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机器学习--数据处理
告诉你为什么数据要取对数
平时在一些
数据处理
中,经常会把原始数据取对数后进一步处理。之所以这样做是基于对数函数在其定义域内是单调增函数,取对数后不会改变数据的相对关系,取对数作用主要有:1.缩小数据的绝对数值,方便计算。
LensonYuan
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2025-01-18 08:10
自然语言处理
【Rust】——不安全Rust
算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python
机器学习
等主页链接
Y小夜
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2025-01-18 07:02
Rust(官方文档重点总结)
rust
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超简单|Python实现
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算法——KNN
超简单|Python实现
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算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法(k近邻算法
birdcome
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2025-01-18 06:57
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KNN算法
三款顶级开源RAG (检索增强生成)工具:Verba、Unstructured 和 Neum
三款顶级开源RAG(检索增强生成)工具:Verba、Unstructured和Neum概述随着企业对话式
数据处理
需求的提升,面临的挑战是数据隐私性和缺乏企业级解决方案。
XianxinMao
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2025-01-18 06:26
人工智能
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《
机器学习
模型快速收敛的秘籍大揭秘》
在
机器学习
的领域中,让模型快速收敛是众多从业者和研究者们共同追求的目标。因为快速收敛不仅能节省大量的时间和计算资源,还能使模型更快地投入实际应用,为我们带来更高的效率和价值。
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2025-01-18 05:14
人工智能深度学习
单片机实物成品-010 智能宠物喂食系统(代码+硬件+论文)
项目介绍版本1:oled显示+定时投喂(舵机模拟)+声光报警+显示实时时间---演示视频:智能宠物喂食001_哔哩哔哩_bilibili1.STM32F103C8T6单片机进行
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2.OLED液晶显示
学个单片机
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2025-01-18 02:55
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】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!
【
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】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!文章目录【
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】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!引言在这个数据驱动的时代,
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已经成为解锁智能科技的关键。
eclipsercp
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2025-01-18 01:21
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智能数据时代:如何优化数仓模型的复用性
数仓模型复用性的价值1.1提高开发效率在互联网金融信贷数仓建设中,面临着快速变化的业务需求和海量的
数据处理
任务。
Python编程杰哥
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2025-01-18 00:44
llama
人工智能
easyui
前端
设计模式
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机器学习
】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量
主要来自周志华《
机器学习
》一书,数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客,包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等,希望大家包含指正。由于字数限制,分成五篇博客。
不牌不改
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2025-01-18 00:43
【机器学习】
聚类
机器学习
算法
Web APP 阶段性综述
WebAPP阶段性综述当前,WebAPP主要应用于电脑端,常被用于部署数据分析、
机器学习
及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域,WebAPP扮演着重要角色。
预测模型的开发与应用研究
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2025-01-18 00:09
APP
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Pandas
数据处理
基础6---插值填充及其用法
插值填充插值是数值分析中一种方法。简而言之,就是借助于一个函数(线性或非线性),再根据已知数据去求解未知数据的值。插值在数据领域非常常见,它的好处在于,可以尽量去还原数据本身的样子。我们可以通过interpolate()方法完成线性插值。当然,其他一些插值算法可以阅读官方文档了解。#生成一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1.1,2.2,np.nan,4.5,
阳光下的米雪
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2025-01-17 23:38
Pandas数据处理
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Python pandas离散化方法优化与应用实例
它们的灵活性和易用性使其在
数据处理
过程中十分常用。离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间,帮助快速发现数据分布规律,并且在
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中,
python慕遥
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2025-01-17 23:29
Python数据分析
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Pandas数据预处理:处理缺失值 - 插值法
Pandas数据预处理:处理缺失值-插值法在数据分析和
机器学习
任务中,处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生,例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。
代码艺术巧匠
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2025-01-17 22:26
pandas
Python
气象海洋水文领域Python
机器学习
及深度学习实践应用能力提升
除了标准库,还有丰富的第三方库,Python在
数据处理
、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。
AAIshangyanxiu
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2025-01-17 22:55
农林生态遥感
编程算法统计语言
大气科学
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Python人工智能气象
Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,在
数据处理
、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能,这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用
岁月如歌,青春不败
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2025-01-17 22:23
气象学
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记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的过程
记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的构建过程LLM代表的是大语言模型,API代表的是
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模型,LLM+API是说将
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模型以API的形式引入到LLM,让
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模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的
预测模型的开发与应用研究
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2025-01-17 22:20
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如何实现集群部署
集群部署广泛应用于各种场景,如Web服务、数据库、大
数据处理
等。以下是关于集群部署的详细解释:1.基本概念集群(Cluster):一组相互连接的计算机,它们协同工作以提供单一的计算资源。
DaXiongJoker
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2025-01-17 21:49
持续部署
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MongoDB深度解析与实践案例
本文将深入探讨MongoDB的核心特性、架构设计原则,并通过实际代码案例展示其在
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中的应用。一、Mong
我的运维人生
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2025-01-17 21:17
mongodb
数据库
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技术共享
python训练模型损失值6000多_
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中的 7 大损失函数实战总结(附Python演练)...
