深度实战第19页

自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-02 07:52

python3爬虫——贴吧实战

初学者之贴吧爬虫一、思路二、步骤1.引入库2.载入网页数据3.分析结构提取信息4.将结果写入txt文件中三、封装四、总结一、思路明确目的及需求，以剑来吧为例。本次实例练习准备爬取“剑来吧”每个帖子的标题、帖子链接、发帖作者、发帖时间、回帖数量，那么拿到网页，二话不说先进入开发者模式先观察html文档结构——找规律。因为直接在网页源码上看很难看出结构特征，可以将源码粘贴到工作区排版后再进一步观察，很

没耕过田的牛·2024-09-02 07:22

综合治税的发展前景

主要体现在以下几个方面：-技术应用持续深化：-大数据与人工智能助力精准治税：随着大数据技术的不断发展，税务部门能够整合来自多部门、多渠道的海量数据，包括企业的财务数据、交易数据、银行流水等，通过对这些数据的深度分析和挖掘

alankuo·2024-09-02 06:16

MySQL用binlog日志恢复数据

实战：从删库到恢复，不用再跑路。

weixin_47354082·2024-09-02 05:10

Open3D mesh 拉普拉斯laplacian滤波

目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址

白葵新·2024-09-02 05:38

Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程

Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

本文重点在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。

幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体，包括图卷积网络

盼小辉丶·2024-09-02 05:06

学习收获（第27周）

王府凤·2024-09-02 05:07

Python中sklearn实现随机森林RF回归与变量重要性影响程度排序分析

其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看这篇博客1（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478

疯狂学习GIS·2024-09-02 04:02

[范文赏析代码复盘]2023高教社杯数学建模国赛C题详细代码文章数据教学保姆级手把手包含文档格式 2024数模国赛教学:蔬菜类商品的自动定价和补货决策

本系列专栏将包括两大块内容第一块赛前真题和模型教学,包括至少8次真题实战教学,每期教学专栏的最底部会提供完整的资料百度网盘包括:真题、数据、可复现代码以及文章.第二块包括赛中思路、代码、文章的参考助攻,

千千小屋grow·2024-09-02 04:01

Android Audio实战——自适应音量值适配（三）

上一篇文章《音频配置资源定制》介绍了通过车型Code的不同，加载不通的Audio配置文件，而在《自适应音量值修改》又使用了overlay的方式定制不同车型的自适应音量。那么问题来了，通过修改车辆的配置字无法修改overlay中的资源，因为overlay依赖编译的时候lunch项目实现的，所以在实现自适应音量的时候也需要通过车辆的配置自适应不同的音量值。一、自适应音量参考前面两篇文章，首先定义一个车

c小旭·2024-09-02 04:59

【实战篇】Mcu配置

前言2步骤2.1General配置2.2时钟源配置2.3新建时钟参考2.4配置时钟参考2.6结果展示3总结1前言本章我们开始配置Mcu模块，Mcu的配置项非常多，为最简化完成CAN的配置，我们需要按照【实战篇

李白LeeBai·2024-09-02 04:28

Ulord深度学习3：区块链应用场景解析

Ulord深度学习第三课对区块链的应用场景做了剖析，让我们对区块链有了更形象的了解。

luckfang·2024-09-02 03:16

FlexSim在物流业中的应用技术教程

FlexSim的核心优势在于其灵活性和深度，能够模拟从制造、物流到服务行业的各种场景，帮助决策者理解系统行为，预测性能，并测试改进措施。FlexSim的建模过程通常包括以

kkchenjj·2024-09-02 03:55

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

在数据科学与机器学习的广阔领域中，处理不精确或模糊的数据是一项至关重要的技能。想象一下，当你面对的是一堆拼写错误、缩写、或是格式不一的文本数据时，如何高效地从中提取有价值的信息？这正是FuzzyWuzzy——Python中一个强大的模糊字符串匹配库，能够大展身手的地方。本文将为你全面介绍FuzzyWuzzy——Python中一个强大的通过算法模糊字符串匹配库，全网最全最新，一看就会，接下来带你走进

长风清留扬·2024-09-02 03:24

Solarflare内核旁路技术深度解析

网络性能的优化对于各种应用场景来说至关重要。尤其对于那些对延迟和吞吐量要求极高的领域，如金融交易和高性能计算，传统的网络处理模式往往成为瓶颈。而Solarflare的内核旁路技术，则以其独特的创新方式，为这些场景带来了革命性的改变。本文将介绍Solarflare内核旁路技术的原理、应用场景和优势，及其在现实中的应用价值。一、Solarflare内核旁路技术原理Solarflare内核旁路技术是一种

