线性预测

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异
彬彬侠·2025-03-14 23:24

PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程

基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。
算法如诗·2025-03-14 23:23

PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模

传统的基于物理方程的数值方法在处理复杂的非线性偏微分方程时可能面临数值稳定性、高计算复杂度和网格依赖性等问题。而PINN作为一种数据驱动的方法，通过使用神经网络来近似物理方程，能够有效地解决这些问题。
算法如诗·2025-03-14 23:23

YOLOv8涨点大全总结（源码）

常见的性能指标包括：指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内，步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall
清风AI·2025-03-14 23:21

LLM推理和优化（1）：基本概念介绍

一、LLM推理的核心过程：自回归生成LLM（如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等）的推理本质是自回归生成：从初始输入（如[CLS]或用户prompt）开始，逐token预测下一个词，直到生成结束符
AndrewHZ·2025-03-14 23:50

金融风控可解释性算法安全优化实践

在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

嵌入式面试真题——Linux内核空间与用户空间

对32位操作系统而言，它的寻址空间（虚拟地址空间，或叫线性地址空间）为4G（2的32次方）。也就是说一个进程的最大地址空间为4G。
70000cc·2025-03-14 20:20

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法
zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二
小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

形象理解线性代数的本质（三） 矩阵的升维和降维

引子：降维打击科幻小说《三体》里一种很魔幻的攻击方法——降维打击，以其神奇的作用方式和巨大的威力刷新了我们的三观。而在矩阵乘法计算中，这种降维打击时刻存在着。本节讲解一下矩阵乘法中造成的升维和降维。一、矩阵的降维还用游戏的例子，有4个角色，每个人都有不同的能力，将其用矩阵表示出来现在我们要评估他们的两种能力：领兵打仗的能力和协同将领的能力只要将两个矩阵相乘，就能根据方法X对象的法则评估出他们这两种
_躬行_·2025-03-14 16:47

蓝桥杯常见算法模板（Python组）

目录1.二分1.整数二分（二分答案）：2.浮点数二分（考不到）2.前缀和、差分1.前缀和一维：二维：2.差分一维：二维：3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列（子序列问题一般下标从一开始）2.最长公共子序列
-777.·2025-03-14 16:45

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。
Lunar*·2025-03-14 15:11

卷积神经网络可视化

卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。
天行者@·2025-03-14 13:25

开发策略选择：如何为项目找到最优路径？

一、开发策略的核心类型与特点瀑布模型（Waterfall）特点：线性开发流程（需求→设计→开发→测试→交付），阶段严格分离，文档驱动。适用场景：需求明确、变更
Lill_bin·2025-03-14 12:17

3.13 YOLO V3

-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种。-softmax改进，预测多标签任务。
不要不开心了·2025-03-14 11:44

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石
程序员二飞·2025-03-14 11:41

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。
彩旗工作室·2025-03-14 11:36

从基础到实践（十四）：LDO的由来与内部结构解析

LDO（低压差线性稳压器）是电子系统的“电压守门员”，能在极低压差下（如0.2V）稳定输出纯净电压，榨干电池电量延长续航，避免传统稳压器因压差不足宕机。
硬件进化论·2025-03-14 09:54

文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云（景区游客评论情感分析）

利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测，探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析，提取游客关心的话题，提供优化建议，为未来研究提供方向。
请为小H留灯·2025-03-14 08:49

Python实现机器学习项目教程：房价预测

Python实现机器学习小项目教程：房价预测案例机器学习（MachineLearning）是数据科学中的一项重要技术，它通过从数据中学习规律，进行预测和决策。
向着开发进攻·2025-03-14 08:47

使用C++实现链表数据结构

使用C++实现链表数据结构在计算机科学中，链表是最基础且常用的数据结构之一，它属于线性数据结构。链表相比于数组，它能动态地管理内存，具有更高的插入和删除效率，特别是在频繁需要增删操作的场景下。
向着开发进攻·2025-03-14 08:46

AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用

AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用关键词：AIAgent、企业预算管理、成本控制、机器学习、预测模型、优化算法摘要：本文深入探讨了AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用。
SuperAGI2025·2025-03-14 06:36

计算机考研408数据结构大题高频考点与真题解析

一、线性表（顺序表与链表）1.1顺序表操作与算法设计高频考点：插入/删除操作的边界处理：检查下标越界与存储空间溢出子数组操作：合并、拆分、逆置等多数组综合问题：如寻找三元组最小距离真题示例：2020年408
竹木有心·2025-03-14 05:24

LLM 为什么需要 tokenizer？

1.1什么是语言模型预训练的语言模型通常是建立预测模型的，即预测下一个词的概率。通常采用了基于自监督学习的方式进行预训练，其中最常见的方法之一是使用自
SmallerFL·2025-03-14 03:45

智能车辆控制技术：MPC与轨迹规划实战项目

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本压缩包集合了车辆转向控制与轨迹规划的MATLAB代码，包含模型预测控制（MPC）策略、MPT工具箱应用、车辆动力学模型构建、轨迹规划实现、mp-QP算法应用及MATLAB
柚木i·2025-03-14 02:11

