机器学习-决策树之回归树第14页

SpringBoot2.0实战 | 第二十八章：整合SpringSecurity之前后端分离使用JWT实现登录鉴权

第二十四章：整合SpringSecurity之最简登录及方法鉴权第二十五章：整合SpringSecurity之基于数据库实现登录鉴权第二十六章：整合SpringSecurity之前后端分离使用JSON格式交互第二十七章

死牛胖子·2025-03-16 20:37

设计模式2之c++抽象工厂模式（示例代码）

抽象工厂模式（AbstractFactoryPattern）是一种创建型设计模式，它提供了一种创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。在抽象工厂模式中，一个工厂类可以创建多个产品族，每个产品族包含多个产品。抽象工厂模式的角色：抽象工厂（AbstractFactory）：定义了创建产品族的接口。具体工厂（ConcreteFactory）：实现抽象工厂接口，创建具体产品。抽象产品（

小激动. Caim·2025-03-16 20:37

Java程序开发之Spring Security实战：JWT实现登录鉴权

一、JWT与安全认证核心原理1.JWT结构解析Header（头部）{"alg":"HS256","typ":"JWT"}Payload（负载）{"sub":"user123","exp":1680403200,"roles":["USER","ADMIN"]}Signature（签名）HMACSHA256(base64UrlEncode(header)+"."+base64UrlEncode(pa

微风不留尘·2025-03-16 19:37

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下，目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高

清风AI·2025-03-16 19:00

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_10空状态的固定表头表格

创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_10空状态的固定表头表格页面效果组件代码代码测试测试代码正常跑通

宝码香车·2025-03-16 18:59

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

新手村：混淆矩阵

新手村：混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务（如二分类、多分类）和常见分类算法（如逻辑回归、决策树）。

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent？

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

Java代码保密技术之(二)allatori配置文档选项说明

配置文件结构：Allatori配置文件格式是xml格式，文件结构如下：

不秃的开发媛·2025-03-16 17:24

【解锁机器学习：探寻数学基石】

机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

ansible-playbook 之 “ansible-doc lineinfile”

官方文档：ansible-doclineinfile#安装好ansible之后ansible-doc模块名称即可查询文档原文：https://blog.51cto.com/zouqingyun/1882367?utm_source=tuicool&utm_medium=referral一、简述这几天在看了ansible官网，收获蛮多。截取一个lineinfile模块作一个总结。如果批量修改配置文件

yuezhilangniao·2025-03-16 17:20

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

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·2025-03-16 16:16

应用层之网络应用模型，HTTP/HTTPS协议

应用层是网络协议栈的最顶层，直接为应用程序提供通信服务，定义了不同主机间应用进程交互的规则，包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求，服务器集中处理并响应资源，依赖中心化架构1.角色明确（客户端与服务器分离）2.资源集中在服务器端3.依赖网络稳定性与服务器性能4.易于管理和维护Web服务（HTTP）、邮件系统（SMTP

@ANONYME·2025-03-16 16:46

从零开始写3D引擎（开发环境VS2022+OpenGL）之十如何给3D图形添加光源设置漫发射镜面放射保姆包教会系列

TIP]从零开始写3D游戏引擎（开发环境VS2022+OpenGL）之八如何让自己的图形从2D变为3D，包含代码与解释的保姆包教会系列-CSDN博客从零开始写3D游戏引擎（开发环境VS2022+

金沙阳·2025-03-16 16:44

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_07带分页的固定表头表格

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宝码香车·2025-03-16 16:43

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_04带选择框的固定表头表格

创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_04带选择框的固定表头表格页面效果组件代码代码测试测试代码正常跑通

宝码香车·2025-03-16 16:43

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_01基础固定表头示例

创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14_01基础固定表头示例页面效果组件代码测试代码正常跑通

