模型有效涨点改进第8页

机器学习常见模型

其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。

A宝呀·2025-03-25 02:55

最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）

基本思想：初始化距离数组dist[]，将起点到自己的距离设为0，到其余各点的距离设为无穷大（表示不可达）。创建一个集合S，用于存放已找到最短路

佛渡红尘·2025-03-25 02:55

图论算法之最短路径（Dijkstra、Floyd、Bellman-ford和SPFA）

图论算法之最短路径（Dijkstra、Floyd、Bellman-ford和SPFA）1、图论最短路径概述图论算法为了求解一个顶点到另一个顶点的最短路径，即如果从图中某一顶点（称为源点）到达另一顶点（称为终点

HX_2022·2025-03-25 02:55

现代前端测试革命：用「Vitest + Playwright」实现零配置全栈测试

文章目录一、传统前端测试的五大痛点1.1开发者调研数据（N=500+项目）1.2现代测试方案核心优势二、十分钟搭建企业级测试环境2.1零配置初始化2.2核心配置文件三、六大实战测试场景3.1场景一：组件交互测试

前端极客探险家·2025-03-25 02:54

Electron从入门到精通：手把手教你用前端技术打造桌面级应用（万字长文）

一、Electron基础篇：环境搭建与核心概念1.1开发环境准备1.2项目结构解析（关键文件详解）关键文件说明：1.3核心概念解析（文字版架构说明）Electron双进程模型：架构要点总结：二、核心机制详解

前端极客探险家·2025-03-25 02:24

金融级安全加速：群联SD-WAN如何兼顾防御与低延迟？

一、SD-WAN的核心价值1.传统回源痛点暴露风险：公网回源可能泄露源站IP，易遭针对性攻击。延迟抖动：跨国业务因网络拥堵导致延迟波动（如金融交易超时）。

群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

测试工程师经常需要根据不同的测试场景、参数维度和业务需求，设计出覆盖率高且有效的测试用例。然而，设计测试用例并非易事，特别是在面对复杂的业务逻辑时。

Python测试之道·2025-03-25 01:21

保姆级大模型学习路线！清华博士耗时半年整理的14个核心阶段，文科生也能跟着冲！（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

摘要：从被嘲“调参侠”到GitHub万星大佬，我花了487天吃透大模型技术栈。

大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier

恸流失·2025-03-25 01:17

用selenium+ChromeDriver豆瓣电影肖申克的救赎短评爬取（pycharm 爬虫）

一、豆瓣电影肖申克的救赎短评url=https://movie.douban.com/subject/1292052/comments二、基本知识点讲解1.Selenium的基本使用Selenium是一个用于自动化浏览器操作的库

莓事哒·2025-03-25 01:16

Manus智能体持续学习系统的技术实现与效能验证 —— 基于多模态记忆架构与联邦迁移学习的创新框架研究

该框架通过以下创新机制实现了智能体在多领域、多任务场景下的高效持续学习：四层记忆系统（HMS）：基于张量压缩的层次化记忆存储架构，实现对PB级数据的有效管理和快速检索，检索延迟低至0.3

熵减画眉·2025-03-25 01:46

SFT和RLHF是什么意思？

是什么意思解决方案：SFT（SupervisedFine-Tuning，监督微调）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，基于人类反馈的强化学习）是两种用于改进大型语言模型

玩人工智能的辣条哥·2025-03-25 00:15

手机投屏不是全屏怎么办_一招搞定手机投屏不是全屏问题，手机投屏自适应全屏...

因为电视机、各种投屏软件、投屏器的流畅，手机投屏到大屏幕已经不是什么“黑”操作了，但是手机投屏到电视机上，只显示中间那么一点点，周围全是黑边，用户体验度不佳。为什么会出现投屏到大屏幕不全屏问题？

西域情歌·2025-03-25 00:15

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX的导出与实战TensorFlow的最大优势之一，就是拥有“端到端部署闭环”。

AI筑梦师·2025-03-25 00:44

NPU上如何使能pytorch图模式

1Pytorch的compile技术PyTorch的torch.compile是一个强大的功能，用于优化PyTorch模型的性能。

·2025-03-25 00:34

入剖析 Android Compose 框架的关键帧动画（keyframes、Animatable）(二十三)

AndroidCompose作为新一代的AndroidUI工具包，以其声明式编程模型和简洁的API为开发者提供了强大的动画支持。其中

&有梦想的咸鱼&·2025-03-25 00:43

阿里一面都会考什么？

今天分享的是训练营的朋友在阿里一面的面试题，内容涉及Redis的核心知识点和LRU算法的实现。这些内容非常实用，尤其是对正在准备面试或工作中需要用到Redis的同学。一起来看看吧！

