特征分解第7页

L1-006 连续因子*

例如630可以分解为3×5×6×7，其中5、6、7就是3个连续的数字。给定任一正整数N，要求编写程序求出最长连续因子的个数，并输出最小的连续因子序列。

666HZ666·2025-02-03 00:01

Go语言圣经 - 第5章函数 - 5.9 Panic异常

第5章函数函数可以让我们将一个语句序列打包成一个单元，然后可以从程序中其他地方多次调用，函数的机制可以让我们把一个大的工作分解成小任务。

shiyivei·2025-02-02 22:19

python算法和数据结构刷题[5]：动态规划

它通过将大问题分解为小问题，并找到这些小问题的最优解，从而得到整个问题的最优解。动态规划与分治法相似，但区别在于动态规划的子问题通常不是相互独立的。动态规划的核心是解决重复子问题。

励志成为美貌才华为一体的女子·2025-02-02 20:04

【C绿竹拔节(二)】 C语言函数划分解说

建议:开发环境:非([IDE:DevCpp][std:-std=c11])、([IDE:Clion]、[CLibrary:C11])、Linux摘要:在C语言中，函数可以根据其用途和行为进行多种分类。这些分类包括回调函数、异步函数、同步函数、阻塞函数、非阻塞函数、静态函数、内联函数、递归函数、变参函数、纯函数和高阶函数。每种类型的函数在不同的编程场景中都有其独特的用途和优势。回调函数常用于事件驱动

adnyting·2025-02-02 20:33

学习日志009--面向对象的编程

一、面向对象编程的核心概念封装（Encapsulation）封装是面向对象编程的一个主要特征，它将对象的数据（属性）和操作这些数据的方法（行为）结合在一起，形成一个独立的对象。

Z211613347·2025-02-02 18:16

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。

BugNest·2025-02-02 16:03

详细介绍：使用 Axios 上传图片文件

（index.html完整代码）结构解析3.JavaScript部分解析3.1事件监听和图片上传3.2处理响应和错误4.完整流程5.总结6.适用场景这篇文章将展示如何通过Axios发送POST请求来实现图片上传

还是鼠鼠·2025-02-02 16:33

Axios 的地区查询(案例)

目录1.项目背景与功能概述2.完整代码3.HTML结构解析输入表单查询按钮地区列表4.JavaScript部分解析监听点击事件发送Axios请求处理响应数据5.完整流程6.总结7.适用场景8.优化和扩展本案例展示了如何使用

还是鼠鼠·2025-02-02 16:33

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-02 14:20

新浪微博签到数据集可视化系列（一）：数据介绍

微博签到数据不仅反映了用户在特定时间的所处位置，还能体现其活动轨迹、兴趣偏好以及与周围环境的互动关系，具有高频性、实时性等特征，以及蕴含丰富的时间、空间和语义等多维信息，在社会科学、地理信息科学、城市研究

雪山青木·2025-02-02 13:48

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。

2401_84239830·2025-02-02 13:41

程序员之路：编程语言面向对象的特征

面向对象编程（Object-OrientedProgramming，OOP）有以下四个主要特征：封装（Encapsulation）概念封装是指将对象的状态（数据成员）和行为（方法）包装在一个单元（类）中

ysdysyn·2025-02-02 12:05

【产品经理修炼之道】-一文搞懂微服务架构

文章从微服务架构的引入和发展讲起，详细对比了传统单体应用与微服务的差异，并探讨了微服务架构的具体特征。进一步，文章阐释了SOA与微服务的区别，并提供了微服务架构实践的指导，包括设计模式和应用案例。

xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 11:30

YOLOv10改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。

Limiiiing·2025-02-02 10:50

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略，有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。

Limiiiing·2025-02-02 10:49

手机直连低轨卫星通信：架构、关键技术和未来展望

【摘要】借助低轨卫星星座全时全域覆盖优势，手机直连卫星通信预期成为6G重要特征之一。首先介绍了手机直连卫星的测试验证、标准化与商业项目发展现状。

罗思付之技术屋·2025-02-02 09:46

C中面向对象的三大特征是什么？

###C语言中面向对象的三大特征及其详细解释与示例####1.封装**定义**：封装是将对象的状态（成员变量）和行为（成员函数）封装在一起，通过访问修饰符对外部隐藏对象的内部实现细节。

计算机学长大白·2025-02-02 08:02

58 | 如何判断架构设计的优劣？

比如：KISS：简单比复杂好；Modularity：着眼于模块而不是框架；Testable：保证可测试性；OrthogonalDecomposition：正交分解。

_Rye_·2025-02-02 07:30

高级SQL特性

目录1、约束（1）主键（2）外键（3）唯一约束（4）检查约束2、索引（1）什么是索引，为什么使用索引（2）创建索引3、触发器4、数据库安全1、约束关系数据库存储分解为多个表的数据，每个表存储相应的数据。

Lang_xi_·2025-02-02 07:58

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。

qwmb919·2025-02-02 07:25

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

关键词：词向量（WordRepresentations）：单词被表示为一个多维向量，每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示（D

