机器学习-随机森林-调参案例

利用HFSS软件对射频电路电磁兼容性的深入研究

结合实际案例，探讨不同因素对射频电路EMC性能的影响，提出基于HFSS仿真结果的优化设计策略，为提升射频电路电磁兼容
DidYour·2025-03-23 02:38

HarmonyOS5开发：手把手教你用 Ark-TS UI 做一个会 “动” 的计数器：从代码到原理全解析

通过这个案例，你能轻松理解Ark-TSUI的核心玩法。一、最终效果长什么样？打开应用，你会看到一个大按钮，上面写着“点击加1”。每次点击按钮，按钮上方的数字就会变大。
·2025-03-23 02:28

掌握ChatGPT写代码的秘诀：开发者的完整指南

如何利用ChatGPT来写代码：一个深度指南1.ChatGPT的基本功能概述2.利用ChatGPT辅助代码编写的好处3.ChatGPT支持的编程语言4.如何向ChatGPT提问以获取最佳结果5.实际应用案例
酷酷的崽798·2025-03-23 02:34

运用IC-CAP软件对射频集成电路的表征与参数分析

详细阐述IC-CAP软件在该领域的功能特性，通过具体的射频集成电路案例，深入介绍使用软件进行直流参数测试、小信号S参数分析、大信号特性表征的流程与方法。
Keep-Follow·2025-03-23 02:03

鸿蒙开发：自定义一个Toast

前言代码案例基于Api13。
egzosn·2025-03-23 01:01

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

结合具体案例，深入探讨多物理场耦合对射频电路性能的影响，并依据仿真结果提出有效的优化策略，为提升射频电路在复杂工作环境下的可靠性和稳定性提供理论依据与
FindEveryone·2025-03-23 01:00

位图思想详解：用一个小小的比特征服整个世界

二、位图的形象理解三、位图的Java实现四、位图的算法原理剖析五、实际应用案例：网站用户活跃度统计五、真实的应用场景：布隆过滤器的基础六、算法题：判断字符是否唯一（easy）一、什么是位图？
Joseit·2025-03-23 00:54

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则
嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。
无级程序员·2025-03-23 00:53

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。
秋声studio·2025-03-23 00:19

【 现代后端架构演进：微服务设计与云原生】

）、扩展困难（垂直扩容成本>105>10^5>105美元/节点）、技术栈固化故障扩散：数据库连接池耗尽导致全站瘫痪SOA（面向服务架构）引入ESB（企业服务总线），服务间通信延迟增加30-50ms典型案例
蝉叫醒了夏天·2025-03-22 23:47

小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录

第一周：数学建模基础与工具第二周：高级数学建模技巧与应用第三周：机器学习基础与数据处理第四周：监督学习与无监督学习算法第五周：神经网络二、学完本专辑能收获到什么？三、适合什么样的人群学习？
川川菜鸟·2025-03-22 23:47

AWS WAF实战指南：从入门到精通

本文将带您从入门到精通，深入探讨AWSWAF的实际应用策略，并提供具体案例，帮助您更好地保护您的Web应用程序。2.AWSWAF基础2.1什么是AWSWAF？
ivwdcwso·2025-03-22 23:46

《Python实战进阶》No28: 使用 Paramiko 实现远程服务器管理

本集将深入讲解Paramiko的核心功能，并通过实战案例展示如何高效管理远程服务器。核心概念和知识点SSH协议的基本原
带娃的IT创业者·2025-03-22 23:43

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。
古月居GYH·2025-03-22 22:43

初始OpenCV

OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。
指尖下的技术·2025-03-22 22:41

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

随着人工智能的发展，机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。
Hardess-god·2025-03-22 21:07

