问题解决锦集

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport
Jam-Young·2025-02-01 09:47

矩阵论复习

第1讲线性空间与线性算子1.1线性空间数环设ZZZ为非空数集且其中任何两个相同或者相异的数之和、差与积仍属于ZZZ（即数集关于加、减、乘法运算封闭），则称ZZZ是一个数环。
随机ID·2025-02-01 09:16

使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

1.导入必要的库首先，需要导入所需的库，包括pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及scikit-learn中的线性回归模型。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfrom
Luzem0319·2025-02-01 09:44

室内家具检测数据集VOC+YOLO格式7928张10类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：7928标注数量(xml
FL1623863129·2025-02-01 08:06

遥感图像建筑房屋树木水体分割数据集labelme格式2026张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2026标注数量(json文件个数)：2026标注类别数：5标注类别名称:["Tree
FL1623863129·2025-02-01 08:06

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

通过PEFT，可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集，而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下，如边缘设备、移动设备或低成本
小oo呆·2025-02-01 06:48

深入理解Python中的生成器与迭代器：概念、区别与实战应用

深入理解Python中的生成器与迭代器：概念、区别与实战应用开篇在Python编程世界中，生成器（Generators）和迭代器（Iterators）是两个核心概念，它们在处理大型数据集、节省内存以及实现高效循环结构方面扮演着至关重要的角色
清水白石008·2025-02-01 05:12

AI大模型在智能客服系统中的应用

目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略
季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

PyDeequ库在AWS EMR启动集群中数据质量检查功能的配置方法和实现代码

PyDeequ框架在PySpark代码中提供了全面的数据质量检查功能，能够帮助用户&有效地监控和提升大规模数据集的数据质量。
weixin_30777913·2025-02-01 04:59

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域，广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战，如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，继承了YOLO一贯的高效性和准确性，在速度
2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

得物视频带货项目：轻松入门与高效变现

得物作为一个集潮流商品展示与社交互动于一体的平台，为创作者提供了广阔的展示空间与变现机会。本文将详细介绍如何通过得物平台进行视频带货，帮助新手快速上手，实现稳定收益。
soonlyai·2025-02-01 03:51

在 MicroPython ESP32-C3 单片机 中调用 DeepSeek API 以及部分问题的解决

在MicroPythonESP32-C3单片机中调用DeepSeekAPI的实践与问题解决背景本文记录在MicroPythonESP32-C3上调用DeepSeekAPI时遇到的问题及解决方案，包含中文编码异常处理和请求报文长度限制问题
电池漏液·2025-02-01 02:48

SQL教程-关于SELECT的高级语法

一、TOP/LIMIT取值第几行到第几行#SQLServer/MSAccess语法SELECTTOP具体的行数|数据集的百分比字段1,字段2,...FROM数据表名#MySQL语法SELECT字段1,字段
假客套·2025-02-01 01:10

Springboot 集成Mybatis

MyBatis提供了对SQL语句的全面控制，同时还支持映射结果集到对象，并处理复杂的数据库操作。SpringBoot是一个用于简化Spring应用程序配置和开发的框架。
Loolay·2025-02-01 01:39

【Azure Developer】Github Action部署资源(ARM模板)到Azure中国区时，遇见登录问题的解决办法

错误消息为：Error:AzCLILoginfailed.问题解决从错误消息就可以发现
nidongla·2025-01-31 23:58

TCP抓包和数据包分析

tcpdump是Linux系统下的一款抓包命令集，工作原理是基于网卡抓取流动在网卡上的数据包。在Linux系统中由于tcpdump命令的简单和强大，我们一般直接使用tcpdump命令来抓取数据包。
粤M温同学·2025-01-31 23:56

ambari-server页面错位问题解决

背景：项目新安装的ambari集群页面错位如下解决办法（临时）：修改ambari-server的前端文件：/usr/lib/ambari-server/web/javascripts/app.js原代码：initNavigationBar:function(){if(App.get('router.mainController.isClusterDataLoaded')){$('body').on
王木头·2025-01-31 20:59

JDBC ResultSet解析（转载）

结果集(ResultSet)是数据中查询结果返回的一种对象，可以说结果集是一个存储查询结果的对象，但是结果集并不仅仅具有存储的功能，他同时还具有操纵数据的功能，可能完成对数据的更新等。
pascalzhli·2025-01-31 18:40