宝码香车·2025-03-16 16:42

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

d3中文案例_D3js初探及数据可视化案例设计实战 -web开发

摘要：本文以本人目前所做项目为基础，从设计的角度探讨数据可视化的设计的方法、过程和结果，起抛砖引玉之效。

萌萌爱恋·2025-03-16 15:05

【云原生之kubernetes实战】在k8s环境中高效部署minio对象存储（详细教程）

【云原生之kubernetes实战】在k8s环境中高效部署minio对象存储（详细教程）前言一、minio介绍1.1MinIO简介1.2主要特点1.3主要使用场景二、相关知识介绍2.1本次实践存储介绍2.2k8s

江湖有缘·2025-03-16 14:57

重生之我在CSDN学基础语法

C语言是一种通用的、结构化的、静态类型的编程语言，被广泛用于系统编程、嵌入式开发、应用软件开发等领域。以下是C语言的基础语法详细讲解。1.变量与数据类型1.1变量声明变量是存储数据的容器，在使用之前必须先声明：inta;//声明一个整型变量floatb;//声明一个浮点型变量charc;//声明一个字符型变量1.2数据类型C语言的基本数据类型如下：数据类型关键字说明整型int存储整数字符型char

AI26108·2025-03-16 14:56

“深入浅出”系列之杂谈篇：（3）Qt5和Qt6该学哪个？

建议qt5且版本为qt5.14.2(百度搜qtarchieve获取)，更高版本的坚决不碰。建议这个版本的核心原因是之后的qt版本全部没有离线安装包，只有在线安装器，这个在线安装器经常会偷偷改掉你可以安装的qt版本以及该版本内部可安装的模块，比如(做个假设)你今天装了qt6.2.1然后安装时少安了几个模块，过一段时间你突然需要想安装，会发线在线安装器找不到这个版本了于是你只能把这个版本卸载了装更高的

我真不会起名字啊·2025-03-16 14:25

Java中DDD概念之四理解仓储模式：领域与数据层的优雅桥梁

Java，DDD概念之四理解仓储模式：领域与数据层的优雅桥梁一、仓储模式是什么？仓储（Repository）就像一个智能的业务数据管家。

以恒1·2025-03-16 13:50

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。

真智AI·2025-03-16 13:49

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

CatBoost在传统梯度提升决策树（GBDT）基础上，引入了一系列关键技术创新，以提升处理类

supernova121·2025-03-16 12:10

国内外AI搜索产品盘点

www.perplexity.aiPerplexity2GensparkAIAgent搜索引擎https://www.genspark.aiMainFunc（景鲲、朱凯华）3Kimi.ai智能助手https://kimi.moonshot.cn/月之暗面

Suee2020·2025-03-16 11:38

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能

罗博深·2025-03-16 11:35

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。

木子算法·2025-03-16 11:32

芯谷78M05：三端正电压调节器的稳定之选

在电子电路设计中，稳定的电源供应是确保系统正常运行的关键因素之一。78M05作为一款经典的三端正电压调节器，以其简单、可靠和高效的特性，成为了众多工程师在5V电源设计中的首选。本文将深入探讨芯谷78M05的特性、电气参数、典型应用电路以及使用注意事项，帮助读者全面了解这一经典芯片。一、产品概述芯谷78M05是一款三端正电压调节器，属于78MXX系列固定电压调节器集成电路的一员。该芯片能够提供稳定的

青牛科技实业01·2025-03-16 11:32

WebRTC的ICE之STUN协议

WebRTC的ICE之STUN协议WebRTC的ICE之STUN协议WebRTC的ICE之STUN协议前言一、STUN协议二、STUN协议头格式三、STUNHeader四、STUNMessageType1

chen_song_·2025-03-16 11:31

python 人工智能实战案例

游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI

2401_86114612·2025-03-16 11:31

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延的加权平均RTT计算机制‌详解

WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制‌的详解WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制‌的详解WebRTC中音视频服务质量

chen_song_·2025-03-16 10:30

Android Framework 之了解系统启动流程二

AndroidFramework源码阅读系列篇章有：系统启动流程一之init进程和zygote进程启动分析系统启动流程二之SystemServer进程启动分析1.SystemServer进程启动分析在系统启动流程一之

