筛选样本第4页

AdaBoost算法

其核心思想是通过迭代优化残差（错误）和动态调整样本权重，逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点：一、核心原理：提升法：通过顺序训练多个弱分类器，每轮专注修正前一个模

Mr终游·2025-03-07 09:07

企业信息查询系统的技术实现路径探析——以某大数据平台为例

本文将以某企业信息查询系统为研究样本，解析其技术架构与实现路径，探讨大数据技术在企业服务场景中的落地应用。

探熵科技·2025-03-07 07:17

浅析scipy.signal.find_peaks()

如何选择不同的峰值查找函数由于需要监测波形的峰值，因此找到该函数该函数通过与周围位置的比较找到峰值输入：x:带有峰值的信号序列height:低于指定height的信号都不考虑threshold:其与相邻样本的垂直距离

weixin_44249131·2025-03-07 07:13

arco design vue 表格Table自定义筛选

arcodesignvue表格Table筛选,默认是这样的{title:'审核状态',dataIndex:'applicationStatus',slotName:'applicationStatus'

全栈小董·2025-03-07 04:50

深度学习_第二轮

每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。

Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

已知：有一个正确的数据对（或者叫样本），(

Humingway·2025-03-06 22:15

如何从零开始训练大模型？（附AGI大模型路线图）

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。

脱泥不tony·2025-03-06 21:13

帆软tips1

1.分sheet预览：填报预览；2.参数区控件在SQL查询中充当字段用'${控件名称}'表示；3.表头直接筛选：相应表头加下拉框控件并绑定数据集——参数区添加相应下拉框控件并绑定数据集——给表头的下拉框控件添加事件

foolisk·2025-03-06 20:02

学术论文数据爬虫：爬取学术论文信息，进行文献分析

随着学术文献的日益增多，手动查阅和筛选文献已经变得不切实际，如何快速、准确地获取学术论文并进行分析，已经成为一个亟待解决的问题。

Python爬虫项目·2025-03-06 04:10

计算机网络面试题合集（TCP/IP 篇）

毕竟八股文在工作中很少使用，仅作为面试的筛选工具，不值得投入过多的精力。如何获取“会议面试精灵”？-直接访问下载链接：https://ww

interviewpass·2025-03-06 03:32

搜广推校招面经三十六

Y1nhl·2025-03-06 02:54

机器学习校招面经二

见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标，用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。

Y1nhl·2025-03-06 01:46

华为面试题及答案——机器学习(二)

（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。

麦当当MDD·2025-03-06 01:15

影院管理系统（用户端）的详细流程设计

影院管理系统流程设计一、用户模块1、注册登录手机号注册/邮箱注册密码登录/验证码登录2、电影查询按电影名称搜索按上映时间筛选按评分排序按类型（动作、喜剧、爱情等）筛选3、场次查询按影院查询场次按日期查询场次按电影查询场次二

Caps_Xxlu·2025-03-05 20:07

探秘Mixup：数据增强的新利器

这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数

荣正青·2025-03-05 10:42

词向量Word Embedding

3.维度灾难：高维情形下将导致数据样本稀疏，距离计算困难，这

m0_60217276·2025-03-05 09:01

Hive SQL 优化

第一步：确定数据源，进行表的查询和加载from(left/right/inner/outner)joinon第二步：过滤数据，进行条件筛选wheregroupbyhaving第三步：查询数据select

大数据侠客·2025-03-05 06:45

二维随机变量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.二维随机变量基础1.1基本定义二维随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)是由两个定义在同一概率空间上的随机变量XXX和YYY组成的向量样本空间

Shockang·2025-03-05 05:31

深入了解淘宝商品列表API接口

一、接口功能概览淘宝商品列表API接口的核心功能是根据用户设定的条件，精准筛选并返回相应的商品列表数据。这些条件涵盖了多

数据捕手19970108018·2025-03-04 13:22

SFT与RLHF的关系

以下是关键要点：1.核心关系SFT：基于标注的高质量样本（如问答对、指令-回答数据），以监督学习方式直接调整模型参数，使模型初步掌握特定任务（如对话生成）的基础能力。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

稠密架构和稀疏架构

也就是说，对于输入的每一个样本，模型的所有或大部分参数都会参与到计算过程中。计算特点：计算密集，需要对大量的参数进行乘法和加法运算，通常会消耗较多的计算资源和内存。

二分掌柜的·2025-03-04 09:53

python统计分析电子版_用Python做统计分析（Scipy.stats的文档）

随机变量样本抽取84

烧辣椒·2025-03-04 06:03

制氧机分子筛的材质选择与解析‌

制氧机中的分子筛，是一种可以在分子水平上筛选物质的多孔材料。这种材料的主要成分是人工合成的晶体铝硅酸盐，也被称为沸石材料。二、常用分子筛材质分析1.沸石分子筛沸石分子筛是目前制氧机中最常用的材质之一。

恒业通气体设备·2025-03-04 04:49

AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法

提示词工程师必备的"超能力"：无需数据、少样本也能指挥AI一、为什么你的提示词总是不够聪明？当别人能用一句话生成专业级代码，而你的查询却得到敷衍回答时，问题可能出在提示词工程的三重境界。