·2025-03-25 00:02

Python,Java开发生成式智能识别与鉴定APP

开发一个生成式智能体识别与鉴定APP是一个复杂的任务，涉及多个模块的设计与实现，包括用户界面、数据处理、模型推理等。以下是一个高层次的开发思路，并提供每种语言的简单示例代码。

Geeker-2025·2025-03-25 00:10

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

想象一下：当同事还在Excel中手动处理数据时，你已经用Python自动化完成了分析；当产品经理还在猜测用户需求时，你已经通过机器学习模型精准预测

SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

JavaScript 学习精讲：前三天知识点梳理与拓展

在JavaScript的学习征途中，我们已经迈出了坚实的前三步。第一天，我们初识了JavaScript，了解其基本概念、引入方式以及核心的语法元素，掌握了在HTML中嵌入JavaScript的方法，为后续学习搭建了基础框架。第二天，深入学习了JavaScript中的语句与流程控制，学会了运用条件语句、循环语句和跳转语句编写更具逻辑性和交互性的代码，这让我们能够驾驭更复杂的编程场景，使程序的执行流程

梦想是不秃·2025-03-25 00:39

C++20中哪些特性对内存管理有帮助？

C++20引入了多项改进和新特性，这些特性在内存管理方面提供了更强大的支持和更高的灵活性。

·2025-03-25 00:29

老板临时插入高优先级需求打乱原有节奏，怎么办

其中，迅速评估影响范围尤为重要，这能使团队快速识别任务冲突、资源瓶颈以及潜在风险，从而有效控制对原计划的负面影响。通过评估影响，团队能够及早做出必要的项目调整，避免局部任务延迟引发的整体进度滞后。

·2025-03-25 00:58

载波聚合或双连接的方式进行_5G载波聚合和双连接及提前测量上报技术研究

载波聚合和双连接及提前测量上报技术研究李培【期刊名称】《邮电设计技术》【年(卷),期】2020(000)003【摘要】在第五代移动通信快速部署的今天,大量的新型业务涌现,这些新型业务对带宽的需求越来越大,载波聚合和双连接技术能够有效提升上下行带宽

大熊小清新·2025-03-24 23:36

2024年科技趋势与未来展望

1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。2024年，AI模型将变得更加智能和高效，能够处理更加复杂的数据和任务。特别是在自然语言处理和

我系xun悟空·2025-03-24 23:36

P1335 [NOI2013] 小 Q 的修炼AC题解

这个点其实有着和C1，C2同样的性质，即它可以分成一段一段的，每一个段都会让你做几个选择改变一些变量，而最后答案加上变量的绝对值后所有变量清零。

竣雄·2025-03-24 23:35

基于Hugging Face的Transformer实战

HuggingFace生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints

小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

巧用DeepSeek：三步生成高含金量课题技术路线图

如今，随着人工智能技术的飞速发展，借助强大的大模型

CodeJourney.·2025-03-24 23:32

在 web 部署 YOLOv8目标检测（Django+html）

本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用，使用Django+html进行部署，能够对视频和图像进行识别，并显示到页面上，下面是一个效果：上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025

Edward-tan·2025-03-24 22:59

数据结构之串学习笔记（一）

要有效实现字符串的处理，就要根据实际情况使用合适的存储结构。书上有这么一句话：数组可以看成线性表在“表中数据元素本身也是一个数据结构”这一含义下的拓展，如何理解这句话？

Amoxicillin991·2025-03-24 22:59

C++ 图论之求图的连通块数量（邻接矩阵版）

1.连通块的定义块内每个点之间都有一条路径。2.思路我们可以用dfs深度优先搜索：从一个点出发遍历图将遍历过的点全部标记，标记过的点则不会再遍历到。

JuRuo_Yuan·2025-03-24 22:28

区块链的跨境支付革命：打破界限，重塑全球金融

今天我们来聊聊一个极具颠覆性的技术——区块链，以及它如何通过解决传统跨境支付的痛点，开启全球金融新纪元。

Echo_Wish·2025-03-24 22:28

Python Django入门(建立项目)

我们将为这个项目制定规范，然后为应用程序使用的数据定义模型。我们将使用Django的管理系统来输入一些初始数据，再学习编写视图和模板，让Django能够为我们的网站创建网页。Django

钢铁男儿·2025-03-24 22:58

基于Flink SQL的实时指标多维分析模型

数据流程介绍1.创建源表kafka接入消息队列数据，定义字段映射规则；2.创建目标表es_sink配置Elasticsearch输出；3.通过多级视图（tmp→tmp_dedup→tmp1/tmp2→tmp3→tmp_groupby）实现数据清洗、去重、状态计算；4.使用ROLLUP进行多维聚合统计；5.最终计算结果写入ES，包含成功率等衍生指标。FlinkSQL逻辑SETtable.exec.s

