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Windows图形界面(GUI)-QT-C/C++ - QT 窗口属性
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LeetCode第 210 题:
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表 II(C++)
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表II-力扣(LeetCode)LeetCode第207题:
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表(C++)_zj-CSDN博客的进阶输出一种顺序即可「拓扑排序」的一个附加效果是:能够顺带检测有向图中是否存在环bfsclassSolution
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2025年Photoshop详细教程:从新手到高手,手把手带你学PS
如果你是图像处理小白,或者刚刚接触Photoshop的新手,那么这套
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Java徐师兄
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2025-01-17 16:33
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LeetCode 热题 100_
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表(53_207_中等_C++)(图,拓扑排序)
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Dream it possible!
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2025-01-17 16:31
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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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2025-01-17 15:54
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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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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
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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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云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM(长短期记忆网络)2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故
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小白也能懂的 Python 入门指南(1)——Python 的前世今生
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日趋火热的时代,Python又赶上了一波AI的热潮,即使你没系统的学习过它,相信你也一定听说过吧,如果你也对Python产生了浓厚的兴趣,跟我一起来了解下它的前世今生
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(pdf):python33+(0m深度学习概述:深度学习是
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直播预告 | Wyn商业智能 AI 预览,让数据分析如对话般轻松
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背景在数据洪流中,企业与组织正面临前所未有的挑战与机遇:数据爆炸:互联网与物联网技术的飞跃,让数据量呈指数级攀升。从社交媒体的海量用户行为到电商平台的交易记录,每一秒都在产生价值连城的数据。
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《量子计算对人工智能发展的深远影响》
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11个精美网页——Web前端开发技术
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大作业,期末考试,Dreamweaver简单网页制作
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2024年诺贝尔奖揭晓:机遇与挑战并存
诺贝尔物理学奖:意外的突破一次颁奖的震撼诺贝尔奖的官方网站指出,霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和
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领域的基础性研究而获奖。他们的
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ChatRec的实践:交互式推荐系统的进步
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电商数据分析,人工智能,
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神经架构搜索在大模型效率优化中的应用
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02技术一面(时长1h)Q1:了解什么
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算法,讲一下原理?当时只记得实体识别用到了隐马尔可夫模型,讲了讲怎么怎么定义观测状态和隐藏状态、前向传播、解码和应用场景。
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诺贝尔物理学奖新视野:
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与神经网络的璀璨华章
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