特征可视化

99.24 金融难点通俗解释：MLF（中期借贷便利）vs LPR（贷款市场报价利率）

7.小贴士7.1关注渠道7.2实用建议8.总结9.LPR数据获取代码实现&数据可视化9.1数据获
AI量金术师·2025-02-02 23:23

基于STM32的智慧农业控制系统设计：python可视化、UART、I2C、TCP/HTTP技术

1.项目选题与需求分析选题背景和动机全球农业正面临着气候变化、人口增长与资源短缺等多重挑战。传统农业生产方法难以满足现代社会对高效、可持续农业的需求。智慧农业的概念应运而生，旨在通过高科技手段提升农业生产效率、降低人力成本、提高作物质量和产量。本项目设计的智慧农业大棚系统，基于STM32C8系列微控制器，集成多种传感器与执行器，旨在实现对大棚环境的智能监控与管理。目标用户和市场需求分析目标用户包括
极客小张·2025-02-02 22:46

【面试系列】Ruby 高频面试题

⭐️全流程数据技术实战指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录Ruby初级面试题及附详细解答1.Ru
野老杂谈·2025-02-02 21:42

Python-基于PyQt5,wordcloud,pillow,numpy,os,sys的智能词云生成器

前言：日常生活中，我们有时后就会遇见这样的情形：我们需要将给定的数据进行可视化处理，同时保证呈现比较良好的量化效果。这时候我们可能就会用到词云图。
闪云-微星·2025-02-02 19:30

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

004-VTK用户指南--第一部分--第1章-欢迎

VTK是一个开源的、面向对象的、用于计算机图形学、可视化和图像处理的软件系统。尽管VTK庞大且复杂，但只要你了解它的基本面向对象的设计和实现法，你就会发现我们的设计会使它易于使用。
darlingfresher·2025-02-02 16:04

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

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。
程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

《数据可视化新高度：Graphy的AI协作变革》

Graphy作为一款前沿的数据可视化工具，凭借AI赋能的团队协作功能，为企业打开了数据协作新局面，重新定义了团队在数据领域的协同方式。
程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

ECharts 样式设置

ECharts样式设置引言ECharts是一款功能强大的可视化库，广泛用于数据可视化。样式设置是ECharts中的重要一环，它能够帮助开发者根据需求调整图表的视觉效果，使其更加美观和易于理解。
lsx202406·2025-02-02 14:55

open3d踩雷避坑（运行不了又不报错）

open3d的这个问题，折磨了我一整晚+一早上，直到我看到了github的一个issue问题描述：我安装open3d直接：pipinstallopen3d但是学到一半发现运行部分代码问题描述：open3d不出可视化
yuyuyue249·2025-02-02 14:25

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线
无水先生·2025-02-02 14:51

【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

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率
kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

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

Three.js + GIS：打造三维地理信息系统的教程

Three.js+GIS：打造三维地理信息系统的教程Three.js是构建WebGL3D应用的强大工具，而结合GIS（地理信息系统）后，可以实现炫酷的三维地理可视化效果。
全栈探索者chen·2025-02-02 12:08

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

22章2节：如何在 R Markdown 和 R Notebook 中创建使用

同时，RNotebook是一种交互式文档格式，它将叙述性文本、数据可视化以及其他多媒体组件与用R语言编写的代码结合在一起。RNotebook使用户能够创建和分享包含数据分析
DAT｜R科学·2025-02-02 10:24

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

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

文章目录1.基本数学概念2.线性相关和生成子空间3.范式4.特殊类型的矩阵和向量5.特征分解6.奇异值分解1.基本数学概念标量(scalar):一个标量就是一个单独的数，它不同于线性代数中研究的其他大部分对象
取个名字真难啊啊·2025-02-02 06:19

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器，包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的
清水白石008·2025-02-02 03:06

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）

目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
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

Python读取nc文件

目录导入库读取nc文件查看数据类型二维数组切片观察部分区域数据可视化导入库importxarrayasxrimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib读取nc
小徐爱吹晚风·2025-02-01 22:04

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

PaddlePaddle用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。
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

网络拓扑映射器

网络拓扑映射软件：满足网络可视化需求的必备工具网络拓扑映射软件或使IT管理员能够了解整个网络基础设施的组织方式。使用网络图软件，IT管理员可以更好地可视化和概念化网络和设备依赖关系。
ManageEngine卓豪·2025-02-01 20:48

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。
·2025-02-01 20:52

汽车蓝牙钥匙定位仿真小程序

在短距离定位场景下的可行性，我们搭建了一个简易原型：利用UniApp在移动端采集蓝牙信标的RSSI（信号强度），通过三边定位算法估算钥匙在车内或车周围的坐标，并使用FastAPI+Redis实现数据存储与可视化接口
程序员石磊·2025-02-01 19:04

QChartView 应用详解

一、引言在数据可视化领域，Qt框架提供了强大的工具，其中QChartView便是一个极为重要的组件。
我喜欢就喜欢·2025-02-01 18:55

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

Day32【AI思考】-数学可视化学习的 专业工具与技巧全指南

文章目录数学可视化学习的**专业工具与技巧全指南**1、回答1：**一、专业数学可视化工具库****1.交互式动态平台****~~2.编程驱动工具~~****3.三维沉浸式工具****二、进阶可视化技巧
一个一定要撑住的学习者·2025-02-01 17:21

浅色可视化大屏虽然经常被诟病，也有自己的用武之地呀

一、视觉舒适性与减轻疲劳在长时间的使用和观察中，浅色可视化大屏能够为用户带来更舒适的视觉体验，减轻视觉疲劳。与深色背景相比，浅色背景通常反射的光线较少，对眼睛的刺激相对较小。
大象数据工场·2025-02-01 16:14

3D图形学与可视化大屏： 渲染管线的概念、作用、各个阶段介绍。

一、渲染管线的概念渲染管线是指在3D图形学中，将3D场景转换为2D图像的一系列处理过程。它就像一条生产线，将原始的3D数据（如顶点坐标、颜色、纹理等）经过一系列的加工和处理，最终生成可以在屏幕上显示的2D图像。渲染管线通常由多个阶段组成，每个阶段都有特定的任务和功能。这些阶段按照一定的顺序依次执行，前一个阶段的输出作为后一个阶段的输入，直到最终生成图像。二、渲染管线的作用实现3D场景到2D图像的转
大美工控设计师·2025-02-01 16:14

【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构

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-期末复习题

A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化‍将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以
泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

【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
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