梯度增强决策树

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

ES6解构赋值详解

这一特性不仅简化了代码，提高了可读性，还增强了代码的灵活性。本文将详细介绍ES6解构赋值的基本概念、语法、应用场景以及一些高级用法。1.基本概念解构赋值是对赋值运算符的扩展。

漫天转悠·2025-03-11 14:41

CSS入门指南：从零开始学习网页开发——（一）简介

CSS的核心目的是增强网页的表现力。早期的网页仅使用HTML来进行内容的展示，但由于HTML只能描述内容的结构，页面设计和内容变得难以管理。于是，CSS作为一种辅助技术应

GIS小白吃·2025-03-11 13:04

《Natural Actor-Critic》译读笔记

Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现，而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。

songyuc·2025-03-11 11:21

PDF处理控件Aspose.PDF，如何实现企业级PDF处理

Aspose.PDF凭借AI增强解析、全栈API控制与企业级自动化能力，正在重新定义PDF处理效率的天花板。Aspose.pdf最新下载一、Aspose.PDF六大技术亮点1.高精度PDF解析与生

CodeCraft Studio·2025-03-11 11:49

深入解析Java记录类：简洁高效的数据建模利器

其设计目标包括：减少模板代码（Boilerplate）增强数据透明度支持模式匹配（未来特性）替代简单DTO和值对象1.2与普通类对比特性普通类记录类默认修饰符无限制隐式final继承支持继承不可继承其他类可变性可自由设计隐式不可变方法生成手动实现自动生成规范方法构造器显式定义

小志开发·2025-03-11 09:01

【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT

引言本文是一篇关于增强型（E-mode）AlN/GaN高电子迁移率晶体管（HEMTs）的研究论文，晶体管是在硅衬底上制造的，并在3.6GHz频率下展示了80.4%的峰值功率附加效率（PAE）。

北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【氮化镓】GaN HEMTs 在金星及恶劣环境下的应用

文章是关于GaN增强模式晶体管（enhancement-modep-GaN-gateAlGaN/GaNHEMTs）在金星探索和其它恶劣环境下的应用研究。

北行黄金橘·2025-03-11 08:29

MyBatis Plus 在 Java 项目中的高效使用

1.前言1.1MyBatisPlus简介MyBatisPlus是一个MyBatis的增强工具，旨在简化开发人员在数据库操作上的工作量。

随风九天·2025-03-11 07:20

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。

小圆圆666·2025-03-11 07:49

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。

Wis4e·2025-03-11 07:47

神经网络中梯度计算求和公式求导问题

以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex

serve the people·2025-03-11 06:09

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

网络安全知识：网络安全网格架构

此外，强化组合环境需要可互操作的跨域功能，以增强协作，这样就不需要多个解决方案来实现相同的功能。在这种情况下，网络安全网格架构（CSMA）提供了一种可扩展的方法来

网络安全（king）·2025-03-11 05:32

Easy-ES(用Mybatis-Plus语法来操作ElasticSearch)

简介Easy-Es（简称EE）是一款基于ElasticSearch(简称Es)官方提供的RestHighLevelClient打造的ORM开发框架，在RestHighLevelClient的基础上,只做增强不做改变

充满希望的程序员·2025-03-11 04:25

为什么一些芯片厂从 Xtensa 架构转向 RISC-V

这种开放性使得企业能够避免受制于单一供应商的风险，增强了技术自主性。

dev.null·2025-03-11 04:21

Java-增强for循环遍历，用顿号、拼接

在Java中使用增强for循环（foreach）遍历数组并用顿号拼接元素的示例：importjava.util.Arrays;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String

ZHOU_VIP·2025-03-11 04:18

SpringBoot整合MyBatis-Plus全攻略：从零实现高效CRUD

一、MyBatis-Plus核心优势MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具包，在保留原生特性的基础上，提供了多项开箱即用的功能：自动生成基础CRUD操作内置代码生成器（3.5.3+版本支持最新模板引擎

rider189·2025-03-10 23:46

C语言函数指针

函数指针在C语言编程中非常重要，能够实现更灵活的代码结构和增强程序的可扩展性。接下来，我将以C语言为例，详细解释函数指针的概念、用途和相关示例，并且回答“为什么要存在函数指针”。

812503533·2025-03-10 21:05

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

1.什么是决策树？决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

微服务的认识与拆分

这种架构增强了开发灵活性、提高了系统的可维护性和扩展性，使得团队可以更快地响应变化和市场需求。

道法自然，人法天·2025-03-10 18:37

智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理

层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、

小艳加油·2025-03-10 16:57

打造RAG系统：四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南

在当今信息爆炸的时代，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）系统已成为自然语言处理（NLP）领域的重要工具。

