则：如果两个对象根据equals方法被认为是相等的，那么它们的hashCode值必
mikey棒棒棒·2025-02-14 15:17

Educoder - Java入门 - 循环结构进阶题目总结

第1关：for循环的进阶使用-嵌套循环（1）循环打印一颗星，循环十次；打印完十颗星之后换行；循环可以嵌套循环，循环的嵌套是指在循环里面写循环。packagestep1;publicclassForPractice1{publicstaticvoidtest(){/start/inti,j;for(i=1;i=i;j--){System.out.print("*");}System.out.prin
m0_74824054·2025-02-14 14:40

多式联运最优路径算法

以下是相关研究进展与算法应用的总结：一、多式联运路径优化的核心目标经济性：最小化运输成本、转运成本及惩罚成本（如延迟成本）。时效性：缩短总运输时间，包括节点间运输时间与方式转换时间。
SugarPPig·2025-02-14 14:36

国产与国外CRM系统：谁更胜一筹？

本文将对国产和国外CRM系统的优势特色进行总结和盘点。国产CRM系统优势特色•高性价比：国产CRM系统通常价格相对较低，但功能却非常强大，适合预算有限的中小企业。
·2025-02-14 14:51

蓝桥杯单片机方法总结（西风）

一所有的东西先从数码管开始入手，先把它能显示上去再说二在数码管的第一位显示有关模式的数字，在最后两位从30s开始倒计时1把数码管全部熄灭2设置变量a有关显示模式的变量b1s的定时标志位c计时变量3显示数据Seg_Buf[4]=Time_Count/10%10;Seg_Buf[5]=Time_Count/1%10;4倒计时的实现,写在中断服务函数里面if(++Timer_1s==1000){Time
yoyobravery·2025-02-14 14:04

【详解】后端研发常用的服务端之间通信的五种方式

作者介绍浙江大学软件工程硕士生淘天后端研发工程师秋招斩获阿里、字节、快手、京东、美团等多个大厂研发ssp/sp持续分享秋招经验分享、高频八股问题、最新大厂面经、硬核技术干货……全网同号，欢迎关注五种方式总结接入方式特点适用场景
·2025-02-14 14:50

股票自动化交易

策略制定：基于技术指标或机器学习模
reset2021·2025-02-14 13:31

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。
山海青风·2025-02-14 13:30

国产与国外CRM系统：谁更胜一筹？

本文将对国产和国外CRM系统的优势特色进行总结和盘点。国产CRM系统优势特色•高性价比：国产CRM系统通常价格相对较低，但功能却非常强大，适合预算有限的中小企业。
·2025-02-14 13:43

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

一、引言在现代科学与工程的众多领域中，线性代数扮演着举足轻重的角色。其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备（一）对角矩阵的高次幂计
@心都·2025-02-14 13:59

物流数字化转型：报关单ocr api应用场景、报关单识别接口

报关单识别接口是一种通过图像处理和机器学习技术自动识别并提取报关单信息的技术解决方案。它能够快速准确地从纸质或电子版报关单中读取关键数据，如货物名称、数量、金额等，并将其转换为结构化的数字格式。
OCR_API·2025-02-14 13:56
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