样本少

【Java】ReadWriteLock浅谈

一，概述在多读少写的场景下，可以使用读写锁优化性能。读锁本质是一种共享锁，即，如果ReadLock获取锁成功，只会阻塞WriteLock锁的获取，不会阻塞其它线程ReadLock锁的获取。
风起云涌~·2025-03-19 04:52

【Java】StampedLock浅谈

1，概述在多读少写的环境，相比于ReadWriteLoock，StampedLock性能更胜一筹。试着想一下，如果使用ReadWriteLoock，当1万个读请求过来时，写的操作插入，就会被阻塞。
风起云涌~·2025-03-19 04:52

Android第三次面试（Java基础）

方法功能：数组自身方法少，靠Arrays类；ArrayLi
每次的天空·2025-03-19 03:18

快速绘制数据库E-R图：教你一键绘制! ! ! !

引言在日常开发或设计数据库时，E-R图（实体-关系图）是必不可少的工具。然而，当面对十几个表的复杂数据库结构时，手工绘制E-R图不仅费时费力，还容易出错。
来自星星的坤·2025-03-19 01:34

(LeetCode每日一题) 1963. 使字符串平衡的最小交换次数(贪心、双指针)

题目：1963.使字符串平衡的最小交换次数方法一：对于符合要求的字符串，需要任何[0,i]部分，“[”都不比“]”少。
岁忧·2025-03-19 01:32

给我的 IM 系统加上监控两件套：【Prometheus + Grafana】

监控是一个系统必不可少的组成部分，实时，准确的监控，将会大大有助于我们排查问题。
蝎子莱莱爱打怪·2025-03-19 01:59

【Java教程】Day13-05 正则表达式：贪婪与非贪婪匹配

有时，我们希望匹配尽可能少的字符，这时就需要使用非贪婪匹配。本文将通过具体的例子介绍贪婪与非贪婪匹配的区别，并提供如何在Java中实现这些匹配的教程。
即刻提优·2025-03-18 19:18

23章12节：抽样的蒙特卡洛方法

在实际问题中，常常需要从一个复杂分布中抽取样本，而传统的直接抽样方法可能难以实现。为了解决这一问题，接受‐拒绝抽样方法应运而生。
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-18 11:18

wsl2中配置docker

即使一些基本的部署动作必不可少，就把这些部署动作搞清楚。配置好以后，尝试跟一下这个作业docker的入门使用—太详细了需要wsl2?
weixin_42172114·2025-03-18 10:36

AI驱动的代码重构与优化技术

这种技术能够通过学习大量的代码样本，识别出代码中的模式、问题和改进点，从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构（Refactoring）是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

XGBoost算法的相关知识

）原始目标函数Obj（2）原始目标函数Obj的泰勒展开（3）具体化目标函数的泰勒展开细节（4）求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage特征采样和样本采样
VariableX·2025-03-18 01:46

如何优化公司需求管理

一、需求变更管理的重要性与基本理念需求变更管理是软件开发和产品创新过程中必不可少的组成部分。需求在项目启动时往往是初步、模糊且充满不确定性的，而随
·2025-03-18 00:05

如何优化公司需求管理

一、需求变更管理的重要性与基本理念需求变更管理是软件开发和产品创新过程中必不可少的组成部分。需求在项目启动时往往是初步、模糊且充满不确定性的，而随
·2025-03-18 00:01

Biobank genetic data探析（三）

GenotypingprocessandsampleQC一.总览Category100313这类数据包含了Affymetrix做Genotypecalling的pipeline的流程信息（后续分析中可能用不到），以及样本质量控制的信息
想摸鱼的生信小白·2025-03-17 23:35

小米音频理解技术重大突破：7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章

MMAU评测基准包含10000条音频样本，涵盖语音、环境声和音乐等多种类型，难度极高。即便如此，该模型的表现已超越人类专家的82.2%识别准确率，展现出卓越的音频理解能力。
耶耶Norsea·2025-03-17 22:22

pytorch中的DataLoader

1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。
朋也透william·2025-03-17 21:48

Pytorch Dataloader入门

L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时，我们通常希望：以“mini-batch”方式传递样本
gy-7·2025-03-17 21:16

【数学基础】第十三课：参数估计

根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看，可分为：点估计。区间估计。
x-jeff·2025-03-17 21:15

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

我们先考虑只有一个样本的情况
x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
alankuo·2025-03-17 21:44

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机

离分割超平面最近的这些样本点称为支持向量机
@金色海岸·2025-03-17 19:35

LORA 微调大模型：从入门到入土

这时，微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中，LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性，逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。
大模型.·2025-03-17 17:49

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过
代码编织匠人·2025-03-17 17:15

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

1.数据污染事件：十六年前的对抗攻击许芳菲（Agent_Xu）的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入：标签篡改攻击：许清清（Adversary_XuQing）通过伪造标签（Label_Tampering）
萌萌短剧·2025-03-17 16:43

