机器学习编译器第23页

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine

OverlordDuke·2024-02-15 02:42

labelImg和labelme区别

LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。

FL1623863129·2024-02-15 02:40

今日arXiv最热NLP大模型论文：基于语言模型模拟的经济学研究

近年来，人工智能社区通过两种方式为这一领域做出了贡献：一是探讨大型语言模型（LLMs）是否能在简单的选择预测设置中替代人类；二是通过机器学习（ML）的视角研究更复杂的实验经济学设置，这些设置涉及不完全信息

夕小瑶·2024-02-15 02:26

基于 Apache Flink 的实时计算数据流业务引擎在京东零售的实践和落地

内容主要包括五个方面：京东零售实时计算的现状实时计算框架场景优化：TopN场景优化：动线分析场景优化：FLINK一站式机器学习点击查看更多技术内容一、京东零售实时计算的现状1.1现状技术门槛高、学习成本大

Apache Flink·2024-02-15 01:50

EL表达式和JSTL标签

如果你希望某个EL表达式被JSP编译器忽略，那么可以在EL表达式之

沐暖沐·2024-02-15 00:22

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.9.19~9.26）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-02-15 00:09

初学C++容易犯的错误

1、有些关键字在cpp文件中多写了对于C++类，一些关键字只要写在.h中就好，cpp中就不用再加上了，比如virtual、static等关键字，如果在cpp中多写，编译器会报错。

Passion-优·2024-02-15 00:50

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩

沫2021·2024-02-15 00:38

C++入门下（引用内联函数 auto关键字基于范围的for循环)

循环引用引用概念引用特性常引用引用使用场景引用和指针的区别内联函数概念特性auto关键字（C++11）auto简介auto的使用细则auto不能推导的场景基于范围的for循环引用引用概念引用不是新定义一个变量，而是给已存在变量取了一个别名，编译器不会为引用变量开辟内存空间

暗暗十分·2024-02-14 23:37

iOS之Mac查看ssh key

这里记录一下最基本的操作1.进入目录cd~/.ssh2.查看目录下文件ls3.用编译器打开,复制一下内容vimid_rsa.pub

叫点什么好呢·2024-02-14 23:39

Python的Sklearn库中的数据集

一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。

王荣胜z·2024-02-14 23:13

2019-12-01

利用python实现多元线性回归#-------机器学习--------1、简单一元线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([

xias147·2024-02-14 22:25

C++ 关键字小结

1.default=default一般会放在默认的构造函数，析构函数，拷贝构造函数，拷贝赋值函数，用来显示的表示需要编译器创造默认的上述几类函数。

见牛羊·2024-02-14 22:12

达摩院官方刚刚发布了最新的Python教程，整套427集系统学习视频

主要分为以下章节：概述初学者Python入门通过Python进行Web开发通过Python编写脚本与自动化通过Python进行机器学习开发常见问题其他资源补充多语言版本自由选择，将近7

刘好看静静·2024-02-14 22:41

什么是信号卷积，信号卷积的物理意义是什么，功能有哪些

在信号处理领域，卷积运算具有非常广泛的应用，包括数字信号处理、图像处理、机器学习和物理工程等。

kfjh·2024-02-14 22:25

g++编译选项中的-m64是什么意思

在g++（GNUC++编译器）中，-m64选项是用来指定目标代码应该为64位架构的。这意味着你正在编译一个设计来在64位操作系统上运行的程序。

kfjh·2024-02-14 22:25

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢？我们可以采取随机抽样，比如，抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢？可以通过学习曲线获得，随着数据量的增加，无论是偏差和误差，都会趋向于

魏清宇·2024-02-14 21:14

【微信小程序开发】【SpringBoot】解决真机调试中无法向后台请求数据的问题

前言最近做了一个微信小程序+SpringBoot的一个项目，在编译器中用localhost请求后台可以实现，但是在手机上进行真机调试就无法正确的从后台请求数据，问题已经解决，下面是我的一点经验获取本机的