介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了
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模型,并准备好将它交付给客户。但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394
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2025-01-17 21:45
广东粤万润与时序数据库TDengine携手打造智慧酒店新未来:数据驱动智能化转型
然而,随着设备的增多和场景的复杂化,酒店客控系统也面临着海量
数据处理
、实时性保障及系统扩展性的多重挑战。
涛思数据(TDengine)
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2025-01-17 21:43
大数据
【
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实战入门项目】基于
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的鸢尾花分类项目
基于
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的鸢尾花分类项目介绍:本项目利用
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模型对鸢尾花进行分类。
精通代码大仙
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2025-01-17 20:05
数据挖掘
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Text2SQL的三种实现方法
在
数据处理
层面,大模型可以帮助传统的ETL过程简化难度,提高实时交互效率。
AI科技分享
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2025-01-17 20:03
算法
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【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种
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加速芯片。
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2025-01-17 20:18
用Python在Excel工作表中创建数据透视表
在
数据处理
和分析工作中,Excel作为一个广泛使用的工具,提供了强大的功能来管理和解析数据。当面对大量复杂的数据集时,为了更高效地总结、分析和展示数据,创建数据透视表成为一种不可或缺的方法。
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2025-01-17 20:17
AI Agent:一场智能革命的开始
一、AIAgent的发展现状:技术突破与广泛应用近年来,随着大数据、云计算和
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等技术的飞速发展,AIAgent的技术水平得
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2025-01-17 20:02
人工智能
Python操作字节流中的Excel文档
这种能力不仅极大地提高了
数据处理
的灵活性,还确保了数据的安全性和完整性,尤其是在网络传输或内存中处理敏感信息时。
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2025-01-17 20:41
国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS,助力大型国有银行智能化营销
由于SAS是集中式的,对单台服务器要求太高,算力无法支撑需求,且无法支持可视化的
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,对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后,决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS,用
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2025-01-17 19:05
数据挖掘
.NET用C#导入Excel到数据库
将Excel文件中的数据导入到数据库中不仅能够提升
数据处理
的效率和准确性,还能极大地促进数据分析和决策制定的过程。
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2025-01-17 19:04
交叉熵损失与二元交叉熵损失:区别、联系及实现细节
在
机器学习
和深度学习中,交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)和二元交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)是两种常用的损失函数,它们在分类任务中发挥着重要作用。
专业发呆业余科研
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2025-01-17 19:56
深度模型底层原理
人工智能
深度学习
python
KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告
本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读,覆盖了用户意图感知、
机器学习
&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调
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2025-01-17 19:29
美团机器学习深度学习
采用海豚调度器+Doris开发数仓保姆级教程(满满是踩坑干货细节,持续更新)
1.架构复杂性2.
数据处理
性能3.数据同步与更新4.资源利用率与成本6.生态系统与兼容性7.符合信创或国产化要求二、ODS层接入数据接入kafka实时数据踩坑的问题细节三、海豚调度器调度Doris进行报表开发创建带分区的表在
大模型大数据攻城狮
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2025-01-17 19:56
海豚调度器从入门到精通
doris
海豚调度器
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flink数仓
Camel-AI项目模块详解
项目目录如下:camel/├──agents/#智能体相关代码├──models/#模型集成与管理├──tools/#工具集成与使用├──conversations/#对话管理与处理├──data/#
数据处理
与管理
UFO上的可乐
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人工智能
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pycharm
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ipython
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llama.cpp部署
主要有两点优化:llama.cpp使用的是C语言写的
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张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类
法号:行颠
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机器学习
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Kubeflow:云原生
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工作流自动化开源框架详解
Kubeflow是一个开源的
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(ML)工作流自动化平台,旨在将
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工作流部署到Kubernetes之上,实现从实验到生产的一站式解决方案。
gs80140
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Kubeflow
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机器学习
:三十一、推荐系统:从基础到应用】
1.推荐系统概述推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好,为用户提供个性化建议的技术,广泛应用于电子商务、流媒体平台和社交媒体等领域。通过分析用户行为数据,推荐系统可以帮助用户发现他们感兴趣的内容,同时提升平台的用户体验和商业收益。定义与作用推荐系统是一种数据过滤技术,旨在从海量数据中筛选出用户可能感兴趣的信息。它不仅能提升用户的满意度,还能增加平台的转化率和黏性。分类推荐系统主要分为以下三类:基于内容
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:三十、异常检测:原理与实践】
1.异常检测概述异常检测(AnomalyDetection)是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术,旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点,这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型:点异常:单个数据点显著偏离正常分布(例如,银行交易中突然的巨额消
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机器学习
:二十九、K-means算法:原理与应用】
1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇,使得每个簇内的样本尽可能相似,同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置,最小化簇内样本与其中心点之间的总距离(即误差平方和,SSE)。适用
KeyPan
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人工智能下的MASS服务架构
2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出,即“将
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算法打包成可重复使用的服务,使企
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大数据分层存储架构:ODS、DWD、DWM与DWS详解
它负责收集、存储和管理从各种业务系统中抽取的原始数据,为后续的
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小程序快速搭建线上预约线下陪玩伴游系统源码,打造便捷新体验
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水库水雨情监测系统:实时自动化预警
一、水库水雨情监测系统构成该系统主要由雨量监测站、水位监测站、数据传输网络、
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