特征工成

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归*
百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

OpenCV基础：用Python生成一幅黑白图像

Python代码下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵，修改特征
superdont·2025-03-09 10:58

DNS隧道检测的原理

DNS隧道检测的核心原理是通过分析DNS流量中的异常特征，识别出隐藏在正常DNS协议中的非授权数据传输。
嗨起飞了·2025-03-09 09:18

【Hadoop】详解HDFS

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
2302_79952574·2025-03-09 09:13

golang深度学习-性能分析

性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态，有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。
老狼伙计·2025-03-09 08:26

java中有了ArrayList为什么还有LinkedList

这两种集合类都属于Java集合框架的一部分，但它们在设计和实现上有显著的不同，这导致了它们在性能特征和使用场景上的差异。
不如打代码KK·2025-03-09 08:25

Kali Linux渗透基础知识整理(四):维持访问

它被设计成一个可靠的后端(back-end)工具，能被
陆小马·2025-03-09 07:11

AI图片创作与图像生成：青花瓷风格的艺术魅力

1.青花瓷的艺术特征青花
weixin_58606202·2025-03-09 05:16

基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证

其中，中值滤波是一种常用的图像去噪方法，广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现，并通过MATLAB进行辅助验证。
CodeWG·2025-03-09 04:26

TopK问题

针对TopK问题，通常方案是分治+Trie树/Hash+小顶堆，即先将数据集按照Hash方法分解成多个小数据集，然后使用Trie树/
K. Bob·2025-03-09 03:11

sql注入基础原理(SQL injection)

sql注入基础原理文章目录sql注入基础原理Sql注入简介案例表产生sql注入的写法python相关java相关php相关sql注入相关技术B:基于布尔的盲注特征案例总结E:基于错误案例总结U:基于联合查询案例总结
？？？？27282·2025-03-09 03:26

短视频配音工具CosyVoice2.0，解锁市面上所有配音师，这篇文章价值好几千！

声音克隆也可以用于你用过的配音网站，比如魔音工坊等收费配音网站。现在有了它，你可以省去费用的同时，还能够通过克隆配音师的音色到你自己
Zhikes·2025-03-09 02:21

BitMap实现用户签到、UV统计

由于String类型的最大上限是512M，换算成bit位就是2^32个，这决定了BitMap可操作的最大范围。
mikey棒棒棒·2025-03-09 01:41

34.二叉树进阶3（平衡二叉搜索树 - AVL树及其旋转操作图解）

set的使用用与模拟·橘子真甜/c++-learning-of-yzc-码云-开源中国(gitee.com)⭐标⭐是比较重要的部分一.二叉搜索树的缺点之前文章中提到，普通的二叉搜索树在某些情况下会退出成链表
橘子真甜～·2025-03-09 01:39

冯诺依曼架构与操作系统

目录一、冯诺依曼体系结构1.历史背景2.核心组成3.工作原理4.冯诺依曼体系下的QQ聊天与文件传输：数据流动全解析场景1：发送文字消息场景2：发送文件冯诺依曼体系的显性特征总结：软件数据流中的冯诺依曼基因二
南风与鱼·2025-03-09 01:36

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了
qq_43625764·2025-03-09 01:05

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

基本逻辑（1）使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5，并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树
生信与基因组学·2025-03-09 00:18

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

目录BiLSTM的双向信息流机制LSTM回顾BiLSTM架构解析时序特征融合策略BiLSTM实现与案例注意力机制原理
凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

软考架构-面向服务的架构风格

2、特征可从企业外部访问、随时可用（服务请求能被及时响应）、粗粒度接口（粗粒度提供一项特定的业务功能，细粒度服务代表技术构件的方法）、服务分级、松散耦合（服务提供者和服务使用者分离）、可重用的服务及接口设计管理
zyhJhon·2025-03-08 23:03

linux下进程间通信方式(匿名管道)

进程间通信的本质与实现原理关键设计思想：二、匿名管道深度解析2.1️系统调用接口2.2代码案例详解2.3关键代码解析三、管道运行特性深度分析3.1实验现象3.2⚙️关键特性验证四、开发实践指南️4.1Makefile解析五、管道的核心特征六
誓约酱·2025-03-08 23:57

AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》（完整版PDF免费附下载）

世界上的相遇都是久别重逢~数字人是通过多种数字智能技术创建，具备人类外观形象、声音语言、肢体动作与思维功能等特征的数字智能体。
AI大模型_学习君·2025-03-08 21:10

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

根据all_feature参数选择特征
|柳贯一|·2025-03-08 21:09

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度
W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

文本预处理：对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练：使用训练数据训练分类模型。模型评估：使用测试数据评估模型的性能。预测：使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。
max500600·2025-03-08 19:17

图像处理篇---opencv中的图像特征

文章目录前言一、纹理特征：局部二值模式（LBP）1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三
Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1
Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

测试工程师必读~Manus 邀请码申请攻略 + DeepSeek 对比 + AI 工具在测试中的实战应用

本文将重点围绕测试工程师的工作场景，详细解析如何申请Manus邀请码，并对比其与DeepSeek的功能差异，同时结合实际工
Python测试之道·2025-03-08 18:15