ST-Align：一个包含430万训练样本，涵盖了15种细粒度多模态数据集

2025-01-15，由北航大学、合肥工业大学、中科院信息工程研究所和美团等机构联合创建介绍了一种名为LLaVA-ST的多模态大型语言模型。该模型配备了一个名为ST-Align的数据集，专为细粒度时空多模态理解设计。一、研究背景近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解方面取得了显著进展，能够基于图像或视频生成对话或描述。然而，对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务，现有
·2025-03-17 15:12

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

replace=True表示允许重复抽样，即同一个样本可以被多次选中。n_samples指定抽样的数量。
kimi-222·2025-03-17 14:24

走出内卷的困局

《逃避自由》的作者若能体会《平凡的世界》中孙少平的苦难，就不会以一种消极的口吻提出：人们想要的自由是不需要负责任的自由。
盐论君·2025-03-17 10:25

解锁健康密码：拥抱养生，重塑生活

新鲜的蔬果更是必不可少，菠菜、橙子等富含维生素与
yy0821yy·2025-03-17 09:24

少样本数值型数据集 | 数据增强

对于小样本数字型数据集，数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助！
蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

探索AWS CloudFormation样本模板：构建云环境的新起点

探索AWSCloudFormation样本模板：构建云环境的新起点aws-cloudformation-templatesawslabs/aws-cloudformation-templates:是一个包含各种
劳泉文Luna·2025-03-17 07:08

blockly二次开发

目前有的问题1.文档少,主要是因为谷歌的网站上不去,2.BlocklyDevelopTools使用有问题,预览有问题,暂时无法解决.目前源码下载难度较大github下载速度慢,自己在gitee上弄了一份
刘阿去·2025-03-17 06:33

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

r越小：参数量少，训练更快，显存占用低
新说一二·2025-03-17 00:43

【算法每日一练]-图论 篇14 欧拉路径，欧拉回路

（每个点都经过一次就是旅行商问题）预备知识：有向图有欧拉路径：等价于：非0度节点连通，且所有节点入度等于出度(欧拉回路)或有n-2个节点入度等于出度，另外两个节点一个多1一个少1无向图有欧拉路径：等价于
希望你变强啊·2025-03-16 23:04

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。
进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

如何实现自动备份 MySQL 数据库：脚本编写与部署指南

对于使用MySQL数据库的系统，定期备份数据库是必不可少的。本文将详细介绍如何编写一个Bash脚本，实现自动备份MySQL数据库，并将其部署到远程服务器上。
*才华有限公司*·2025-03-16 17:50

“深入浅出”系列之杂谈篇：（3）Qt5和Qt6该学哪个？

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
我真不会起名字啊·2025-03-16 14:25

AI编程篇-python基础篇

以下是我总结的python的一些基础：1.python及IDE工具安装对于初学者来说，python的安装是必不可少的，但是为了方便代码编辑和查看结果及debug，可以安装pycharm社区版暂时用来前期学习
cv工程师(ctrl+c\v)·2025-03-16 13:18

23章9节：分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证

如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本，一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-16 11:01

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
可问 可问春风·2025-03-16 09:22

WinSW-x64(2.12.0)将nginx注册为服务可能有bug

我先修改nginx配置，然后在服务列表中重启nginx服务，这个服务是使用WinSW-64（2.12.0）版注册的，选了最新版的，想着bug会少一些。然后神奇的事
星火91314·2025-03-16 08:44

基于uniapp使用websocket进行实时通讯

前言最近在做一个赛事的需求，需要使用实时通讯实现房间内交换位置，转让房主，踢出房间等操作记录一下基于uniapp中websocket的封装和使用话不投机半句多（少bb），准备动手，准备动手ws方法封装1
不爱说话郭德纲·2025-03-16 04:20

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。
·2025-03-16 04:50

深入 Python 网络爬虫开发：从入门到实战

它可以帮助我们：监控电商价格变化抓取学术文献构建数据分析样本自动化信息收集二、基础环境搭建1.核心库安装pipinstallrequestsbeautifulsoup4lxmlseleniumscrapy2
南玖yy·2025-03-16 02:04

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都
bug菌¹·2025-03-16 01:26

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。
背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。
asdfg1258963·2025-03-15 16:47

动态路由RIP的总结

静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.配置量大2.静态路由无法根据网络拓扑结构的变化而变化—收敛动态路由:缺点:1.通过单一算法计算出来的路径,可能出现选路不佳2.资源占用多3.没有静态路由安全优点:1.配置量少2
nihuhui666·2025-03-15 15:39

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练
多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

Python虚拟环境和包管理，到底怎么选？

在Python开发中，虚拟环境和包管理工具是必不可少的利器。它们帮助我们隔离项目依赖，避免版本冲突，提高开发效率。
Python资讯站·2025-03-15 13:51

element-ui动态设置tabel的columns时,切换columns数据表格抖动

问题描述：在项目中遇到表格的总表字段和子表字段展示的问题，当字段多向字段少进行切换时表头文字的抖动不明显，但是如果是字段少向字段多的表头进行切换时，表头文字会有闪现的掉下来的视觉感，且使用v-show或
zuo-yiran·2025-03-15 13:51
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