移动端机器学习第26页

政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（三）（重命名与合并）

政安晨·2024-02-09 14:38

政安晨：快速学会～机器学习的Pandas数据技能（五）（分组和排序）

提升您的洞察力水平，数据集越复杂，这一点就越重要。概述映射允许我们逐个值地转换DataFrame或Series中的数据，针对整个列进行操作。然而，通常我们希望对数据进行分组，然后对所在组进行特定操作。正如你将学到的，我们可以通过groupby()操作来实现这一点。我们还将涵盖一些额外的主题，例如更复杂的索引DataFrame的方式，以及如何对数据进行排序。群组分析咱们接着前几篇的文章继续处理数据，

政安晨·2024-02-09 14:07

自然语言学习nlp 六

p=118DeltaTuning，尤其是在自然语言处理（NLP）和机器学习领域中，通常指的是对预训练模型进行微调的一种策略。

wangqiaowq·2024-02-09 12:46

基于新版PyCharm、Anaconda3、django3框架开发内容发布系统

原先我们团队使用的环境是Anaconda3-2019.07、pycharm-professional-2018.3.5、python3.7，并做了一些爬虫项目，后来由于人工智能机器学习的需要，于是升级版本

mys328·2024-02-09 11:39

免费生成ios证书的方法（无需mac电脑）

使用hbuilderx的uniapp框架开发移动端程序很方便，可以很方便地开发出移动端的小程序和app。

阿里超级工程师·2024-02-09 10:02

Spark是什么？与MapReduce的对比

目前Spark集成了SQL查询，图处理，机器学习，流处理等，在计算引擎中生态比较健全，所以其适用范围比较广。

Tim在路上·2024-02-09 10:27

机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战

目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，接下来将较详细的介绍XGBoost的算法原理。最优模型构建方法：构建最优模

亦世凡华、·2024-02-09 10:16

机器学习系列——（十七）聚类

引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

机器学习（1）——Python数据处理与绘图

目录1numpy数组使用1.1numpy生成数组1.2numpy数组属性1.3数组的索引和切片1.4numpy数组运算1.5随机数1.6数组副本和视图1.7数组重塑1.8数组连接与拆分1.8.1数组连接1.8.2数组拆分2scipy包的使用2.1scipy包中的模块2.2常数模块的使用2.3特殊函数模块的使用2.4信号处理模块2.5空间结构模块2.6优化器2.6稀疏矩阵2.7图结构3pandas包

WHJ226·2024-02-09 09:30

【机器学习】决策树

文章目录一.决策树算法简介二.决策树构建步骤三.特征说明3.1信息增益（InformationGain,IG）3.2基尼不纯度（GiniImpurity）四.剪枝策略五.决策树的评估六.代码实践例1：决策树分类例2：决策树回归补充：可视化例3：剪枝策略一.决策树算法简介决策树（DecisionTree）用于分类和回归任务。它通过构建树状模型来进行决策。决策树算法的基本思想是基于数据特征进行递归分裂

如果皮卡会coding·2024-02-09 09:18

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]

结论每年，CVPR都会汇集来自计算机视觉和机器学习领域的一些最聪明的工程师、研究人员和学者。上个月感觉越来越接近计

jcfszxc·2024-02-09 09:10

【机器学习】数据清洗之识别缺失点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

甜美的江·2024-02-09 08:34

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。

飞影铠甲·2024-02-09 08:04

解锁机器学习多类分类之门：Softmax函数的全面指南

在机器学习中，特别是在处理多类分类问题时，Softmax函数扮演着至关重要的角色。它可以将未归一化的数值转换成一个概率分布，使得每个类别都有一个对应的概率值，且所有类别的概率之和为1。

程序员Chino的日记·2024-02-09 08:33

第五篇【传奇开心果系列】vant开发移动应用示例：深度解读高度可定制

组件定制介绍和示例代码四、组件库定制介绍和示例代码五、主题定制介绍和示例代码六、语言环境定制介绍和示例代码七、资源加载定制介绍和示例代码八、归纳总结系列博文目录Vant开发移动应用示例系列博文目录前言Vant作为一个移动端

传奇开心果编程·2024-02-09 08:02

政安晨：演绎在KerasCV中使用Stable Diffusion进行高性能图像生成

考虑计算机性能的因素，这次咱们在Colab上进行，Colab您可以理解为在线版的JupyterNotebook，还不熟悉Jupyter的的小伙伴可以去看一下我以前的文章：政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具