PONY LEE·2025-03-24 22:57

MySQL字符集详解：编码原理与常见问题解析

深入了解MySQL字符集的编码原理，有效解决常见问题，对开发者和数据库管理员至关重要。

shark094·2025-03-24 22:27

【技术选型】三大 Python Web 框架全面对比

核心特点完整的MVC/MTV架构：内置模型、模板和视图层强

qzw1210·2025-03-24 22:26

理想发布的下一代自动驾驶架构MindVLA是什么？

理想汽车发布的下一代自动驾驶架构MindVLA是基于“机器人大模型”理念设计的全新技术体系，旨在通过融合空间智能、语言智能和行为智能，将汽车从交通工具转变为“专职司机”。

AndrewHZ·2025-03-24 22:54

自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的混合策略及自动驾驶分层控制架构

引言在上一篇博客自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的对比分析中，我们深入探讨了自动驾驶系统中自行车模型与复杂汽车模型（如双轨模型）的对比分析，涵盖了它们的定义、差异、应用场景以及代码实现

赛卡·2025-03-24 22:24

大数据中的数据预处理：脏数据不清，算法徒劳！

爱它，是因为数据预处理做好了，后续的模型跑起来又快又准，仿佛给AI装上了火箭助推器；恨它，是因为数据质量堪忧，脏数据满天飞，预处理过程仿佛在泥潭里行走，一不小心就摔个大跟头。

Echo_Wish·2025-03-24 21:53

前端Wind CSS面试题及参考答案

目录标准盒模型与IE盒模型的区别是什么？如何通过box-sizing属性切换这两种盒模型？如何计算一个元素在标准盒模型下的总宽度（包含margin、padding、border）？

大模型大数据攻城狮·2025-03-24 21:52

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

万字长文总结多模态大模型后训练

万字长文总结多模态大模型后训练作者：yearn原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31278114666本文介绍下我们对多模态alignment近期一系列进展的整理和总结大语言模型

强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

过程奖励模型PRM的定义和特点；过程奖励模型prm和orm结果奖励模型的区别和优劣是什么

过程奖励模型PRM的定义和特点过程奖励模型（ProcessRewardModel，简称PRM）是一种专注于对推理链中每一步进行评估和反馈的机制，旨在提高模型在复杂任务中的表现。

强化学习曾小健·2025-03-24 21:18

数据结构中双向链表头插尾插与遍历节点

include//定义节点类型typedefintdata_t;typedefstructnode{data_tdata;//以整型数据为例structnode*prev;//指向structnode点的指针

拉梅洛.·2025-03-24 21:18

【傅里叶级数原理讲解--信号的合成与分解--含LabVIEW源码】

主要使用了：信号采样概念，fs采样率，f信号频率，每周期的采样点N=fs/f；队列生产和消费结构来实现信号合

做一个码农都是奢望·2025-03-24 21:45

nodejs ,npm 发布包的一些问题

你提到的问题非常实际，也是每个开发者在发布Node.js包时需要考虑的关键点。以下是逐步解答你的所有问题，并解释依赖管理、发布过程、依赖大小、冲突解决以及如何修改和托管到GitHub的具体细节。

Batman_curry·2025-03-24 21:45

Java 程序员必读书单

作为Java程序员的你是否也经常被面试官或者HR问到有关Java的知识点呢？如果你最近在准备面试或阅读相关技术文档，则本文正是适合你。

AI天才研究院·2025-03-24 20:10

mybatis-plus使用聚合函数查询平均分

mybatis-plus使用聚合函数Avg查询平均分时，返回值是BigDecimal，这一点需要注意，不能直接使用Double或float来接收返回值，下面是使用示例：publicDoublegetAvgStore

moxiaoran5753·2025-03-24 20:09

大模型微调方法之Delta-tuning

大模型微调方法之Delta-tuning大模型微调方法自从23年之后可谓是百花齐放，浙大有团队在8月将关于大模型微调方法的综述上传了ArXiv。论文将微调方法总结为等几个类别。

空白II·2025-03-24 20:09

鸿蒙开发：正则中的match和matchAll

前言本文基于Api13关于正则表达式，其实之前也撰写过相关文章，但没有对match和matchAll做过详细的分析，虽然都是用于常见的字符串匹配，但是在使用方式上还是具有一定的区别；大家记住一点，正则表达式适用于所有的编程语言

·2025-03-24 20:53

深入探索HarmonyOS NEXT自定义组件与样式，提升应用个性化水平

深入探索HarmonyOSNEXT自定义组件与样式，提升应用个性化水平在HarmonyOSNEXT平台上开发应用程序时，创建自定义组件和有效应用样式是实现独特用户体验的关键。

·2025-03-24 20:23

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