Elephant_King·2024-02-14 21:16

机器学习在各个行业的应用介绍

随着科技的飞速发展，机器学习已经从实验室走向了现实世界，逐渐成为各行各业不可或缺的工具。从金融领域到医疗健康，从零售市场到制造业，机器学习正在改变着我们的工作方式和生活质量。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-14 20:45

numpy 矩阵乘法_一起学习Python常用模块——numpy

1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位，目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。

weixin_39636099·2024-02-14 19:36

python 对ndarray全体除以一个数_一起学习Python常用模块——numpy

1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位，目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。

weixin_39785814·2024-02-14 19:36

C# 设计模式-----单例模式（Singleton）

综上所述我们先创建一个单线程的SingletonpublicclassSingleton{//编译器在您没有对类写构造函数时，编译器会自己生成一个无参数的构造函数//不过如果您创建了构造函数那么系统本身得到构造函数将会被替换

学软件开发的猪·2024-02-14 18:59

[C#] 如何调用Python脚本程序

有以下几个原因需要C#调用Python：Python拥有丰富的生态系统：Python有很多强大的第三方库和工具，可以用于数据科学、机器学习、自然语言处理等领域。

老狼IT工作室·2024-02-14 18:53

【机器学习】数据清洗之处理异常点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

甜美的江·2024-02-14 18:21

Qt：槽函数的五种写法

Rain_ZZX·2024-02-14 18:44

设计模式之解释器模式

该模式通常用于实现编译器和解释器等语言处理器。

种棵二叉树·2024-02-14 18:43

机器学习：ROC曲线笔记

ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）是一种用于评估二分类模型性能的图形化工具，主要用于展示在不同阈值（Threshold）下模型的真阳性率（TruePositiveRate，TPR）和假阳性率（FalsePositiveRate，FPR）之间的关系。ROC曲线最早起源于二战期间，用于分析雷达信号检测敌方飞机的能力，随后逐渐扩展到其他领域，特别是医学

Ningbo_JiaYT·2024-02-14 17:16

JAVA设计模式之解释器模式详解

它只在一些非常特定的领域被用到，比如编译器、规则引擎、正则表达式、SQL解析等。不过，了解它的实现原理同样很重要，能帮助你思考如何通过更简洁的规则来表示复杂的逻辑。

一只经常emo的程序员·2024-02-14 17:12

机器学习---概率图模型（概率计算问题）

1.直接计算法给定模型和观测序列，计算观测序列O出现的概率。最直接的方法是按概率公式直接计算.通过列举所有可能的长度为T的状态序列，求各个状态序列I与观测序列的联合概率，然后对所有可能的状态序列求和，得到。状态序列的概率是对固定的状态序列，观测序列的概率是。，O和I同时出现的联合概率为。然后，对所有可能的状态序列I求和，得到观测序列O的概率，即但是，利用公式计算量很大，是阶的，这种算法不可行。2.

三月七꧁ ꧂·2024-02-14 17:06

使用 C++23 从零实现 RISC-V 模拟器（4）：完善 log 支持并支持更多指令

文章汇总「从零实现模拟器、操作系统、数据库、编译器…」：https://okaitserrj.feishu.cn/docx/R4tCdkEbsoFGnuxbho4cgW2Yntc这一节内容解析了更多的指令

everystep_·2024-02-14 16:47

预处理详解（上）

__FILE__//进行编译的源文件__LINE__//文件当前的行号__DATE__//文件被编译的日期__TIME__//文件被编译的时间__STDC__//如果编译器遵循ANSIC，其值为1，否则未定义举个例子

c23856·2024-02-14 16:44

TypeScript快速入门

TS代码需要通过编译器编译为JS，然后再交由JS解析器执行。TS完全兼容JS，换言之，任何的JS代码都可以直接当成JS使用。

吃一口你的梦。·2024-02-14 15:30

C&Python：表达式的求值顺序（evaluation order）

但是这两个特性并不能完全确定表达式的计算顺序，这就给编译器留下了一定

日晨难再·2024-02-14 15:24

KEI5许可证没到期，编译却出现Error: C9555E: Failed to check out a license.问题解决

一、编译出现如下报错二、检查一下许可证三、许可证在许可日期内，故应该不是许可证的问题四、检查一下编译器，我用的是这个，这几个编译器的区别其实我不太明白，但我把问题解决是选的这个五、找到编译器的路径，去复制一下六