政安晨·2024-02-09 08:13

Nature Machine Intelligence 使用机器学习驱动的可拉伸智能纺织手套捕捉复杂的手部动作和物体交互

研究背景对灵巧手运动的精确实时跟踪在人机交互、元宇宙、机器人和远程医疗等领域有着广泛的应用。当前的可穿戴设备中的大多数仅用于检测精度有限的特定手势，并且没有解决与设备的可靠性、准确性和可清洗相关的挑战。对传感器直接放置在用户的手上有严格的要求，并且不能解决传感器的电气和机械性能的变化，并且适合用户。创新点加拿大不列颠哥伦比亚大学PeymanServati和ArvinTashakori共同研发了一种

xwz小王子·2024-02-09 08:35

一个简单的H5调起本地支付的用例

因为是网页支付，很多东西都是在后台服务器处理，所以移动端就只是纯粹的负责跳转而已，支付与否，成功与失败，都无需移动端操心，所以，连sdk接入都不用，直接处理

颤抖的闪电·2024-02-09 08:18

如何缩减接近 50% 的 Flutter 包体积

演讲内容大纲：包体积问题现状Dart编译产物优化Flutter引擎编译产物优化机器码指令优化总结与展望个人介绍我叫李梦云，任职于字节跳动移动平台部，负责移动端部分基础设施平台的建设与落地，前两年落地插件化平台和热修复平台

Android Developer·2024-02-09 07:26

8.4分非肿瘤生信，免疫浸润+机器学习+动物模型验证。可谓是非肿瘤生信结合实验验证的范文，值得收藏！

影响因子：8.44研究背景：冠状动脉疾病(CAD)仍是全球主要死亡原因之一。动脉粥样硬化病变通常导致进行性冠脉狭窄、心肌缺血、坏死，最终累积急性心血管综合征(ACS)的风险。外周生物标记物是监测冠状动脉疾病(CAD)进展的越来越重要的非侵入性方法。近年来的证据表明，免疫紊乱在CAD病理过程的启动和发展中起着决定性作用。研究结果：一、外周血中差异mRNA表达的鉴别1、本研究中一共有199例CAD患者

生信小课堂·2024-02-09 06:48

机器学习--K-近邻算法常见的几种距离算法详解

文章目录距离度量1欧式距离(EuclideanDistance)2曼哈顿距离(ManhattanDistance)3切比雪夫距离(ChebyshevDistance)4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)5标准化欧氏距离(StandardizedEuclideanDistance)6余弦距离(CosineDistance)7汉明距离(HammingDistance)【了解】8杰卡德

景天科技苑·2024-02-09 06:52

2018年度总结之人工智能学习

观看了部分人工智能的培训视频，主要是机器学习领域的十个常用算法相关的零基础入门培训视频，很有收获。

城市中迷途小书童·2024-02-09 06:35

机器学习-逻辑回归

LogisticRegreession逻辑回归：解决分类问题逻辑回归既可以看做是回归算法，也可以看做是分类算法通常作为分类算法用，只可以解决二分类问题Sigmoid函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefsigmoid(t):return1./(1.+np.exp(-t))x=np.linspace(-10,10,500)plt.plot(x

小旺不正经·2024-02-09 06:19

注意力的生意

微鲤看看，今日头条之类阅读，也是给现金奖励，这个用到的是机器学习。都是抢先用户的注意力，这方面我能不能有机会通过区块链技术，有所展开呢？阅读app要解决文章创作问题，或者是文章来源管理，要使用采集。

成长开发者·2024-02-09 06:19

按键精灵移动端系列 - IOS(苹果版)安装1.3.8 deb

Time:2020年9月21日18:44:12By:MemoryEr安装版本:按键精灵苹果版1.3.8.deb亲测设备:苹果5/5s/6/6s/7/7s具体版本请以实际为准系统版本:ios9~13.4.1.具体版本请以实际为准效果图实操步骤流程如下:1必须是已越狱,且能成功打开Cydia的设备.重要的事情说三遍.若不是请自行解决问题.必须是已越狱,且能成功打开Cydia的设备.重要的事情说三遍.若

MemroyErHero·2024-02-09 05:58

2019-01-20

谷歌等推出基于机器学习的新型数据库SageDB从10秒到2秒！

baitu·2024-02-09 05:12

机器学习也可解释了？

机器学习在处理复杂问题时可以提供高效的解决方案，但由于其内部的黑盒特性，使其难以解释其决策过程。

亦旧sea·2024-02-09 05:44

移动端事件

1.事件总结touchstart按下touchend松开touchmove移动2.时间差touchstart(瞬间出发)高于touchend高于click

王帅同学·2024-02-09 05:29

探索XGBoost：参数调优与模型解释

导言XGBoost是一种高效的机器学习算法，广泛应用于数据科学和机器学习任务中。本教程将介绍XGBoost的中级用法，重点关注参数调优和模型解释。

Echo_Wish·2024-02-09 04:52

称霸kaggle的XGBoost究竟是啥？

一、前言：kaggle神器XGBoost相信入了机器学习这扇门的小伙伴们一定听过XGBoost这个名字，这个看起来朴实无华的boosting算法近年来可算是炙手可热，别的不说，但是大家所熟知的kaggle

猴小白·2024-02-09 04:37

使用PyTorch实现二元分类

导读在机器学习领域，二元分类是一项基本任务，是许多实际应用的基石。无论是垃圾邮件检测、情绪分析、医疗诊断还是欺诈检测，二元分类在基于数据的决策中都发挥着关键作用。