橙子小哥的代码世界·2025-03-10 16:57

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。这使得深层网络难以训练。梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。

肆——·2025-03-10 15:17

AI学习指南RAG篇(4)-RAG的工作流程

文章目录一、引言二、RAG的工作流程1.检索（Retrieval）1.1检索的目标1.2检索的实现1.3示例代码1.4输出示例2.增强（Augmentation）2.1增强的目标2.2增强的实现2.3示例代码

俞兆鹏·2025-03-10 15:47

关于网络数通工程师 IPsec 协议的常见面试问题(2)。

抗DoS增强：通过Cookie机制防御洪泛攻击。NAT-T内建：无需额外扩

他不爱吃香菜·2025-03-10 15:45

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本专注于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术应用的书籍。

脱泥不tony·2025-03-10 14:07

“面面俱到”！人脸活体检测让应用告别假面攻击

HarmonyOSSDK场景化视觉服务（VisionKit）提供人脸动作活体检测能力，增强对于非活体攻击的防御能力和活体通过率。

·2025-03-10 13:45

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

AF3 block_delete_msa函数解读

这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

该模型是基于解决因网络加深而出现的梯度消失和网络退化而进行设计的。接下来给大家分享具体思路。

Start_Present·2025-03-10 09:05

鸿蒙开发API 12 完全解析：核心技术升级与开发实战

文章目录一、API12架构全景图1.1系统架构层次1.2API12核心模块对比二、ArkUI3.0革命性升级2.13D图形能力2.1.13D组件基础结构2.1.2物理引擎集成2.2新增组件库三、分布式能力增强

北辰alk·2025-03-10 08:00

MyBatis-Plus 自定义 SQL 和复杂查询

MyBatis-Plus自定义SQL和复杂查询详解MyBatis-Plus是MyBatis的增强版，提供了许多开箱即用的CRUD操作。

rkmhr_sef·2025-03-10 06:44

Android View 设置背景方式全解析

一个合适的背景可以提升界面的美观度，增强用户体验。从简单的纯色背景到复杂的动态效果，背景设置不仅影响界面美观，还与性能优化和内存管理密切相关。

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 06:14

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

四大主流 CRM 系统深度解析：谁才是企业的最佳选择？

CRM能够提升客户关系管理效率，通过对客户信息的全面收集和分析，实时跟踪客户活动、需求和偏好，为客户提供个性化服务，增强客户对企业的信任和满意度，进而促进客户的忠诚度和长期稳定的合作关系。

wq54wq·2025-03-09 21:00

机器学习篇——决策树基础

引言：决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。

巷955·2025-03-09 21:30

《DeepSeek+Langchain落地实操:RAG知识增强检索和智能体实战开发》

大数据与人工智能实战专家—周红伟老师法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家/曾任马上消费金融风控负责人课程背景LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。它的设计理念在于简化和加速利用大型语言模型（LLM）和对话模型构建应用程序的过程。这个框架提供了一套全面的工具、组件和接口，旨在简化基于大型语言模型和对话模型的应用程序开发过程。LangChain本质上

AI周红伟·2025-03-09 21:25

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

【简单记录】RAG与LLM的交互流程

一、流程名称该流程旨在通过结合用户查询、相关知识源和大型语言模型（LLM），生成一个增强上下文的文本响应。

努力努力再努力呐·2025-03-09 19:14

使用 Unity 为 Meta Quest 3 开发混合现实体验

混合现实同样能增强人类感知、介入周围环境的方式，提供真正的变革型和沉浸式用户体验。为MetaQuest制作令人着迷的跨平台沉浸体验现在有了新的途径。

Unity官方开发者社区·2025-03-09 17:21

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的公司，其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术，致力于提升人机交互的自然性和效率。

CircuitWizard·2025-03-09 13:23

新能源汽车能量管理：开启绿色出行新动力

新能源汽车：绿色出行的新选择在环保意识日益增强和能源问题愈发突出的今天，新能源汽车逐渐成为了人们绿色出行的新宠。

Aaron-Tang·2025-03-09 12:46

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。

Y1nhl·2025-03-09 12:45

OpenCV计算摄影学（16）调整图像光照效果函数illuminationChange()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述对选定区域内的梯度场应用适当的非线性变换，然后通过泊松求解器重新积分

村北头的码农·2025-03-09 09:23

浅论数据库聚合：合理使用LambdaQueryWrapper和XML

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、数据库聚合替代内存计算（关键优化）二、批量处理优化四、区域特殊处理解耦五、防御性编程增强前言技术认知点：使用XML编写SQL

是一个Bug·2025-03-09 09:23

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