曦紫沐·2025-03-03 22:05

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

基本原理：输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值，这些参数在整个训练过程中不会被修改。

DesolateGIS·2025-03-03 15:05

5款最火AI编程工具，让你摇身一变编程大师

近日，Shelly根据专业分析工具网站的最新月访问量筛选出5款最火AI编程工

shelly聊AI·2025-03-03 08:17

什么是索引下推

执行以下查询：SELECT*FROMusersWHEREage>20ANDreward=100000;范围查询导致索引部分失效：由于age>20是范围查询，MySQL在联合索引中只能使用age字段进行筛选

不要成为根号三·2025-03-03 05:15

强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降

代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码（已更新至DQN、REINFORCE、A2C）_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例：#先初始化一个列表，未来要在这100个样本里面再

儒雅芝士·2025-03-02 15:24

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。FP（Falsepostive,假正例）——将反类预测为正类数。TN（Truenegative,真反例）——将反类预测为反类数。FN（Falsenegative,假反例）—

不要天天开心·2025-03-02 14:45

一篇文章教你用python玩转数据透视表PivotTable

目录创建数据透视表配置行列字段添加列字段配置“值字段”关闭分类汇总设置表格形式显示读取数据来透视表内容读取rowfield的内容读取valuefield的内容筛选透视表添加行标签筛选添加筛选标签（Pagefield

flashman911·2025-03-02 13:34

腾讯SQL面试题解析：如何找出连续5天涨幅超过5%的股票

本题要求在单表stock_data中，筛选出连续5天以上（含）每日涨幅≥5%的股票，并输出连续天数及起止日期。其核心难点在于：涨幅计算：需通过时间窗口函数获取

数据大包哥·2025-03-02 07:43

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。

深度求索者·2025-03-02 07:12

环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)

环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)1.核心思想与流程KNN是一种基于局部相似性的分类算法，核心思想是“近朱者赤”：待测样本的类别由其最近的k个邻居的多数类别决定。

AOIWB·2025-03-02 04:49

鸿蒙 ArkUI实现地图找房效果

常用的地图找房功能，是在地图上添加区域、商圈、房源等一些自定义marker，然后配上自己应用的一些筛选逻辑构成，在这里使用鸿蒙ArkUI简单实现下怎么添加区域/商圈、房源等Marker.1、开启地图服务在华为开发者官网

儿歌八万首·2025-03-02 03:11

【python】pathlib库的使用，详细

目录1.基本使用：创建Path对象2.路径的各种操作获取当前工作目录获取当前脚本所在的路径3.路径的属性4.路径的拼接5.遍历目录筛选特定类型的文件递归遍历目录6.文件操作检查文件是否存在删除文件读取文件内容写入文件

资源存储库·2025-03-01 13:08

CMU 10423 Generative AI：lec10（few-shot、提示工程、上下文学习）

文章目录1概述2摘录2.1zero-shot和few-shot一、Zero-shotLearning（零样本学习）特点：工作原理：优点：缺点：二、Few-shotLearning（少样本学习）特点：工作原理

⊙月·2025-03-01 12:06

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本

乔大将军·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值，MAE的公式为：其中：n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值

IT古董·2025-03-01 08:58

OpenCV 入门（六） —— Android 下的人脸识别

OpenCV入门系列：OpenCV入门（一）——OpenCV基础OpenCV入门（二）——车牌定位OpenCV入门（三）——车牌筛选OpenCV入门（四）——车牌号识别OpenCV入门（五）——人脸识别模型训练与

tmacfrank·2025-03-01 07:53

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的

rockingdingo·2025-03-01 07:53

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

样本（Sample）：数据集中

mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

echarts获取datazoom的时间轴范围/监听datazoom变化

datazoom，更新时间myChart.value.on('datazoom',function(e:any){updateTimeRange(myChart.value);});//根据图表时间轴范围更新时间筛选

不想上班只想要钱·2025-02-28 21:14

统计-二维随机变量

第三章多维随机变量及其分布二维随机变量二维随机变量定义定义设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。

jshazhang·2025-02-28 16:09

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

在分类问题中，SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开来，并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。

浪九天·2025-02-28 16:37

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

微软发布 Phi-4 迷你模型,适合本地部署ChatBot

Phi-4-mini-instruct是一个轻量级的开放模型，它建立在合成数据和经过筛选的公开网站基础上，重点关注高质量、推理密集的数据。该模型属于Phi-4模型系列，支持128K标记上下文长度。

吴脑的键客·2025-02-28 13:43

【MySQL | 四、表的基本查询（增删查改）】

目录表的增删查改Create(创建)表数据的插入替换Retrieve(读取)1.全列查询2.指定列查询3.表达式查询4.为查询结果指定别名5.去重查询WHERE条件查询排序筛选分页查询Update(更新

ヾ慈城·2025-02-28 10:23

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别，以下为你详细介绍：1、归一化维度nn.LayerNorm：对单个样本的特征维度进行归一化

yuweififi·2025-02-28 10:49

Transformer 代码剖析2 - 模型训练（pytorch实现）

参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析

lczdyx·2025-02-28 09:38

主成分回归（PCR）与特征值因子筛选：从理论到MATLAB实战

详细讲解特征值筛选策略（累积贡献率、交叉验证），并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果，助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。

青橘MATLAB学习·2025-02-28 08:35

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