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【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-27 09:29

《李航统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5

eveiiii·2025-02-27 07:40

指纹识别系统架构

目录1.系统架构1.1指纹采集模块1.2指纹处理模块1.3指纹登记模块1.4指纹识别模块1.5指纹识别决策模块1.6管理模块1.6.1存储管理1.6.2传输管理1.6.3安全管理1.7应用开放功能1.7.1

mickey0380·2025-02-27 07:08

安宝特方案 | AR在供应链管理中的应用：提升效率与透明度

1.实时信息可视化在传统的供应链管理中，决策往往依赖于静态数据，这使得反应速度缓慢且难以适应快速变化的市场。而通过安宝特的AR眼镜，工作人员可以实时

安宝特AR·2025-02-27 07:37

2024年09月23日《每日一练》

物料及设备使用费为直接成本B随着生产量、工作量或时间而变的成本称为变动成本C利用一定时间或资源生产一种商品时，便失去了使用这些资源生产其它最佳替代品的机会，称为机会成本D沉没成本是一种历史成本，对现有决策而言是不可控成本

爪哇小白2021·2025-02-27 05:28

基于MatrixOS的多模态数据智能平台：技术架构与实现路径

在数字化和智能化的时代，数据已成为企业创新和决策的关键要素。然而，随着数据量的爆炸式增长，尤其是非结构化数据的激增，如何有效管理和利用这些数据成为了一个巨大的挑战。

ITPUB-微风·2025-02-27 05:55

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。此外，量子算法以其独特的计算能力，展现出在处理复杂问题时潜在的优势。

智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

支持向量机（SVM）简介与应用

SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面（或决策边界），使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开，同时最大化分类间隔（Margi

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

不重视数据质量，企业要出大问题！

从市场趋势的精准洞察，到产品研发的创新方向把控；从营销策略的制定与优化，再到客户关系的精细化管理，企业的每一项关键决策都深深依赖数据的支撑。而数据质量，作为这一系列决策的基石，其重要性不言而喻。

·2025-02-27 00:12

DeepSeek热潮下的“同质化困局”与破局之道

“我们用DeepSeek的大模型，自动生成深度报告，给你靠谱的决策

Hello kele·2025-02-26 22:30

如何理性购房？---需求清单与加权评分法

在当今复杂多变的房地产市场中，购房已成为许多人一生中最重要的经济决策之一。然而，面对众多的选择和复杂的因素，如何做出理性、明智的购房决策，成为了一个亟待解决的问题。

蓑衣客VS索尼克·2025-02-26 22:54

医院HIS接入大模型：算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算

然而，传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时，逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展，大模型

Allen_LVyingbo·2025-02-26 21:52

深度、机器学习算法

决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易

yzx991013·2025-02-26 20:40

集装箱箱号自动识别算法，启智畅想AI应用

集装箱箱号识别技术能够自动快速的记录集装箱号码，在记录集装箱号码的同时，也保存了当时采集到的集装箱照片，通过私有化部署API的方式和后台系统进行对接，当车辆进出通道时，相机自动检测箱号，实时、自动检测号码后

启智畅想·2025-02-26 19:06

10个步骤，教你轻松搭建企业知识库：提升效率与协作

一个完善的知识库可以帮助企业存储、管理和检索重要信息，从而提高决策质量和业务流程效率。本文将为您提供10个步骤，助您轻松搭建企业知识库，实现知识管理的现代化。

·2025-02-26 19:26

GrandientBoostingClassifier函数介绍

目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器，用于实现梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT

浊酒南街·2025-02-26 18:58

《DAMA数据管理知识体系指南》第十章参考数据和主数据管理读书笔记

《DAMA数据管理知识体系指南》第十章参考数据和主数据管理读书笔记1.引言主数据和参考数据是组织跨系统共享的核心资源，其一致性直接影响业务决策和数据质量。

数据大包哥·2025-02-26 17:52

新能源+“数字双胞胎“：特斯拉中国工厂背后的技术暗战

该工厂建设过程中，三维协同平台解决设计冲突的效率比传统方式提升6倍，这组数据撕开了新能源赛道的新战场——阿里云的基础设施赋能、华为云的精密制造仿真、凡拓数创的智能决策闭环，中国技术厂商正通过差异化路径争夺数字孪生制高点