我先去打把游戏先·2024-02-14 15:52

应广大同学的要求，提供一个基于matlab夜间车牌自动识别给大家参考

可以使用机器学习方

依然风yrlf·2024-02-14 15:21

Python数据科学：Scikit-Learn机器学习

4.1Scikit-Learn机器学习Scikit-Learn使用的数据表示：二维网格数据表实例1：通过Seaborn导入数据defskLearn():'''scikitLearn基本介绍:return

偶是不器·2024-02-14 15:19

详细教你如何用python写一个车牌自动识别程序

要编写一个Python的车牌识别程序，你需要使用图像处理和机器学习技术。这里提供一个简单的示例，使用OpenCV库进行图像处理，以及TesseractOCR（光学字符识别）库来识别车牌上的字符。

依然风yrlf·2024-02-14 15:49

Spark编程实验六：Spark机器学习库MLlib编程

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法；2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题，包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据，并转化为DataFrame。2、进行主成分分析（PCA）对6个连续型

Francek Chen·2024-02-14 14:48

机器学习：BN层介绍及深入理解

在机器学习领域，数据分布是很重要的概念。如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像

是Dream呀·2024-02-14 13:12

81TensorFlow 2 模型部署方法实践--TensorFlow Serving 部署模型

TensorFlowServing部署模型TensorFlowServing是一个针对机器学习模型的灵活、高性能的服务系统，专为生产环境而设计。

Jachin111·2024-02-14 13:25

机器学习：多项式模型朴素贝叶斯分类器（原理+python实现）

简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，但在多项式朴素贝叶斯中，我们将单词在词组中出现的次数作为特征，因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可，变成如下方式：defbagOfWords2VecMN(vocabList,in

DocPark·2024-02-14 13:03

神经网络简述

一、什么是神经网络机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”，或者说，是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。

城市中迷途小书童·2024-02-14 12:08

C++技术教程与文章：深入理解C++内存管理

栈内存由编译器自动分配和释放，用于存储局部变量和函数调用的上下文。而堆内存则需要程序员手

爱内卷的学霸一枚·2024-02-14 11:24

林轩田机器学习基石 - 学习笔记4 - 机器学习的可行性

@[TOC]一LearningisImpossible首先，考虑这样一个例子，如下图所示，有3个label为-1的九宫格和3个label为+1的九宫格。根据这6个样本，提取相应label下的特征，预测右边九宫格是属于-1还是+1？结果是，如果依据对称性，我们会把它归为+1；如果依据九宫格左上角是否是黑色，我们会把它归为-1。除此之外，还有根据其它不同特征进行分类，得到不同结果的情况。而且，这些分类

Spareribs·2024-02-14 11:45

【前沿技术杂谈：AI 模型训练成本】到 2030 年，AI 模型训练成本预计将从 1 亿美元增加到 5 亿美元

jcfszxc·2024-02-14 11:47

MATLAB知识点：normrnd函数（★★☆☆☆）生成正态分布的随机数

3章：课后习题讲解中拓展的函数在讲解第三章课后习题的过程中，我给大家拓展了一些讲义中没有介绍的新函数：（3）normrnd函数（★★☆☆☆）normrnd函数可以生成正态分布的随机数，该函数需要统计和机器学习工

数学建模学习交流·2024-02-14 10:40

使用MICE进行缺失值的填充处理

在我们进行机器学习时，处理缺失数据是非常重要的，因为缺失数据可能会导致分析结果不准确，严重时甚至可能产生偏差。处理缺失数据是保证数据分析准确性和可靠性的重要步骤，有助于确保分析结果的可信度和可解释性。

·2024-02-14 10:40

C语言编译全过程剖析

一、摘要C语言编译的整个过程是非常复杂的，里面涉及到的编译器知识、硬件知识、工具链知识都是非常多的，深入了解整个编译过程对工程师理解应用程序的编写是有很大帮助的，希望大家可以多了解一些，在遇到问题时多思考

GarfieldEr007·2024-02-14 10:34

C++ 重载运算符和重载函数

当您调用一个重载函数或重载运算符时，编译器通过把您所使用的参数类型与定义中的参数类型进行比较，决定选用最合适的定义。选择最合适的重载函数或重载运算符的过程，称为重载决策。C

CBDLL·2024-02-14 10:56

假期day9(2024/2/12)

选择芯片型号设置项目名称勾选设置生成c文件和仅需要的文件设置主频为最大开启debug功能配置时钟选择编译器

明渐·2024-02-14 10:22

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