大屏幕排队叫号小程序系统产品核心功能需求规划开发实例分享

系统概述大屏幕排队叫号系统借助先进的信息技术，将排队、叫号、信息展示与数据分析等功能集于一体，为服务场所构建一个有序、高效的排队环境。
v.15889726201·2025-01-31 17:04

【大模型入门必看】LLM大语言模型导读

本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程，并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集，介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术，包括数据准备阶段、模型
古-月·2025-01-31 16:24

数据分析案例-2024 年热门动漫数据集可视化分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-01-31 14:08

Google Earth Engine（GEE）——全球ECMWF/ERA5/DAILY（气温、降水）逐日数据下载（全球）

再分析将模型数据与来自世界各地的观测数据结合起来，形成一个全球完整的、一致的数据集。ERA5取代了其前身ERA-Interim再分析。
此星光明·2025-01-31 14:03

基于YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现

**数据集构建**2.**模型训练**系统功能与使用方法1.**实时目标检测**2.**静态图片检测**3.**视频文件处理**4.**多种目标类别支持**安装与
qq1309399183·2025-01-31 14:03

【系统架构设计】计算机组成与体系结构（一）

计算机组成与体系结构计算机系统组成计算机硬件组成控制器运算器主存储器辅助存储器输入设备输出设备计算机系统结构的分类存储程序的概念Flynn分类复杂指令集系统与精简指令集系统总线兜兜转转，最后还是回到了4
傻傻虎虎·2025-01-31 12:50

A Survey on Large Language Model Acceleration based on KV Cache Management

基于KV缓存管理的大型语言模型加速研究综述摘要1引言2前言3分类4token级优化5模型级优化6系统级优化7文本和多模态数据集8结论摘要大型语言模型（LLM）因其理解上下文和执行逻辑推理的能力，彻底改变了自然语言处理
UnknownBody·2025-01-31 12:47

windows第八章 系统对话框

文章目录文件选择对话框CFileDialogCFile文件操作CFolderPickerDialog字符集编码uincode编码ANSI字符和Unicode字符Windows中的Unicode函数C运行库中的
yerennuo·2025-01-31 12:14

单细胞-第五节 多样本数据分析,打分R包AUCell

www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9897923IF:NANANA用这个文章里的方法，将单细胞亚群的marker基因与ros相关基因取交集，用作AUCell的基因集Theinters
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-01-31 09:20

vscode 和 pycharm哪个更适合开发

两者都有强大的功能，但它们的设计理念、用户体验和功能集有所不同。是对两者的详细比较，帮助你选择更适合Python开发的工具。
挺住.·2025-01-31 07:30

【详细讲解】hive优化

1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。
songqq27·2025-01-31 06:56

Electron常见问题 61 - 客户端必须以管理员权限运行？

目录问题解决方法一步骤一步骤二方法二结论《Electron实战》系列-总览_Data-Mining的博客-CSDN博客_electron滚动条欢迎大家阅读Data-Mining的《Electron实战》
Data-Mining·2025-01-31 06:26

数据库-SqlServer面试题系列 001

一、数据库基础知识（通用）篇1.说说主键、外键、超键、候选键超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。
code36·2025-01-31 05:20

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。
辞落山·2025-01-31 05:45

TensorFlow 简介

它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型。
九月十九·2025-01-31 05:14

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.数据准备首先，我们需要一些示例数据。在这个例子中，我们将生成一些简单的二维数据点，并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来，我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

在本篇博客中，我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集，并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。
辞落山·2025-01-31 04:11

中国大气湿度指数数据集（2003-2020）

该数据集收录了2003-2020年中国大气湿度指数数据集，其中主要包括常用的5个大气湿度指数：真是水汽压（AVP）、水汽压亏缺（VPD）、露点温度（DPT）、混合比（MR）以及比湿（SH）。
地球资源数据云·2025-01-31 04:07

Python——基于ERA5数据的饱和水汽压差（VPD）批量计算（Clausius-Clapeyron 克劳修斯-克拉伯龙关系）

一、前言之前我发布过基于CRU数据和Goff-Gratch公式计算VPD的博客，见下方：基于CRU数据计算VPD的博客但是，CRU数据的分辨率还是较为粗糙（0.5°×0.5°），而ERA5land数据集分辨率能很好地满足我的需求
雨宫芳树·2025-01-31 03:03

selenium定位svg元素（原来如此简单）

然后试了各种方法，什么By.CLASS_NAME;By.CSS_SELECTOR等等都定位不了，后面是使用了Selenium库中的ActionChains类来模拟鼠标点击操作才把这个问题解决了。
sineiy·2025-01-31 01:47