Bonnie_cat·2025-03-16 10:00

基于AI算法实现的情感倾向分析的方法

完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法

程序员奇奇·2025-03-16 10:28

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨

喵了个AI·2025-03-16 10:27

metasploit内网篇之域控内信息收集(十一)

常用信息收集模块auxiliary/scanner/discovery/arp_sweep#基于arp协议发现内网存活主机，这不能通过代理使用auxiliary/scanner/portscan/ack#基于tcp的ack回复进行端口扫描，默认扫描1-10000端口auxiliary/scanner/portscan/tcp#基于tcp进行端口扫描，默认扫描1-10000端口auxiliary/s

暴躁的小胡!!!·2025-03-16 10:55

软件测试之使用Requests库进行接口测试

文章目录前言Requests库是什么为什么要用Requests库进行接口测试安装Requests库Requests库使用发送GET请求发送带查询参数的GET请求响应内容格式添加请求头信息发送一个POST请求查看响应内容断言请求超时Cookie与Session模拟登录参考目录前言阅读本文前请注意最后编辑时间，文章内容可能与目前最新的技术发展情况相去甚远。欢迎各位评论与私信，指出错误或是进行交流等。本

头疼的程序员·2025-03-16 09:22

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

Web三要素：CSS之Flex/Grid布局(4)

CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法文章目录CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法一、布局进化史：从洪荒时代到现代文明二、Flex布局：一维空间的舞蹈家2.1核心概念深度解析容器属性详解：2.2典型应用场景实战导航栏布局（React示例）垂直居中（Vue示例）三、Grid布局：二维空间的指挥官3.1网格系统深度解析核心概念图解：3.2高级布局技巧实战响应式网格（React示例）复

双囍菜菜·2025-03-16 08:42

UI自动化测试之CSS Selector 定位秘籍：解锁 WEB UI 自动化测试的高效之道

在WebUI自动化测试中，元素定位是实现自动化操作的核心步骤。SeleniumWebDriver提供了多种元素定位方式，其中CSSSelector是一种功能强大且灵活的定位方法。它基于CSS选择器语法，能够快速、精准地定位目标元素，尤其适用于复杂的DOM结构。本文将深入解析CSSSelector的工作原理、使用技巧以及需要注意的事项，帮助你在自动化测试中更高效地运用这一工具。一、CSSSelect

做测试的小薄·2025-03-16 07:41

通信之PDH准同步数字系列

PDH-准同步数字系列（PlesiochronousDigitalHierarchy）：是数字通信系统中的一种数字传输系列，采用在数字通信网的每个节点上都分别设置高精度时钟的方式，这些时钟信号有统一标准速率，但各时钟间存在微小差别，并非真正的同步，所以叫“准同步”。速率等级两大体系三个标准：国际上PDH有两大系列三个标准。以欧洲系列为例，各次群容纳的E1数量呈4倍关系，比如可将4个2Mbit/s复

玖Yee·2025-03-16 07:40

Julia语言的学习路线

特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。

樟松·2025-03-16 05:27

架构模式之黑板模式

一、定义黑板模式是一种常用的架构模式，应用中的多种不同数据处理逻辑相互影响和协同来完成数据分析处理。黑板模式允许多个消息读写者同时存在，消息的生产者和消费者完全分开。这就像一个黑板，任何一个教授（消息的生产者）都可以在其上书写消息，任何一个学生（消息的消费者）都可以从黑板上读取消息，两者在空间和时间上可以解耦，并且互不干扰。这种模式对于没有确定解决方案策略的问题是有用的。二、模式组成黑板模式由3个

weixin_30518397·2025-03-16 05:25

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤，并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项

Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

《架构300讲》学习笔记（201-250）

201小心selectforupdate，有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类：【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式

newProxyInstance·2025-03-16 03:10

Qt之动画编程之窗体透明度效果

#ifndefOPACITY_WIDGET_H#defineOPACITY_WIDGET_H#include#includeclassopacity_widget:publicQWidget{Q_OBJECTQ_PROPERTY(qrealopacityREADwindowOpacityWRITEsetWindowOpacity)public:opacity_widget(QWidget*pare

我不是程序员~~~~·2025-03-16 03:07

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