苏西月·2025-02-02 07:54

《深入浅出HTTPS》读书笔记（31）：HTTPS和TLS/SSL

就是说HTTPS拥有HTTP所有的特征，并且HTTP消息由TLS/SSL协议进行安全保护。对于客户端（比如浏览器）来说，发送HTTPS请求就是连

earthzhang2021·2025-02-02 06:51

深度学习——线性代数

取个名字真难啊啊·2025-02-02 06:19

CSS工具与工作流

模块化：将CSS分解成小的、可管理的模块或组件，常用的方法有BEM（BlockElementModifier）、SMA

天涯学馆·2025-02-02 04:33

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。

老许的花开·2025-02-02 01:24

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

赵钰老师·2025-02-02 01:50

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三

小李很执着·2025-02-01 23:43

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

-优点：能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，适合需要特征提取的任务。-缺点：无法直接生成文本输出。-代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT等。

阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-01 21:56

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征

〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

importpaddleimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt2.加载自定义数据集假设有一个CSV文件custom_dataset.csv，其中包含特征

Luzem0319·2025-02-01 21:51

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

大模型开发流程及架构

利用大语言模型的强大理解能力和生成能力●结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用二、明确目标●大模型作为一个调用工具，不需要知道太多的原理，不需要优化模型能力●需要掌握PromptEngineering、数据处理方法、业务逻辑分解等手段来充分发挥大模型能力

寒夜灬星辰·2025-02-01 20:12

StarRocks实战——表设计规范与监控体系

目录前言一、StarRocks表设计1.1字段类型1.2分区分桶1.2.1分区规范1.2.2分桶规范1.3主键表1.3.1数据有冷热特征1.3.2大宽表1.4实际案例1.4.1案例一：主键表内存优化1.4.2

吵吵叭火·2025-02-01 17:53

【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构

以下是DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征

xiaoli8748_软件开发·2025-02-01 16:07

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-02-01 14:21

深度学习之核函数

支持向量机通过某非线性变换φ(x)，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。

fpcc·2025-02-01 12:38

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上

项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集（2）针对跨架构下的二进制程序，利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言，对于不同中间语言，选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征

XLYcmy·2025-02-01 12:37

Python | GIL锁 | 5分钟掌握【全局解释器锁】(GIL)

GIL（GlobalInterpreterLock）全局解释器锁；GIL(GlobalInterpreterLock)是Python部分解释器的一个重要特性。

比特本特·2025-02-01 11:01

Vue.js 组件开发：从基础到进阶

通过组件化开发，可以将复杂的页面分解为多个易于管理的部分。组件

学不完了是吧·2025-02-01 10:58

自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)

常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec

纠结哥_Shrek·2025-02-01 09:19

计算机网络概述

计算机网络概述】——计算机网络概述的文章，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是听风与他☁️博客首页：CSDN主页听风与他每日一句：狠狠沉淀，顶峰相见目录前言计算机网络21世纪的特征早期网络分类互联网互联网概述计算机网络互联网服务提供者

听风与他·2025-02-01 09:41

38字以上的标题：OTFS仿真 MIMO-OTFS MP检测算法：详细注释、ZF均衡、低复杂度LU分解和误差纠正MMSE均衡检测：OMP及基本信道估计、MRC检测，结合索引调制IM、空间调制SM、正交

OTFS仿真MIMO-OTFSMP检测算法（详细注释），ZF均衡，低复杂度lu分解和误差纠正mmse均衡检测omp及基本信道估计，MRC检测，结合索引调制IM，空间调制SM，正交空间调制，SM-OFDM

PGCUZcQeR·2025-02-01 06:23

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、创建数组4、数组操作5、常用函数6、矩阵运算7、广播机制8、随机数三、在机器学习中使用到Numpy的简单示例1、数据预处理1.1数据归一化1.2数据标准化2、特征工程

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

微服务架构的九大核心组件：构建现代应用的基石

微服务架构允许将应用程序分解为一组小型、独立的服务，每个服务都围绕特定的业务功能构建，并且可以独立部署和扩展。这种架构模式不仅提高了开发效率，还增强了系统的可维护性和可扩展性。

了尘风镜·2025-02-01 05:14

什么是 Next.js 中的代码分割？如何提升性能？

代码拆分的核心思想是将应用的代码分解成更小、更易管理的部分，并在需要时动态加载这些部分。通过减少应用的初始加载时间，这一技术显著提升了性能和用户体验。

·2025-02-01 05:09

秋夜Autumn·2025-02-01 05:06

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块包含二次独家创新

但不同物体所需的上下文信息范围不同，为了更好地对这些特性进行建模，本文利用大核选择模块二次创新C3k2，使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时，动态地根据输入调整模型的行为，使网络更好地适应图像中

Limiiiing·2025-02-01 04:03

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

因此，作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制，即在级

挂科边缘·2025-02-01 04:30

Transformer模型解码器部分实现

说明：部分内容来自于网络教程，如有侵权请联系本人删除教程链接：2.4.2解码器-part2_哔哩哔哩_bilibili1.解码器层的作用作为解码器的组成单元，每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取操作

APPLECHARLOTTE·2025-02-01 03:24

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