缺陷预测第14页

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

功能测试-灰盒测试

灰盒测试的目标是通过有限的内部知识，更高效地发现软件中的缺陷和问题。以下是灰盒测试方法的详细解释：1.灰盒测试的核心理念灰盒测试的核心在于利用有限的内部结构知识，设计测试用例来验证软件的功能和性能。

机器视觉小小测试员·2025-02-15 12:00

c#自动更新-源码

软件维护与升级修复漏洞和缺陷：软件在使用过程中可能会发现各种漏洞和缺陷，自动更新可以及时推送修复程序，增强软件的稳定性和安全性，避免因漏洞被利用而导致数据泄露、系统崩溃等问题。

未来之窗软件服务·2025-02-15 07:22

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

木材表面缺陷的检测是确保产品质量的重要环节。传统的人工检测方式不仅费时费力，而且容易受到人为因素的影响。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据

AI记忆·2025-02-15 03:17

C#在Json序列化时将key和value转为对应的中文

上面的方式虽然实现简单，但是有个缺陷，就是转化后的json给外人展示时不够直观，key是英文的，有的value甚至是一些代号、枚举之类的，总之就是难以阅读和提取到有效的信息，不能应付老板的离谱需求。

七的不是海·2025-02-15 02:10

【DuodooBMS】基于Odoo的开源制造执行系统——以开源之力，驱动智能制造

生态可生长”的核心思想，打破传统工业软件的封闭性，让制造企业真正成为系统的“主人”：1.用户可编程：生产流程由你定义界面可配置：无需代码即可拖拽生成车间看板、报表模板，适配不同岗位的操作习惯（如质检员聚焦缺陷统计

邹工转型手札·2025-02-15 01:02

当 LSTM 遇上 ARIMA！！

大家好，我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型，各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系，而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。

奋进小青·2025-02-15 00:55

零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归

4.1分类vs回归在机器学习中，任务通常分为两大类：回归（Regression）：用于预测连续数值，如房价、温度、工资等。例如：预测明天的气温（28.5°C）。预测一辆二手车的价格（30,000元）。

山海青风·2025-02-14 23:14

2025 年最佳测试质量管理平台工具盘点：5 款必备工具

在2025年，这些平台不仅能够帮助团队管理测试用例、跟踪缺陷，还能提供全面的质量分析和报告功能。本文将为您盘点5款领先的测试质量管理平台工具，助您在选型时做出明智决策，提升团队测试效率和产品质量。

·2025-02-14 22:35

测试质量管理平台工具对比：2025 年选型指南

测试质量管理平台工具盘点1.ONES测试管理ONES测试管理是一款测试用例管理和缺陷跟踪工具，满足编写用例、组织用

·2025-02-14 22:32

江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护

预测性维护（PredictiveMaintenance,PdM）通过实时数据分析和AI算法，能够提前识别设备潜在故障，大幅降低停机风险。

邹工转型手札·2025-02-14 22:07

江苏地区纺织机械行业首选的设备运行监测系统基于SKF IMAX-8与开源DuodooBMS的纺织机械预测性维护全流程方案

预测性维护（PdM）通过实时数据分析与AI模型预测设备健康状态，成为行业降本增效的关键路径。然而，如何实现从边缘数据采集到云平台分析的深度融合，仍是技术落地的难点。

邹工转型手札·2025-02-14 22:07

《手札·开源篇》Odoo系统与SKF Observer Phoenix API双向对接方案

SKF→Odoo：同步设备传感器数据（振动、温度、转速等）和预测性维护建议。（二）技术架构Odoo端：使用XML-RPC/JSON-RPC接口对外暴露API，并通过自定义模

邹工转型手札·2025-02-14 22:06

硬修复（hPPR）与软修复（sPPR）

它通过在封装后对内存芯片进行修复，提高良率和可靠性，减少因制造缺陷导致的内存失效。想象一下，你买了一袋苹果，有些苹果表面可能有个小斑点或者磕伤，但你不想因为这些小瑕疵就扔掉整个苹果。

染不尽的流年·2025-02-14 21:00

非甾体抗炎药（NSAIDs）：市场蓝海下的强劲增长与未来机遇

据市场研究机构QYResearch（恒州博智）预测，根据研究团队调研统计，2023年全球非甾体抗炎药市场销售额达到了1401亿元，预计2030年将达到2019亿元，年复合增长

QYR_11·2025-02-14 15:49

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。

山海青风·2025-02-14 13:30

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

一、我们先来讲一下损失函数，e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn：预测值ture：真实值e_dn：损失值我们在第7章说了，我们的预测值和真实值相差越小（也就是损失值越小），说明我们模型训练的越好

小宇爱·2025-02-14 11:16

AF3 gdt函数解读

AlphaFold3的函数gdt、gdt_ts以及gdt_ha实现了GlobalDistanceTest(GDT)评分计算，用于衡量蛋白质结构预测的准确性。

qq_27390023·2025-02-14 10:13

【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

RIME-CNN-SVM故障诊断

为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度，引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

我国化学信息学研究的地位与近期研究进展

同时，量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27]，并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外，密度泛函理

xoaxo·2025-02-14 10:07

如何从零开始做一个第一性原理计算的案例？

其计算结果不仅可以验证实验，更能够预测实验结果，指导实验

朱老师讲VASP·2025-02-14 09:04

Redis 实现分布式锁天然的缺陷分析&Redis分布式锁的正确使用姿势！...