Zlssszls·2025-02-26 16:11

电商 API 接口采集原理深度解析

一、引言在当今数字化商业时代，电商行业蓬勃发展，数据成为驱动业务决策的核心资产。

数据捕手19970108018·2025-02-26 15:40

企业通配符泛域名SSL证书选择哪个?是选择OV还是选择DV？

以下是两者的对比和适用场景，帮助您做出决策：1.DV（域名验证）证书验证方式：仅验证域名的所有权，通常通过简单的DNS记录或电子邮件验证完成。颁发速度：几分钟到几小时内即可颁发，流程简单快捷。

·2025-02-26 13:14

01 目录-具身智能学习规划

具身智能（EmbodiedIntelligence）强调智能体通过身体与环境的动态交互实现学习和决策，是人工智能、机器人学、认知科学和神经科学交叉的前沿领域。

天机️灵韵·2025-02-26 12:48

加油站小程序实战教程02数据源设计

以加油小程序为例，其核心功能涉及地图定位、加油站展示、加油下单、钱包管理、优惠券、订单管理以及发票、车辆信息等多个模块。

低代码布道师·2025-02-26 11:38

【数据挖掘在量化交易中的应用：特征发现与特征提取】

量化交易依赖于对海量金融数据的分析，从中寻找规律和模式，以支撑交易决策。数据挖掘技

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

未来至少十年时间里，哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代？

在人工智能技术快速迭代的背景下，未来十年内，以下六大类行业因其对人类独特能力的依赖，将展现出强大的抗替代性，并成为具有长期发展潜力的领域：一、医疗健康行业：生命科学与人文关怀的交织复杂决策与不确定性应对医学诊断需要结合患者个体差异

向贤·2025-02-26 09:58

货车一键启动正确方法,新手司机可以看看,汽车,驾驶技巧

货车一键启动手机控车是一种通过智能手机应用程序（APP）控制汽车启动和多种车辆功能的智能化系统。‌

zsmydz888·2025-02-26 09:24

大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案

大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案引言背景与意义解决方案概述大模型在农业生产中的应用作物生长模型病虫害预测模型农业气象模型数据要素在农业生产中的作用土壤数据气象数据作物生长数据数智化解决方案的设计与实现总体架构设计数据处理与分析模块智能决策与支持模块解决方案应用效果评估及推广前景应用效果评估方法推广前景展望第

数智化领地·2025-02-26 09:23

Vue 与 React 深度对比：从代码到原理的全方位解析

本文将从代码风格、底层原理、API设计、性能优化、生态系统等多个维度，对两者进行深度对比，助你在技术选型时做出明智决策。

北辰alk·2025-02-26 08:46

智联招聘爬虫

使用Python和Selenium进行招聘信息爬取在当今数字化时代，数据已成为企业决策的重要依据。对于人力资源部门或求职者而言，获取最新的招聘信息至关重要。

m0_74823878·2025-02-26 07:12

爆发的AI智能体（4）：智能体构建与开发

智能体可以被看作是一个系统，它能够感知环境，拥有一定的推理能力，并能根据这些信息做出决策和行动。智能体的基本架构通常包括感知模块、推理模块和行动模块。

caridle·2025-02-26 06:36

【TOGAF系列】ADF技术第二章架构原理

两个关键领域为架构的开发和利用提供了信息：企业原则为整个企业的决策提供了基础，并告知组织如何着手履行

东临碣石82·2025-02-26 05:55

【动手学运动规划】2.6 Reeds Shepp曲线

该算法主要用于描述机器人或车辆在平面上的运动轨迹，特别是在需要考虑

自动驾驶小白说·2025-02-26 03:13

基金基础知识

核心优势：分散风险：单笔资金可投资数十种资产，降低单一资产波动影响专业管理：由具备市场研究能力的团队决策投资组合低门槛：1元起投，适合小额资金参与资本市场流动性强：开放式基金支持随时申赎（货币基金最快5

xuanloyer·2025-02-26 00:25

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离，而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