团体程序设计天梯赛-练习集——L1-027 出租

前言有点难，博主做了好长时间才做出来，测试点过了，但是还是有点懵蹬，20分的题目，大家看一下吧先L1-027出租下面是新浪微博上曾经很火的一张图：一时间网上一片求救声，急问这个怎么破。其实这段代码很简单，index数组就是arr数组的下标，index[0]=2对应arr[2]=1，index[1]=0对应arr[0]=8，index[2]=3对应arr[3]=0，以此类推……很容易得到电话号码是1
SY师弟·2025-01-31 01:47

【Oracle篇】使用impdp导入报错ORA-39001:ORA-39000:ORA-39142:incompatible version number xxx in dump file的问题解决

《博主介绍》：✨又是一天没白过，我是奈斯，从事IT领域✨《擅长领域》：✌️擅长阿里云AnalyticDBforMySQL(分布式数据仓库)、Oracle、MySQL、Linux、prometheus监控；并对SQLserver、NoSQL(MongoDB)有了解✌️大佬们都喜欢静静的看文章，并且也会默默的点赞收藏加关注如标题所示这篇文章是记录并分享一下使用数据泵导入时的报错，这个报错是博主在一年之
奈斯DB·2025-01-31 01:16

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图，可以直观地看到随着训练轮次（epochs）的增加，损失函数值是如何
alankuo·2025-01-31 01:43

基于最近邻数据进行分类

importtorchimportnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt#生成一个简单的数据集(
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:30

COCO8 数据集上训练 YOLO11n：从入门到跑路（100 轮训练实战）

前言训练YOLO11n，听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机，而COCO8数据集，则是那个小小的试验场。
星际编程喵·2025-01-30 23:27

【2025美赛D题】为更美好的城市绘制路线图建模｜建模过程+完整代码论文全解全析

详见文末问题一：第一步：数据整理与处理在处理数据时，可能会遇到以下问题：1.数据清洗：确保每个数据集都是干净的，删除无关的列、处理缺失值，确保数据的格式一致
小天数模·2025-01-30 23:26

Python从0到100（二十二）：用Python读写CSV文件

CSV文件的主要特点包括：纯文本格式：使用特定字符集
是Dream呀·2025-01-30 22:26

Python 数据分析 - 初识 Pandas

Pandas适用于处理以下类型的数据：有序和无序的时间序列数据带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据与SQL或Excel表类似的，含异构列的表格数据任意其它形式的观测、统计数据集，数据转入Pandas
一名技术极客·2025-01-30 18:42

秒杀架构-详细

秒杀架构秒杀架构秒杀活动的特点要解决的问题涉及技术点问题解决方案瞬时大流量的冲击超卖、少卖问题高可用恶意请求用户秒杀流程图秒杀架构核心：把量变少，限流适当增加机器，重新设计秒杀架构，让普通业务和秒杀业务分离开
Ybb_studyRecord·2025-01-30 17:40

axios 常见的content-type、responseType有哪些？

这个字段的值是一个字符串，用于描述消息体的媒体类型，如文本、图像、音频、视频等，以及可能的字符集和编码方式。当客户
梦境之冢·2025-01-30 16:00

组合总和 III - 深度优先搜索（DFS）解题思路与代码实现

每个数字最多使用一次，且解集不能包含重复的组合。组合的顺序不重要。示例示例1：输入：k=3,n=7输出：[[1,2,4]]解释：1+2+4=7，只有这一种有效组合。
迪小莫学AI·2025-01-30 14:42

Kotlin 集合函数锦集，2021程序员进阶宝典

postfix="的排名",limit=nameCollection.size,truncated="等")println(message)//在古代，根据人口数量和宗族的影响力，有刘一陈二张三李四王五赵六孙七周八吴九郑十的排名}####reduce函数将集合转换为单个结果如果希望将给定集合转换为单个结果，则可以使用reduce函数。例如，你可以计算列表中所有元素的和://将集合转换为单个结果fu
高级UI教学·2025-01-30 13:35
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