国际电商仓发（FBT）业务深度研究报告：以TikTok为例

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、国际电商仓发（FBT）业务概述2.1FBT业务定义与运作模式2.2FBT业务在国际电商中的地位与作用三、TikTokFBT业务案例分析3.1TikTokFBT
萧十一郎@·2025-03-22 21:31

python将网银web工程转换成客户端electron工程案例

以下是一个将网银Web工程转换为Electron客户端的技术方案，结合Python和Electron实现桌面端增强功能：bash#项目结构webank-electron/├──main/#Electron主进程代码│├──main.js│└──python_server.py├──renderer/#网页渲染进程│└──webank-web/#原始网银Web工程├──package.json└──
银行金融科技·2025-03-22 20:29

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
weixin_贾·2025-03-22 20:59

C语言中的结构体

一.结构体1.结构体的概念：结构体可以理解为自定义的数据类型，它是由一批数据组合而成的结构型数据2.结构体格式：struct结构体名字{成员1;成员2;...成员n;};案例：#include#includestructstudent
NaZiMeKiY·2025-03-22 19:48

人脸识别的一些代码

1、cv2入门函数imread及其相关操作2、（详解）opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition
饿了就干饭·2025-03-22 18:44

测试工程师Ai应用实战指南简例prompt

阅读原文以下是一个真实具体的案例，展示测试工程师如何在不同阶段结合DeepSeek提升效率。
进击的雷神·2025-03-22 17:04

可视化动态表单动态表单界的天花板--Formily(阿里开源)

文章目录1、Formily表单介绍2、安装依赖2.1、安装内核库2.2、安装UI桥接库2.3、Formily支持多种UI组件生态：3、表单设计器3.1、核心理念3.2、安装3.3、示例源码4、场景案例-
hhzz·2025-03-22 17:32

【Q&A】装饰模式在Qt中有哪些运用？

以下是Qt原生实现的装饰模式典型案例：一、QIODevice装饰体系（继承方式）场景为基础IO设备（如文件、缓冲区）添加数据格式解析、缓冲优化等功能。
浅慕Antonio·2025-03-22 15:53

chokidar - chokidar 初识（初识案例演示、初识案例解读、初识案例测试）

一、chokidar1、chokidar概述chokidar是一个用于监视文件系统变化的Node.js库chokidar提供了一种简单、高效的方式来监视文件和目录的创建、修改、删除等操作chokidar是是fs.watch和fs.watchFile方法的增强版，解决了它们在一些平台上的不一致性和局限性2、chokidar的特点跨平台的支持：chokidar在Windows、Linux、macOS上
我命由我12345·2025-03-22 15:50

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。
Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响
音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。
civilpy·2025-03-22 14:16

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。
万事可爱^·2025-03-22 14:16

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。
Geeksongs·2025-03-22 14:14

windows使用ssh-copy-id命令的解决方案

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·2025-03-22 14:40

鸿蒙开发：ArkTs字符串string

前言本文代码案例基于Api13。字符串在实际的开发中还是非常重要的，牵扯到的用法也是比较多的，比如字符串中的查找，替换，切割等等。
·2025-03-22 13:14

【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化：DeepSeek如何助力精准种植与养殖？

一、引言1.1农业智能化的时代背景在全球人口持续增长的大趋势下，粮食需求正以前所未有的速度攀升。据联合国相关预测，到2050年，全球人口有望突破90亿，这无疑给本就压力重重的农业生产带来了更为艰巨的挑战，保障充足的粮食供应成为了迫在眉睫的任务。与此同时，资源短缺问题日益尖锐，耕地面积因城市化进程、土地退化等因素不断缩减，水资源分布不均且浪费严重，进一步加剧了农业生产的困境。根据世界银行的数据，过去
代码世界的浪客·2025-03-22 13:59

从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析

3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析
叶间清风1998·2025-03-22 13:25

