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机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

第二十二章: 静态多态与动态多态的衔接_《C++ Templates》notes

类型擦除（TypeErasure）核心思想：将不同类型的对象统一为通用接口，隐藏具体类型信息。实现方式：通常结合基类指针和模板注册机制。桥接模式（Brid

郭涤生·2025-03-24 02:00

3招隐藏技巧秒存！安卓/iOS双端亲测有效，最后1招官方都默许

一、视频号不提供下载按钮的原因版权保护为保护创作者原创内容，避免未经授权的传播和侵权行为[1][2]。平台生态维护鼓励用户在微信生态内互动（点赞、评论、分享），减少内容外流[1]。用户体验优化避免用户因下载导致存储空间不足或下载速度问题[1]。二、安卓用户下载方法1分钟提取缓存文件完整播放目标视频（确保缓存生成）。进入手机【文件管理】→【内部存储】→【Android】→【data】→【com.te

微丽宝·2025-03-23 23:10

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。

谦亨有终·2025-03-23 22:26

常见的编码方式及特征

一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。Base64，就是包括小写字母a-z、大写字母A-Z、数字0-9、符号"+“、”/"一共64个字符的字符集。（1）编码规则①把3个字节变成4个字节。②每76个字符加一个换行符。③最后的结束符也要处理（2）举例说明转前：s13先转成asci

菜根Sec·2025-03-23 21:21

三维点云重建的原理及代码

在这个过程中，算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征，并将这些特征组合成相应的物体模型。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换

点云侠·2025-03-23 19:35

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据

：综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务、信贷业务、数字化程度5、参考文献：郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征

-夜深-·2025-03-23 18:31

如何在 Bash 中不依赖 curl 或 wget 发出 HTTP 请求并实现文件传输——/dev/tcp的妙用

然而，Bash本身隐藏着一个鲜为人知的功能：通过内置的/dev/tcp或/dev/udp伪设备，可以直接与网络进行交互，而无需额外安装任何工具。

vortex5·2025-03-23 17:50

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

【Rust日报】 2020-02-17 WASM向量图形 --wasm_svg_graphics 0.3.0

它能够：声明形状和样式以用于这些形状使用SVG标签将这些形状渲染到DOM自动检测两个形状是否相同，因此只有一个SVG将添加到DOM中声明已命名的项目/容器，以便以后进行例如隐藏，重新显示和重新放置之类的调整

Rust语言中文社区·2025-03-23 15:57

H800能效架构实战解析

在架构设计中，异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态，动态分配CPU、GPU及专用加速器资源，最大化硬件利用率；动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略，结合多级电压频率

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

MacOS常用命令（不断更新）

删除文件或目录:rm复制命令:cp剪切或改名命令:mv3.搜索命令进程搜索4.压缩和解压tar.gz格式5.杀死进程1.查询命令查询目录中的内容：lsls[选项][文件或目录]选项:-a显示所有文件,包括隐藏文件

没有感情的cv攻城狮·2025-03-23 14:51

linux下基本命令和扩展命令（安装和登录命令、文件处理命令、系统管理相关命令、网络操作命令、系统安全相关命令、其他命令）欢迎补充噢

基本命令ls:列出目录内容ls：列出当前目录内容ls-l：以长格式列出（显示详细信息）ls-a：显示隐藏文件ls-lh：以易读格式显示文件大小pwd:显示当前工作目录pwd：显示当前目录的绝对路径cd:

h^hh·2025-03-23 12:06

多模态大模型常见问题

Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。

cv2016_DL·2025-03-23 12:06

如何用 Python 实现树结构

一、树结构基础认知1.1树的四大特征层级关系：父子节点的从属关系唯一根节点：访问起点无循环：从根到叶的路径不形成环N叉分支：每个节点可有多个子节点1.2核心组件解析classTreeNode:def__

不辉放弃·2025-03-23 10:22

【地图 Map3d】——2

解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代，每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。

花花 Show Python·2025-03-23 09:15

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

数据标注过程涉及对原始数据进行加工，通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式，从而使数据更具有意义和可解读性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

探索AI模型的巅峰之战：ChatGPT、DeepSeek与Grok 3，谁才是最强？

又有哪些隐藏的短板？本文将带您深入了解这三位AI巨头的亮点与争议，共同探讨它们在AI领域的位置，

温暖阳光阿斌·2025-03-23 08:05

桥接模式 (Bridge Pattern)

当你想对客户完全隐藏抽象的实现部分时。当你有许多类要生成的类

直隶码农·2025-03-23 07:55

C++：类（通识版）

封装后的类隐藏了它的实现细节，也就是说，类的用户只能

愚戏师·2025-03-23 07:22

基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目

对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理

我的sun&shine·2025-03-23 04:57

Hadoop 集群规划与部署最佳实践

Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征，因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。

AI天才研究院·2025-03-23 03:47

线性代数介绍

本篇将详细解释线性代数中的核心概念，包括行列式、矩阵、向量与向量空间、线性方程组、特征值与特征向量以及二次型，力求深入浅出，帮助读者全面理解。

ZhuBin365·2025-03-23 03:16

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

位图思想详解：用一个小小的比特征服整个世界

位图思想详解：用一个小小的比特征服整个世界一、什么是位图？

Joseit·2025-03-23 00:54

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

05.列表标签

2、基本特征有序列表是由有顺序的列表项组成的有序列表一般采用数字或字母作为顺序，默认采用数字顺序是块元素独占一

龙哥带你学编程·2025-03-22 22:41

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力，并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

“三分钟”带你看懂批次管理!（一）

一、批次管理的定义与重要性1.批次管理的定义：批次管理是一种针对产品或物料的管理方法，它将同一生产周期或相同条件下生产、具有一致质量特征、生产信息和使用属性的产品组作为一个批次，进行分类、标识、追踪和管理

·2025-03-22 22:23

栈和队列基础

优先队列具有最高级先出的特征。基于堆（

Luther coder·2025-03-22 21:37

【元婴境】mysql的MVCC（详解）

目录MVCC介绍隐藏字段undologReadView示例：流程总结MVCC介绍大家好，我是jstart千语。

jstart千语·2025-03-22 20:58

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系

清风AI·2025-03-22 19:51

YOLO算法全面改进指南（二）

本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。

niuTaylor·2025-03-22 18:13

在 Spring Boot 结合 MyBatis 的项目中，实现字段脱敏（如手机号、身份证号、银行卡号等敏感信息的部分隐藏）可以通过以下方案实现

在SpringBoot结合MyBatis的项目中，实现字段脱敏（如手机号、身份证号、银行卡号等敏感信息的部分隐藏）可以通过以下方案实现。

冷冷清清中的风风火火·2025-03-22 18:40

聚焦热点 | ISC 2022软件供应链安全治理与运营论坛圆满落幕

除开源应用开发者在开发过程中引入安全缺陷之外，也可能会存在开发者有目的性地预留的安全缺陷，甚至存在攻击者将含有隐藏性恶意功能的异常行为代码上传到上游开源代码托管平台，以便实施定向软件供应链攻击的安全风险

悬镜安全·2025-03-22 15:23

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

使用Seaborn库中的`violinplot`函数绘制水平小提琴图（Violin Plot）是一种常见的数据可视化方法

水平小提琴图可以展示数据的分布特征，并可以对比不同组别之间的差异。本文将介绍如何使用Python和Seaborn库绘制水平小提琴图，并提供相应的源代码示例。

code_welike·2025-03-22 14:17

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

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