离散选择概率模型第25页

微信小程序实现类似picker多选

版本迭代picker单选改为多选，官方文档只有多列选择器没有多选，自己写呗最终实现效果图实现思路：1.自己画模态框2.遍历初始数据push新增参数checked:false3.点击改变checked值来实现多选上代码

JRJ || 575·2025-01-19 15:15

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。

Blair Long·2025-01-19 15:14

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐

雏Carnation·2025-01-19 15:42

一文读懂数据仓库构建流程（超详细）

1、数仓构建整体流程数仓构建核心图：我们可以发现其实数据开发占比整个数仓构建流程只是很小的部分，只要我们将前期的数据调研，各种数仓模型设计好，剩下

嗨皮一会吧·2025-01-19 15:41

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？

小小小小祥·2025-01-19 15:40

微信小程序单选题双击取消功能实现

具体实现方法：添加了一个状态变量isChecked,初始值设为false，在选项上添加了点击事件，设置了两个全局变量，在点击事件中，第一个全局变量存奇数次选择的值，第二个全局变量存偶数次选择的值，将这两个变量进行对比

d1st2nt·2025-01-19 15:39

openai的代理框架中国版swarmforchinese，又简单又实用而且是趋势

各种概念，概念生涩难懂，与大模型用自然对话非常简洁相反而驰有没有一种非常简单又实用的框架有openAI开源的swarm但是默认用的openai的接口。

Ai君臣·2025-01-19 14:07

微信小程序之单选框

微信小程序中的单选框（Radio）是一个常用的输入组件，用于在多个选项中进行选择。常见的应用场景有性别选择、选项过滤、问卷调查等。本文将介绍小程序中单选框的特点和作用及相应示例。

ch_s_t·2025-01-19 14:06

探索LLMonitor：全面提升AI应用可观测性的开源平台

引言在构建和部署大型语言模型（LLM）和聊天模型时，开发者通常面临数据追踪、使用情况分析、成本控制等各种挑战。LLMonitor是一个开源的可观测性平台，专注于解决这些挑战。

afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南

Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互，帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。

afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（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

WangYan2022·2025-01-19 14:34

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构引言在AI模型的构建与部署中，无服务架构（ServerlessArchitecture）正逐渐成为开发者的首选方案。

afTFODguAKBF·2025-01-19 13:30

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。

亚远景aspice·2025-01-19 13:29

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

详细分析Python爬虫中的xpath（附Demo）

码农研究僧·2025-01-19 13:58

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

1、网络安全体系概述1.1、网络安全体系概念网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、安全投入等多种要素。1.2、网络安全体系特征(1)整体性。网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元按照一定

jnprlxc·2025-01-19 13:58

python 清空表格_python 清空表数据库表

迁移数据使用Gptransfer使用Gptransfer命令迁移一个Greenplum数据库集群中的数据到另一台集群(metradata,data)gptransfer可以迁移数据库中的全部数据或者部分选择的表到另外一台

weixin_39989190·2025-01-19 13:57

多功能水印添加工具

2.图片加水印轻松为您的图片添加水印，支持多种水印样式和位置选择，保护您的图片版权。3.视频加水印不仅支持图片水印，还能为视频添加水印，确保您的视频内容得到保护。4.视频

風落·2025-01-19 13:25

文本编辑器：纯国产的EverEdit是一个不错的选择

1为什么选择了EverEdit注：本文来自一位编辑器老用户的体会。世面上文本编辑器各类繁多，开源免费的编辑器更是多不胜数，既然有这么多免费的替代品，为什么还要EverEdit？

彩虹小黑馬·2025-01-19 13:55

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

Pytorch详解-模型模块Module¶meterModule初认识forward函数ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList

qq742234984·2025-01-19 13:24

javascript数据结构

在JavaScript中，数据结构的选择和实现对于编写高效、可维护的代码至关重要。JavaScript提供了一系列内置的数据结构，同时也支持自定义复杂的数据结构。

Sherry Tian·2025-01-19 12:53

css中的优先级和继承

1.优先级(在所有的选择器中某个选择器定义的规则是否能够胜出（即优先级）取决于三个元素：（1）先考虑权重，权重一样的，后面的样式回覆盖前面的样式（2）!

