机器学习-基于sklearn 第6页

weixin089校园综合服务小程序+ssm(文档+源码)_kaic

人们对手机的需求越来越大，各种手机软件也都在被广泛应用，但是对于手机进行数据信息管理，对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱，校园综合服务被用户普遍使用，为方便用户能够可以随时进行校园综合服务小程序的数据信息管理，特开发了基于校园综合服务小程序的管理系统

开心毕设kaic_kaic·2025-03-23 22:03

【软考论文】论软件系统架构评估

目录一、题目二、论文2.1摘要2.2正文三、扩展3.1基础知识3.2评估方式综合对比3.3SAAM基于场景的架构分析方法3.4ATAM架构权衡分析方法3.5质量属性一、题目对于软件系统，尤其是大规模的复杂软件系统来说

罗小爬EX·2025-03-23 22:03

Linux中的 mutex [二] —— 乐观自旋机制

本文基于5.4.86版本内核mutex可视作是spinlock的可睡眠版本，同样是线程无法继续向前执行，但spinlock是"spin"，导致该CPU上无法发生线程切换，而mutex是"block"（我们通常翻译成

jianchi88·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

基于Windows11的Xinference安装方法简介

基于Windows11的Xinference安装方法简介快速启动命令：condaactivateD:\cwgis_AI\xinferencexinference-local--host192.168.1.82

hsg77·2025-03-23 22:00

基于AWS Endpoint Security（EPS）的自动化安全基线部署

设计AWS云架构方案实现基于AWSEndpointSecurity(EPS)的自动化安全基线部署，AMSAdvanced（AWS托管服务）环境会为所有新部署的资源自动安装EPS监控客户端，无需人工干预即可建立统一的安全基线

weixin_30777913·2025-03-23 22:59

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

【网络安全 | 漏洞挖掘】通过控制台调试实现登录

基于此，我在代码中“账号密码错误”提示的相关位置设置了断点，截图如下：随后，我刷新浏览器页面，输入错误的账号和密码，然后点击登录按钮，操作

秋说·2025-03-23 21:24

常见的编码方式及特征

一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。

菜根Sec·2025-03-23 21:21

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

MATLAB数据的保存与读取

1.核心代码1）数据保存基于MATALB的储存数据的常用命令是"save",使用save会将数据以二进制的方式存储在后缀名）为"文件名字.mat";savedemo01使用该命令会将数据

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

基于 STC89C52 的 8x8 点阵显示数字

一、引言在电子设计领域，信息的有效展示是众多项目的关键环节。8x8点阵作为一种经济且实用的显示模块，能够呈现数字、简单字母及图形等信息，在电子时钟、简易游戏机等产品中广泛应用。STC89C52单片机凭借其低成本、丰富的I/O资源与稳定的性能，成为驱动8x8点阵的理想选择。本文将深入探讨如何利用STC89C52单片机结合74LS245芯片，实现8x8点阵的数字显示功能，并借助Proteus软件进行仿

@小张要努力·2025-03-23 20:13

基于 STC89C52 的智能秒表

随着电子技术的发展，基于单片机的智能秒表凭借其高精度、多功能等优势逐渐取代传统机械秒表。本文将详细介绍一款基于STC89C52单片机的智能秒表设计，该秒表通过两位数码管进行时间显示。

@小张要努力·2025-03-23 20:42

第十八章：模板的多态力量_《C++ Templates》notes

第二部分：设计题(5题)答案与详解多选题答案：设计题参考答案1.编译期策略选择器2.类型安全访问者模式3.概念约束数学库4.编译期工厂模式5.静态多态容器测试说明一、动态多态vs静态多态核心概念：动态多态：基于虚函数和继承体系

郭涤生·2025-03-23 20:11

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。

XRC2231·2025-03-23 20:11

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的

ThinkPet·2025-03-23 20:10

PyQt和PySide的区别和比较

它们都是基于Qt框架，Qt是一个跨平台的应用程序和UI开发框架。本文将介绍PyQt和PySide之间的区别和比较，并提供相应的源代码示例。

PgosOcaml·2025-03-23 19:40

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。

带娃的IT创业者·2025-03-23 19:37

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换

点云侠·2025-03-23 19:35

鸿蒙5开发：Ark-TS UI 动效设计指南：让你的应用界面 “活” 起来

一、Ark-TSUI动效的核心玩法：简单又强大Ark-TSUI的动效设计基于Animator类和内置的过渡效果，无需复杂的第三方库，就能实现多种动画效果。比如：按钮点击

·2025-03-23 19:18

如何设计一个 RPC 框架？需要考虑哪些点？

设计一个完整的RPC框架需要覆盖以下核心模块及关键技术点：一、核心架构模块模块功能与实现要点服务注册与发现使用Zookeeper/Nacos等实现服务地址动态注册与订阅，支持心跳检测和节点变更通知网络通信层基于

蒂法就是我·2025-03-23 19:32

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。

老余捞鱼·2025-03-23 18:00

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

SQL自学：怎么创建视图

在SQL中，视图是一种虚拟表，它是基于一个或多个表的查询结果集。视图并不实际存储数据，而是在每次查询时动态生成结果。

m0_74823471·2025-03-23 18:26

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是

herry57·2025-03-23 18:24

【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

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

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

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中，主要是使用网格搜索，即GridSearchCV类。

kakak_·2025-03-23 17:47

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

基于Step-Mxo2-LCP的3-8译码器

译码器的基本概念：译码器的逻辑功能是将每个输入的二进制代码译成对应的输出高、低电平信号或另外一个代码。一般有二进制译码器、二-十进制译码器和显示译码器。二进制译码器：二进制译码器的输入是一组二进制代码，输出是一组与输入代码一一对应的高、低电平信号。Verilog代码1：每一个输入代码译成对应输出端的低电平信号，LED1~LED8，输出对应的LED灯为亮/*3-8译码器*/moduledecode3

城里有一颗星星·2025-03-23 17:46

【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。

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

主要有以下特点:轻量级：Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库，不需要复杂的配置和大规模基础设施支持，非常适合小型或中型项目。易用性：提供简单的API，易

恰恰虎·2025-03-23 16:43

新手如何使用 Milvus

一文带你入门Milvus：详细指南新手如何使用Milvus：详细指南一、Milvus简介主要特点应用领域二、安装Milvus安装DockerCompose基于DockerCompose安装Milvus服务端安装

巴依老爷coder·2025-03-23 16:12

索骥馆－编程语言之《网络编程实用教程（第2版）》扫描版[PDF]

内容介绍：本书主要介绍基于tcp/ip协议栈的套接字网络编程技术。

cinnarnia·2025-03-23 16:10

如何用3个月零基础入门网络安全？_网络安全零基础怎么学习

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行网络安全，实现自己的“黑客梦”。

白帽黑客啊一·2025-03-23 16:09

大模型Agent 和 RAG 的关系

在NLP领域，Agent通常指一个基于大语言模型（LLM）的

大数据追光猿·2025-03-23 16:38

HarmonyOS Next 应用性能优化实战

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中应用性能优化的技术细节，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-03-23 16:37

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