Redis分布式锁基本原理采用redis实现分布式锁，主要是利用其单线程命令执行的特性，一般是setnx，只会有一个线程会执行成功，也就是只有一个线程能成功获取锁；看着很完美。然而——看看可能有什么问题？一般生产环境为了可用性，redis会部署master-slave+sentinel的结构，如：master提供服务、slavestandby作为备份节点不提供服务，master异步将数据复制给sl

AI天才研究院·2025-02-14 09:57

解析一种SCA（侧通道攻击）的工作原理

1.CPU流水线与多级处理2.分支预测与投机执行3.示例代码中的投机执行4.

老猿讲编程·2025-02-14 08:26

Gartner预测2025年网络安全正在进入AI动荡时期：软件供应链和基础设施技术堆栈中毒将占针对企业使用的人工智能恶意攻击的 70% 以上

Gartner预测，网络安全正在进入AI动荡时期。安全和风险管理领导者必须根据早期生成式AI部署的失败以及AI代理清洗来评估即将到来的AI进展。

lurenjia404·2025-02-14 07:47

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

对于观察序列的处理，生成式模型模拟数据的生成过程，会对整个序列进行综合考虑；判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测，直接建模决策边界。

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。

AI天才研究院·2025-02-14 05:59

前端经典的JavaScript面试知识总结

1、使用typeofbar==="object"来确定bar是否是一个对象时有什么潜在的缺陷？这个陷阱如何避免？

weixin_33982670·2025-02-14 04:51

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本

山海青风·2025-02-14 01:14

海云安开发者智能助手（D10）全面接入DeepSeek，赋能开发者安全高效编码新范式

数据显示，通过DeepSeekR1模型的优化与蒸馏，D10在代码缺陷检测、组件风险分析、智能编码等核心场景的综合效率提升超20%，运营成本降低35%，为全球开发者提供更精准、更轻量、更敏捷的智能开发安全解决方案

海云安·2025-02-14 00:13

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

总结：DDPM通过最小化预测噪声的均方误差，使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

YOLO各版本原理和优缺点解析

以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【好书推荐2】AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型

是Yu欸·2025-02-13 23:02

十大工业物联网平台分析报告

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构剖析2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4

·2025-02-13 21:53

SRE体系12----全过程可靠性建设

如果把业务系统比作一盆花草，若是花草有先天性缺陷，无论后期如何精心维护，也是事倍功半，必然要出问题。所以当我们要提升可靠性时，需要从业务系统整个生命周期的视角去做努力。

·2025-02-13 20:45

告别 996！用 Python+ChatGPT 自动生成测试用例，效率提升 90%

行业现状：互联网企业平均每个功能点需要15-20个测试用例人工编写痛点：重复劳动、覆盖率不足、维护成本高行业趋势：Gartner预测2025年70%的企业将采用AI辅助测试传统测试用例编写之痛#传统测试代码示例

AI改变世界·2025-02-13 17:24

小赖同学啊·2025-02-13 13:57

Struts2 命令执行漏洞 S2-045 复现：深入剖析与实战演练

目录前言一、漏洞原理：框架解析缺陷引发的安全危机二、复现环境搭建：搭建模拟战场，重现漏洞场景三、复现步骤：步步为营，揭开漏洞利用的面纱四、漏洞危害与修复建议：正视漏洞危害，筑牢安全防线前言在当今网络安全形势日益严峻的大环境下

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-13 13:25

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

摘要随着半导体行业的飞速发展，对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

本文基于一维插值与二维插值的理论框架，结合MATLAB代码实战，系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法，并通过温度预测、地貌分析等案例，帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

销售易、极兔、珍客CRM：产品功能特色与企业适用性分析

AI与大数据驱动：销售易CRM融合了人工智能和大数据技术，通过智能数据分析，帮助企业洞察客户行为和需求，预测销售趋势。例如，AI可以对客户数据进行深度挖掘，识别出高价值客

·2025-02-13 11:57

深入剖析 Apache Shiro550 反序列化漏洞及复现

目录前言一、认识ApacheShiro二、反序列化漏洞：隐藏在数据转换中的风险三、Shiro550漏洞：会话管理中的致命缺陷四、漏洞危害：如多米诺骨牌般的连锁反应五、漏洞复现：揭开攻击的神秘面纱（一）准备工作

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-13 11:07

2.6 TestExecutionListener

通过实现此接口，可以干预测试的准备阶段、执行阶段和清理阶段，适用于监控、资源管理、日志记录等场景。

不听话的小耳朵·2025-02-13 11:04

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

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