2月13日鸿蒙生态日日新PLOG，又有新应用上线啦！

2月13日鸿蒙生态日日新PLOG：腾讯文档、工银商户之家、辽事通等多款应用上架；剪映、飞书、Excel电子表格手机版等多款应用功能更新。
花先锋队长·2025-03-08 18:20

如何选择适合你的AWS EC2实例？场景化分析助你精准决策

场景一：高并发Web应用——平衡计算与成本业务特征：电商大促、社交平台活动等高流量场景，需要快速响应突发流量，同时控制成本。解决方案：推荐实例：计算优化型（如C7g、C6i）核心
AWS官方合作商·2025-03-08 18:49

判断一个数是否是素数——Java（进阶高效算法）

上一篇中的for循环是从3直到n-1，这里通过Math.sqrt(n)的方法做出改进，使得循环的次数变少以加快运算效率和速率一、Math.sqrt(n)实际上就是开方如果一个数n不是质数，那么它一定可以分解成两个因数
Pniubi·2025-03-08 18:18

Windows逆向工程入门之 ADDRESS(virtual logical effective linear physical)

需要通过段寄存器（如CS、DS等）与段表的基地址换算成线性地址。有效地址（E
0xCC说逆向·2025-03-08 17:41

神经网络图像识别技术,神经网络如何识别图像

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法
小浣熊的技术·2025-03-08 17:28

人工神经网络的基本属性,神经网络四个基本属性

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法
小浣熊的技术·2025-03-08 17:25

# 附录3 傅立叶分析应用

在Excel中，傅立叶分析工具为用户提供了简单而高效的频域分析手段，帮助发现数据中的周期性特征，识别异常频率，从而做出有针对性的决策。
技术与健康·2025-03-08 16:39

神经网络：让机器学会“观察与思考“的数字大脑

你可以把神经网络想象成一个会学习的"电子大脑"，它的工作原理既神秘又有趣：1.从单个神经元开始就像人类大脑由神经元组成，神经网络的基本单元是"人工神经元"。
安意诚Matrix·2025-03-08 16:10

Triplet Loss原理及 Python实现

FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入
AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

#深度优化提示词模板：解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案

摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系，基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。
领码科技·2025-03-08 11:38

服务器遇到DDOS攻击怎么办？

随着Internet互联网络带宽的增加和多种DDOS黑客工具的不断发布，DDOS拒绝服务攻击的实施越来越容易，DDOS攻击事件正在成上升趋势。
快快网络霍霍·2025-03-08 11:04

MySQL 将多行数据转换为一行数据

摘要：在MySQL中，如果你想要将某个属性的多个结果连接成一行显示（即，将多行数据转换为一行数据，通常是通过某种分隔符连接），你可以使用GROUP_CONCAT()函数。
flying jiang·2025-03-08 11:03

云计算的特征

五个主要特征：按需自助服务：消费者可以按需部署处理能力，如服务器时间和网络存储，而不需要与每
帅维维·2025-03-08 11:02

深度学习中N维数组的介绍

1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。
帅维维·2025-03-08 11:01

DeepSeek掘金——vLLM和ollama综合对比

在第一部分和第二部分中，我们分别探讨了Ollama和vLLM，了解了它们的架构、功能和基本性能特征。现在到了决定性的一轮：面对面的比较，以帮助您根据特定需求
不二人生·2025-03-08 10:12

从 Web2 到 Web3：互联网发展的重要转折

Web2：信息共享与社交网络的兴起Web2，也被称为“社交网络时代”，其核心特征是用户生成内容（UGC）和社交网络的普及。
Roun3·2025-03-08 09:34

深入浅出的理解deepseek类大模型（附运行代码）

我们把Qwen2模型想象成一个非常聪明的“阅读理解专家”。这个专家，就像我们人类一样，需要先“看”到文字，然后才能理解文字的意思，最后才能回答问题或者生成新的文字。
AI人工智能时代·2025-03-08 08:47

云原生边缘计算：重塑分布式智能的时空边界

一、边缘计算架构范式演进1.1技术架构对比矩阵特征维度中
桂月二二·2025-03-08 08:33

C++ 重载运算符

你可以把它想象成给运算符赋予了新的“超能力”，让它们能够适用于我们自己创建的数据类型，就如同它们对int、double这样的内置类型操作一样自然流畅。
非德77·2025-03-08 07:00

深度学习模型：原理、应用与代码实践

其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开，结合代码示例，系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。
accurater·2025-03-08 07:43

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

它通过结合局部和全局信息来增强特征表示能力，同时保持较低的计算复杂度。核心思想：MLCA的核心
听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

selenium用例执行过程采集操作形成测试报告上的回复

在代码执行的过程中不断的进行截图，把截图拼接成gif动态图，放在测试报告上1、每条用例执行启动一个线程，这个线程会每隔0.3秒进行截图项目下创建一个临时目录video用来存储所有截图以及gif动态图封装不断截图的方法
进阶的DW·2025-03-08 06:24

SQL Server 中SQL语句执行顺序

SQL不同于与其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大数编程语言中，代码按编码顺序被处理。
冷漩·2025-03-08 06:51
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