FIN技术铺·2024-09-02 03:51

【C++】函数模板特化：深度解析与应用场景

博客主页：https://blog.csdn.net/2301_779549673欢迎点赞收藏⭐留言如有错误敬请指正！本文由JohnKi原创，首发于CSDN未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨文章目录前言️‍一、函数模板特化的基础概念️‍二、函数模板特化的步骤与注意事项❤️（一）特化步骤（二）注意要点（三）特殊情况️‍三、类模板特化❤️类模板特化的实现️‍四、模板特化的综合应用总结前言通常情况

JhonKI·2024-09-02 02:50

深度解析：引用 vs 指针，C++程序员必须掌握的核心概念

引用（Reference）和指针（Pointer）都是C++中非常重要的概念，它们都用于间接访问变量或对象，但在使用方式、语法、内存管理等方面存在显著区别。下面详细解释什么是引用，并展开讨论它与指针的区别。一、什么是引用？引用（Reference）是C++中的一种变量类型，它是已存在变量的一个别名。引用本质上是对某个变量的一个别名，通过引用可以访问和修改该变量，但引用本身无法重新绑定到另一个变量。

shuai_258·2024-09-02 02:46

Java Hibernate深度解析：11步精通ORM框架的艺术与安全

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣第1章：引言：JPA与Hibernate的邂逅1.1什么是JPA？Hey，小伙伴们，欢迎来到JPA的奇妙世界！JPA，全称JavaPersistenceAPI，是一个让Java程序和数据库愉快玩耍的桥梁。想象一下，你有一个装满玩具的盒子，JPA就是帮你把玩具（

墨瑾轩·2024-09-02 01:14

对称二叉树、104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度

算法day13|226.翻转二叉树、101.对称二叉树、104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度226.翻转二叉树101.对称二叉树104.二叉树的最大深度111.二叉树的最小深度226.翻转二叉树第一次做没做出来

桃酥403·2024-09-02 01:40

深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。传统语言

不断持续学习ing·2024-09-02 01:10

Ansible自动化运维实战：打造高效、可靠的系统管理方案！

Ansible是一个在自动化运维领域广泛使用的工具，它基于Python开发，能够实现批量系统配置、程序部署和运行命令等功能。以下将详细解析Ansible自动化运维项目的构建与应用：项目结构设计ansible.cfg：这是Ansible的主配置文件。inventory：定义要管理的主机，通常按组分类，如生产和测试环境。playbooks：包含site.yml、webservers.yml、dbser

疾风终究没有归途·2024-09-02 01:39

晨读《塾长讲话要约集I》感悟分享

这种思考的深度，思维高度，是我们要学习的！不能将眼光只聚集在“利”

行禅者·2024-09-02 00:42

windows系统huggingface连接不上的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-09-02 00:34

深度学习100问43:什么是过拟合

嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢，一旦碰到新的、从来没见过的数据，就傻眼了，表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢？一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

勇气读书会——《深度思维》打卡（第三百七十七天）

这是我参加勇气读书会打卡第三百七十七天我阅读的书籍：《深度思维》出发日期：2019.11.4/2019.11.24/2019.12.15/2020.01.10/2020.1.31/2020.2.22/2020.4.5

于杰雄·2024-09-01 23:53

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4

在其核心，我们引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）和新颖的额外深度（ExtraDW）变体。

小李学AI·2024-09-01 23:27

深度解析：大模型微调的原理、应用与实践

引言最近在公司落地AI产品的过程中，与团队小伙伴深入探讨和测试了大模型微调，同时也跟多个业内专家进行了交流和学习。相信很多人在实际落地大模型应用的时候都会有个疑问：到底要不要做微调模型？我的结论是在实际落地的过程中绝大多数场景是不需要做的，所以今天主要跟大家分享一下什么是Fine-tuning、Fine-tuning的原理以及Fine-tuning的应用，以帮助大家在工作中更好的理解大模型微调。什

longfei.li·2024-09-01 22:56

扩展开发的新篇章：Xcode中应用插件与扩展的深度指南

扩展开发的新篇章：Xcode中应用插件与扩展的深度指南在应用开发的世界里，插件和扩展是提升应用功能和用户体验的强大工具。

2401_85763803·2024-09-01 22:55

Docker技术入门与实战-第3版.pdf OCR 高清可复制

Docker技术入门与实战-第3版.pdfOCR高清可复制Docker技术入门与实战-第3版.pdfOCR高清可复制简介预览下载地址Docker技术入门与实战-第3版.pdfOCR高清可复制简介本书从Docker

clicheeeeee·2024-09-01 22:24

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

【网络安全】WordPress Uncontrolled Resource Consumption

文章目录WordPresswp-cron.php实战漏洞危害解决措施WordPressWordPress是全球最广泛使用的内容管理系统（CMS），目前约有43%的网站依赖于它。