与监督学习和无监督学习不同，强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为，使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

车辆网络安全ISOSAE 21434解读（一）概述_网络安全21434标准解

ISO/SAE21434《道路车辆网络安全工程》是SAE和ISO共同制定的一项针对道路车辆的网络安全标准，它是一个面向汽车行业全供应链（OEM及各级供应商）的车辆网络安全管理指导文件，其目的是指导行业内相关组织

网络安全小宇哥·2025-02-25 21:33

整车厂如何规划构建汽车集成安全团队的软件研发能力

（一）、汽车集成安全团队职责汽车集成安全团队肩负着保障汽车整体安全性的重任，从多个维度守护驾乘人员安全与车辆稳定运行，其主要职责如下：功能安全管理标准遵循与流程制定：严格依据ISO26262等功能安全标准

老猿讲编程·2025-02-25 21:30

GB 44497-2024《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》标准解读

本标准适用于M类和N类车辆配备的自动驾驶数据记录系统。GB44497-2

daopuyun·2025-02-25 21:30

新型电力系统中实现充电桩有序充电和智能化管理解决策略

例如，在城市中心商业区，由于人流量大、车辆停留时间相对较短，可适当增加快充桩的比例；而在居民小区，考虑到用户夜间充电需求较大，慢充桩更为合适。

安科瑞王盼盼wx18721098782·2025-02-25 20:21

利用条形码和 OCR 彻底改变 VIN 和 TIN 识别方式

利用条形码和OCR彻底改变VIN和TIN识别方式在汽车行业中，车辆识别号(VIN)和轮胎识别号(TIN)不可或缺。这些字母数字代码在确保车辆跟踪和安全方面起着至关重要的作用。

sdk大全·2025-02-25 19:15

数据库连接池详解

类比类似共享单车的租借模式：用户按需取用，用完归还，避免重复购买车辆的成本。二、为什么需要连接池？

老赵不会写代码·2025-02-25 14:43

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。

看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

Selenium 与 Coze 集成

Coze：它是一个专注于智能体交互测试的平台，可用于模拟和测试智能体在不同场景下的行为和交互效果，适用于涉及智能对话、智能决策等功能的

小赖同学啊·2025-02-25 13:30

七.智慧城市数据治理平台架构

一、整体架构概览智慧城市数据治理平台架构描绘了一个全面的智慧城市数据治理平台，旨在实现城市数据的统一管理、共享和应用，为城市运行、管理和决策提供数据支撑。

moton2017·2025-02-25 12:57

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

在现代工业领域，随着生产设备和环境传感器的大量部署，生成了海量的实时数据。这些数据不仅可以帮助我们监控设备的健康状况，还能够通过智能分析实现预测性维护、故障检测和生产效率优化等目标。而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统，帮助企业提高生产效率，降低故障风险。1.机器学习在工业中的应用

威哥说编程·2025-02-25 09:35

联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径

与此同时，边缘计算节点部署将模型推理能力延伸至诊疗终端，CT影像实时分析响应时间缩短62%，显著提升急诊场景下的决策效率。建议医疗机构在部署联邦学习系统时，优先采用差分隐私与同态

智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

T4应用增效方案解密

该方案采用模块化架构设计，涵盖数据采集层、算法决策层与执行优化层三大子系统，形成从数据感知到行动反馈的闭环管理体系。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

人工智能的崛起与未来发展趋势分析

领域应用实例发展现状医疗智能诊断、药物研发提高诊断准确率，缩短研发周期金融风险评估、智能投顾实现个性化服务与高效决策教育自适应学习系统提供个性化学