计算机组成原理与系统结构 知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】

静态分支预测；动态分支预测；分支延迟。Flynn分类法43.请简述Flynn分类法将计算机系统结构分成哪四类。
Geometry Fu·2025-03-14 01:31

机器学习算法在司法预测中的应用【附保姆级代码】

正在不断更新中~机器学习算法在司法预测中的应用司法预测作为法律领域的前沿研究
一键难忘·2025-03-13 23:20

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天：时间序列预测

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天：时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比：MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM
凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:11

低轨卫星引爆高频PCB市场：猎板PCB的技术革新与产业机遇

根据行业预测，到2030年，全球低轨卫星数量将突破5万颗，市场规模超千亿美元12。
lboyj·2025-03-13 21:06

AI面试助手大比拼：多面鹅、智面星和Offerin AI实测

这些工具声称能够帮助求职者熟悉面试流程、预测面试问题，甚至还能提供针对性的回答建议。小编亲自体验了几款热门的AI面试助手，试图一探究竟：它们究
offer收割机小鹅·2025-03-13 20:58

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

因此，如何有效地在这些不完整的数据中进行特征选择，是实现精确疾病预测和个性化治疗的关键。结合多模态大模型（如自监督学习、图神经网络、Transformer等）可以有效解决这一问题。以
m0_65156252·2025-03-13 18:17

DeepSeek在供热行业中的应用

在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景3.1设备监控与维护3.1.1设备状态监控3.1.2故障预测与诊断
杨航 AI·2025-03-13 18:46

使用 Math.NET 进行数值计算的指南

Math.NETNumerics作为.NET平台上的一款强大而全面的数值计算库，提供了包括线性代数、概率统计、信
墨瑾轩·2025-03-13 18:40

anaconda和python区别_anaconda与python是什么关系

Anaconda是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。
weixin_39636898·2025-03-13 17:37

电机控制常见面试问题（五）

文章目录一.面对电机控制中的非线性特征应采取什么方法二.电机控制常用传感器有哪些，有什么优缺点三.什么是电机的磁场与电流交互的基本原理四.请解释电机的工作原理是什么?如何转换电能为机械能?
小雀丝·2025-03-13 17:05

深度学习核心技术深度解析

一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示
月落星还在·2025-03-13 16:26

Math.NET Numerics 库怎么装

关于Math.NETNumericsMath.NETNumerics是一个用于.NET平台的开源数学库，提供了以下功能：线性代数（矩阵运算、求解线性方程组等）。数值计算（积分、微分、优化等）。
9677·2025-03-13 16:26

Python 爬虫实战：时尚网站潮流趋势数据抓取与流行趋势预测

今天，我将带领大家进行一场独特的Python爬虫实战，通过抓取时尚网站的潮流趋势数据，预测未来的流行趋势。这不仅可以帮助时尚爱好者提前了解潮流走向，还能为时尚从业者提供决策依据。
西攻城狮北·2025-03-13 16:26

2.数据结构-栈和队列

栈与递归的实现遍历输出链表中各个结点的递归算法*Hanoi塔问题的递归算法2.2队列2.2.1循环队列——队列的顺序表示和实现2.2.2链队——队列的链式表示和实现2.1栈栈是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表
这一wa是晚安·2025-03-13 15:20

数据结构----数组与广义表专题

用一维的内存来表示多维数组，就必须按照某种次序将数组元素排成一个线性序列。数组中任意一
落春只在无意间·2025-03-13 15:19

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题；同时逐步继续写上述三个系列的文章。最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最
chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

什么是序列化（Serialization）？——从通用定义到具体场景的完整解析

以下是分层次的详细解释：一、通用定义：序列化的核心目的1.本质将复杂的数据结构（如对象、数组、字典等）转换为一种线性格式（如字节流、字符串、二进制数据），使其可以：
小伍的Code·2025-03-13 13:05

backbone和head分开转onnx的优势

head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如
yuweififi·2025-03-13 12:33

模型训练和推理

计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode
一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

在足球数据分析中，AI概率学预测主要涉及大小球和让球盘口的分析。以下是关键点：1.大小球分析大小球指机构设定的进球数预期，投注者预测实际进球数是否超过或低于该值。
sanx18·2025-03-13 12:01

图像识别技术与应用课后总结（18）

特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca
一元钱面包·2025-03-13 11:20

月出月落与月相API：洞悉月亮的阴晴圆缺

如今，借助科技的力量，我们可以更精准地捕捉月亮的轨迹，预测它的阴晴圆缺。月出月落和月相API应运而生，为我们打开了一扇通往月亮奥秘的窗口。
·2025-03-13 11:09

基于线性回归和多项式回归的完整代码

‌1.导入必要库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.metricsi
yzx991013·2025-03-13 10:17

基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告

研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四
LCG元·2025-03-13 10:39

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台（多人实时标注与版本控制）AI辅助决策系统（材料价格预测
夏末之花·2025-03-13 10:38
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