秋说·2024-09-01 22:52

逆向时间管理只会带来黑眼圈！调节生物钟从良好的睡眠习惯开始！

大多数时候我们也想拥有规律、稳定、深度的高质量睡眠，但是现实情况却是"臣妾做不到啊"！深夜一两点钟仍然在"修仙"，早上闹钟响过六七遍却还是挣脱不了被窝的"封印"，这其实是我们的生物钟出了问题。

小骏说说·2024-09-01 21:07

Pocketbase实战体验：内置数据库与实时功能如何超越传统MySQL

Pocketbase是一个开源的实时后端服务器，内置了数据库、实时订阅、用户认证、RESTfulAPI等功能，而MySQL是一个广泛使用的关系数据库管理系统。以下是Pocketbase相对于MySQL的一些潜在优点：完整的后端解决方案一体化：Pocketbase提供了一个一站式的后端解决方案，包括数据库、用户认证、文件存储和实时功能，而MySQL主要是一个数据库管理系统，需要与其他组件（如应用程序

黑金IT·2024-09-01 21:17

【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总

论文1：CryoDRGN-ET：深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构，但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。

吃吃今天努力学习了吗·2024-09-01 20:46

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。

背包客研究·2024-09-01 20:15

读《深度学习：走向核心素养》

3.教师组织学生研讨和交流，增加学生之间的深度互动这是实现深度学习的关键环节。深度学习的场域，是多人共同参与的场域，学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。

qingqianshiguan·2024-09-01 20:27

nvidia cuda镜像说明

nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。

九品神元师·2024-09-01 20:42

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列，即生成的序列不应该让人感到很困惑，困惑度的核心思想是：序列生成的概率越大，其困惑度越小，因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型

Axlsss·2024-09-01 20:11

Flask Web应用开发深度分析

以下是对FlaskWeb应用开发的深度分析：一、Flask的核心特性1.轻量级：Flask框架的核心构成较为简单，没有默认使用的数据库和窗体验证工具，开发者可以根据需要自行添加。

Botiway·2024-09-01 20:11

dubbo实战之一：准备和初体验

《dubbo实战》系列的父工程为了方便管理《dubbo实战》系列的代码和依赖库版本的管理，这里创建名为dubbopractice的父maven工程，整个系列的后续源码都会作为它的子工程；dubbopractice

联旺·2024-09-01 20:45

深度学习奥秘解锁：AI大模型技能提升指南

文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展，AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率，研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力，并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习正为人类的生活和工

AGI大模型老王·2024-09-01 19:09

Vue3学习总结-v-if与v-show的使用案例和区别

Vue3实战：v-if与v-show在用户界面切换中的应用在Vue.js中，v-if和v-show是两种常用的条件渲染指令，它们允许我们根据表达式的值来动态地显示或隐藏DOM元素。

风清扬雨·2024-09-01 19:06

【科技前沿】用深度强化学习优化电网，让电力调度更聪明！

Hey小伙伴们，今天我要跟大家分享一个超级酷炫的技术应用——深度强化学习在电网优化中的典型案例！如果你对机器学习感兴趣，或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法，这篇分享绝对不容错过！‍

风清扬雨·2024-09-01 19:05

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

【JavaWeb项目】——外卖订餐系统用户购买餐品、查询购物车、取消购物车餐品操作

个人主页：【Y小夜】作者简介：一位双非学校的大二学生，编程爱好者，专注于基础和实战分享，欢迎私信咨询！

Y小夜·2024-09-01 19:04

史上最详Android版kotlin协程入门进阶实战(三)，Android多线程断点续传

是滴，这里只是一种可能，我们现在回到调用continuation的地方，这里的continuation在前面通过DispatchedContinuation得到的，而实际上DispatchedContinuation是个BaseContinuationImpl对象（这里不扩展它是怎么来的，不然又得从头去找它的来源）。valdelegate=delegateasDispatchedContinuat

m0_65320833·2024-09-01 18:33

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