鸿蒙开发工程师简历项目撰写全攻略

项目结构的黄金法则建议采用「4+1」结构：项目背景（业务价值）+技术架构（鸿蒙特性）+核心实现（技术难点）+个人贡献（量化成果）+附加价值（延伸影响）二、鸿蒙特色技术点提炼技巧鸿蒙核心技术技术维度具体实现案例量化成果示例分布式软总线自定义协议实现家电设备低功耗连接连接成功率从
谢道韫689·2025-03-22 12:53

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型
苏雨流丰·2025-03-22 12:20

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField
AI天才研究院·2025-03-22 12:18

学术PPT模板_院士_国家科学技术奖_杰青基金_长江学者特聘教授_校企联聘长江_重点研发_优青_青长_青拔ppt制作案例

学术PPT模板院士_国家科学技术奖_杰青基金_长江学者特聘教授_校企联聘长江_重点研发_优青_青长_青拔/杰出青年科学基金答辩PPT模板wordinppt.com/gjjq.html国自然项目。“杰青”也成为国内仅次于两院院士的第二层次高端人才，是科学领域评判创新潜力与学术水平的权威标尺。2025年起，将国家杰出青年科学基金项目更名为青年科学基金项目（A类）。/长江学者答辩PPT模板wordinp
WordinPPT_2025·2025-03-22 11:46

企业微信机器人与DeepSeek结合实现交互的应用案例

以下是一个结合企业微信机器人与深度求索（Deepseek）AIGC模型的交互式应用实现示例，包含完整代码及逐行注释：1.实现架构用户消息->企业微信服务器->自建服务端->DeepseekAPI->处理响应->返回企业微信群2.完整实现代码（deepseek_wechat_bot.py）#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonimportrequestsfromf
老胖闲聊·2025-03-22 11:11

【ROS实战】02-ROS架构介绍

2.移动案例假设我们要编写一个能够控制机器人移动的程序。随着程序的增多，我们需要进行模块
卓有成效的程序员·2025-03-22 10:39

软考系统架构设计师考试学习和考试的知识点大纲，覆盖所有考试考点

以下是软考系统架构设计师考试的知识点大纲，覆盖所有官方考点，分为基础知识、核心技术、系统设计、案例分析、论文写作五大模块，帮助系统性学习和备考：一、基础知识模块计算机组成与体系结构计算机硬件组成（CPU
DKPT·2025-03-22 10:03

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

一、经典方案的致命陷阱：资源浪费之谜1.1真实事故现场案例回放：某电商大促期间，缓存集群CPU飙升至90%导
Julian.zhou·2025-03-22 09:28

鸿蒙开发：ArkTs语言变量和常量

前言本文代码案例基于Api13。
·2025-03-22 09:12

python中的@classmethod

代码案例：classMyCl
无脑敲代码，bug漫天飞·2025-03-22 08:49

Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1宠物用品用户满意度分析2.4.2宠物用品销售与价格关系分析2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析
萧十一郎@·2025-03-22 08:48

Trae IDE与Claude 3.5的实践案例

在现在这个到处都是电脑和手机的时代，AI工具正在变成编程学习和开发的好帮手。今天，咱们就来好好聊聊AI工具，特别是TraeIDE和Claude3.5这两个工具，在学习FastAPI和构建知识图谱的时候有多厉害，还有它们对编程行业会有什么影响。一、AI工具：编程学习与开发的好帮手AI工具在编程学习和开发里，作用可太大了。就像TraeIDE和Claude3.5，它们能像好朋友一样，在写代码的时候帮忙检
黑金IT·2025-03-22 08:45

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。
qahaj·2025-03-22 08:43

无人机硬件技术研发突破方向与技术解析

机翼设计优化1.仿生结构创新技术原理：模仿蜻蜓翅脉网格结构（图1），通过Cl=2Lρv2SC_l=\frac{2L}{\rhov^2S}Cl=ρv2S2L（升力系数公式）实现低雷诺数下的高效气动性能典型案例
yychen_java·2025-03-22 07:37

物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能

2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿（GeoffreyE.Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明
资讯新鲜事·2025-03-22 07:36
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