小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

HTML侧边栏菜单

HTML：全部教程HTML/CSSJavaScript服务端数据库移动端XML教程ASP.NETWebService开发工具网站建设CSS:.sidebar{width:175px;border-color

Hysea.·2024-02-09 03:31

图像搜索和分类

图像分类图像分类算法类似，提取关键特征，以机器学习方法进行分类

顽皮的石头7788121·2024-02-09 03:01

移动端设置position: fixed；固定定位，底部出现一条缝隙，不知原因，欢迎探讨！！！

测试过了，有些手机型号有，有些没有，微信小程序同移动端都有如下代码，并没有设置底边框大家都在看更多精彩视频.videoContainer{background-color:#f8f9fd;height:

打不着的大喇叭·2024-02-09 02:05

浏览器F12调试

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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系列文章目录

知行合一。。。·2024-02-09 01:11

向下滚动加载

这是HTML结合vue使用的，如果直接用vue脚手架写移动端的话，向下滚动有一个好用的插件vant里的list{{i.**}}{{i.**}}{{i.**}}{{i.**}}一键复制{{i.**}}{{

F飞凡·2024-02-09 01:51

特征工程:特征选择

目录一、前言二、正文Ⅰ.基于统计方法的特征选择Ⅱ.基于递归消除特征发Ⅲ.基于机器学习的方法三、结语一、前言特征选择是使用某些特征统计的方法，从数据中选出有用的特征，把数据中无用的特征抛弃掉，该方法不会产生新的特征

林浩杨·2024-02-09 00:00

一文读懂量化交易中的算法交易使用！

为通过挂单被动成交来追求更好的交易均价，随着人工智能，机器学习等技术的引入，逐渐演变为部分结合智能信号的主动算法，完全依赖智能信号的智能算法。算法交易怎么开通使用？

jiucaixiuyang·2024-02-08 23:40

移动端常见布局

目录一，单独移动端页面（主流）1，流式布局（百分比布局/非固定像素布局）2,flex布局2.1布局原理2.2flex-direction设置主轴方向2.3justify-content设置主轴上的子元素排列方式

Mon trésor.88·2024-02-08 22:22

移动端WEB开发

目录一，meta视口标签二，物理像素（分辨率）与物理像素比三，二倍图二倍精灵图的做法四，背景缩放background-size五，移动端开发选择单独移动端页面（主流）响应式兼容PC移动端六，移动端技术解决方案七

Mon trésor.88·2024-02-08 22:22

数据湖的整体思路

当数据湖成为中心，那么就可以围湖而建“数据服务环”，环上的服务包括了数仓、机器学习、大数据处理、日志分析，甚至RDS和NOSQL服务等等。

zhang菜鸟·2024-02-08 22:19

用通俗易懂的方式解释强化学习

强化学习是一种机器学习方法，可以想象成教电脑通过“试错”的方式学习如何完成某项任务。我们可以用一个非常简单的例子来理解：训练一条狗做特定的动作，比如说“坐下”。

ALGORITHM LOL·2024-02-08 22:25

Mapbox Vision SDK 介绍

一.基本概念MapboxVisionSDK使用机器学习的方式，动态地对马路上的车、物、人等物体进行分析，结合导航SDK和AR技术实现AR导航。

业余敲代码·2024-02-08 21:58

机器学习笔记（3.1）

机器学习笔记系列文章目录文章目录机器学习笔记系列文章目录第三节标准库第三方库基础模块机器学习深度学习平台使用pip安装扩展包常用镜像源什么是Anaconda为什么要用Anaconda如何使用Anaconda

临渊——摸鱼·2024-02-08 20:15

Pytorch | Tensor张量

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！

机器学习与AI生成创作·2024-02-08 20:29

MySQL表设计的思考

多分类图片识别的项目背景，用户上传包含多个目录的压缩包形成数据集，压缩包中的子目录作为图片分类，机器学习根据用户选择的图片分类作为训练集和验证集，使用训练集进行模型训练，使用验证集进行模型验证，如果验证结果符合用户需求

昙花未现·2024-02-08 19:39

FeatInsight: 基于 OpenMLDB 的特征平台助力高效的特征管理和编排

FeatInsight特征平台提供简便易用的UI界面，用户可以进行机器学习特征开发的全流程，包括数据的导入、查看、编辑，特征的生成、存储、上

第四范式开发者社区·2024-02-08 19:23

OpenMLDB 作为中国唯一的特征平台产品入选 2023 Gartner 研究报告

在国际权威咨询与研究机构Gartner发布的重要研究报告《TheLogicalFeatureStore:DataManagementforMachineLearning》(《逻辑特征存储：机器学习的数据管理

第四范式开发者社区·2024-02-08 19:22

小长假自驾游规划好了吗？高德五一出行指南来啦！

依托超7亿高德地图用户、海量交通出行数据、位置大数据，高德运用机器学习和综

科技看点·2024-02-08 18:15

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