挽风莬·2025-01-19 12:51

django笔记

路由刚创建出来的项目分为两级：第一级：项目文件夹manage.py第二级是我们的关键：settings项目的总配置文件urlsurl链接文件wsgi服务器配置文件MVC全名是ModelViewController，是模型

幸福诗歌·2025-01-19 12:20

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

CSS基础_引入+选择符+样式继承+优先级

目录引入方式内部引入方式外部引入方式选择符详解id选择符class选择符tag选择符通配选择符分组选择符包含选择符伪类选择符样式的继承样式的优先级引入方式入门那里已经记录过行间引入，但是基本上不用，因为项目需要统一性

古老风向标·2025-01-19 12:18

Python 毕业设计怎样选题？500 到 Python 毕业设计题目推荐

全网粉丝30W+,Csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌前言文章首发地址地址选择一个合适的Python毕业设计题目，是一个重要的决策，它将影响你未来几个月的工作

程序员徐师兄·2025-01-19 11:18

ChatGPT原理及其应用场景

其工作原理可以从以下几个方面进行解析：GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技

编程小郭·2025-01-19 11:47

算力平台环境搭建实操

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、登录账号二、选择算力平台已有镜像或外部导入镜像创建开发环境三、配置环境1.修改算力平台密码2.配置代理（1）进入bashrc配置文件

罗小黑的师傅·2025-01-19 11:43

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Python学习之-Pydantic详解

在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。

夏天Aileft·2025-01-19 11:11

使用 CompletableFuture 实现异步编程

1.为什么选择CompletableFuture？传统的异步编程通常依赖于回调或Future，但这些方法存在一些缺

·2025-01-19 11:37

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。

耿礼勇·2025-01-19 11:40

【Lua源码分析系列】1. 概述

为何选择Lua？其实本人更加想分析Javascript的v8引擎和Chakra引擎的，只是感觉能力还不太够。

·2025-01-19 11:07

ShardingSphere 注意事项

下面列出了在使用ShardingSphere时需要注意的几个重要方面：1.分片规则设计分片策略的选择：ShardingSphere支持多种分片策略，包括哈希分片、范围分片和复合分片。

冰糖心158·2025-01-19 10:06

计算机网络（48）P2P应用

前言计算机网络中的P2P（PeertoPeer，点对点）应用是一种去中心化的网络通信模式，它允许设备（或节点）直接连接并共享资源，而无需传统的客户端-服务器模型。

IT 青年·2025-01-19 10:05

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

that's boy·2025-01-19 10:35

Web3.0开发路线

区块链基础：区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。共识机

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

在Pycharm中安装Cv2

3.点击解释器名称（通常是解释器路径的一部分），然后选择"ShowAll"。4.在弹出的解释器列表中，选择你想要安装cv2的解释器。5.点击加号按钮（或者"+"按钮），然后选择"InstallPa

Rverdoser·2025-01-19 09:29

海外代理IP选择指南：开启数据采集的便捷之旅

今天，我们就一起来探讨如何选择合适的海外代理IP，为你的数据采集之旅保驾护航。明确数据采集需求：找准方向在选择海外代理IP之前，首先要做的是明确自己的数据采集需求。

Loongproxy·2025-01-19 09:29

Databricks 利用 AI 推进癌症研究和澳大利亚的基础设施发展

在澳大利亚，PeterMacCallum癌症中心和基础设施建设公司JohnHolland集团，选择使用云数据和AI平台Databricks来解决严重的数据碎片化问题，这些问题阻碍了他们从业务数据中获取见解的能力

科技评论AI·2025-01-19 09:28

归并排序算法

归并排序1算法介绍和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是O(nlogn）的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。

猫一样的妩媚·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

20250118 PPT画的论文插图如何导出高分辨率图片：修改电脑注册表

在“自定义”区域选择“幻灯片大小”。选择“自定义幻灯片大小”。在弹出的对话框中，将幻灯片的尺寸设置为更大的数值（比如宽度设置为40英寸，高度设置为30英寸），这有助于提高导出图片的分辨率。

HI_Forrest·2025-01-19 09:26

el-date-picker时间选择框开始时间和结束时间校验

需求：有两个时间选择框,一个是开始时间,一个是结束时间，要求结束时间一定要大于开始时间。

月亮慢慢圆o·2025-01-19 09:56

瞄准K12阶段，日本生成式AI会弯道超车吗？

因此，拥抱AI几乎是想要在未来有所突破的必然选择。而

科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

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