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社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

深入理解赛题——探索性数据分析首先，我们先介绍一下什么是EDA：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis,EDA）是一组数据分析技术，旨在总结其主要特征，通常通过可视化手段来实现。

会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

基于PCA+RF的数据分类模型含matlab代码（PCA降维后输入进RF模型）

步骤：标准化数据：为了使每个特征对总的方差贡献相似，通常需要对数据进行标准化处理。计算协方差矩阵：确定数据集中特征之间的协方差。计算特征值和特征向量：从协方差矩阵中提取特

Jason_Orton·2025-03-07 23:48

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

华为OD技术面 - 手撕算法题整理

题目编号频次1.两数之和-力扣（LeetCode）72.两数相加-力扣（LeetCode）5

清水乐园·2025-03-07 23:08

00计算机视觉学习内容

以下是一个系统的学习路线：1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

01计算机视觉学习计划

第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

DeepSeek掘金——Deepseek + Lakehouse 架构赋能企业数字化转型

而另一面，笔者的朋友圈也都很躁动，众多企业朋友们都在热情入局Deepseek。今天想跟大家聊聊最近比较火的Deepseek私有部署+Lakeh

不二人生·2025-03-07 19:30

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络

浪九天·2025-03-07 19:27

金三银四突围战：技术面试体系化备考指南

春招季数据显示，72%的技术岗求职者因知识体系零散在二面被淘汰。本文将以系统化方法+可复用的开源工具，帮你构建真正有效的面试知识库。

守护海洋的猫·2025-03-07 19:27

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。

AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

【2025年22期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股历史成交分布数据获取实例演示及接口API说明文档

无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据，亦或是基本面信息，这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息，从而为投资策略提供坚实有力的指导。

不会写代码的码农农·2025-03-07 16:33

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

一方面，AI可以使数据库更加智能化（AI4DB）。例如，传统的数据库优化技术无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云上。幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。

·2025-03-07 16:14

期权对冲和期货对冲哪个好一点？

一、核心区别对比维度期权对冲期货对冲风险特征风险有限（买方）/风险无限（卖方）风险双向无限（多空均可能大亏）成本需支付权利金（买方）或缴纳保证金（卖方）需缴纳保证金（无权利金）灵活性可定制执行价、到期日

小熊期权493·2025-03-07 16:26

【最佳实践】FIT框架：插件化架构如何彻底解决大型项目依赖管理难题？

然而，FIT框架的出现，彻底改变了这一局面。它以插件化架构为核心，通过自定义的类加载隔离机制，将复杂依赖问题简化为插件与接口之间的清晰关系，为传统开发模式中棘手的依赖排查问题提供了一种全新的解决方案。

华为数据存储开源·2025-03-07 16:54

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。

yzx991013·2025-03-07 16:24

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这

小卷心菜.·2025-03-07 16:23

9种分布式ID生成方案，让你一次学个够

分布式ID应该满足哪些特征？1、什么是分布式ID？拿MySQL数据库举个栗子：在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。

我有一头小花驴·2025-03-07 16:23

从单块巨石到星辰大海：分布式与微服务的本质思考

"完美系统"的幻想，在妥协中寻找最优解2.分布式三定律物理定律：光速限制下的通信延迟不可消除经济定律：成本边际效应决定拆分粒度组织定律：康威定律的幽灵始终在场（系统架构≈组织架构）3.典型范式对比模式特征案例主从架

斗-匕·2025-03-07 14:21

启发式算法（Heuristic Algorithm）

启发式算法（HeuristicAlgorithm）是一类用于解决复杂问题的算法，通过利用问题的某些特征和经验规则，在可接受的时间范围内找到较好的近似解。

大霸王龙·2025-03-07 13:44

3年常见面试题

SHEIN希音一面1、简单大概自我介绍2、面试官根据您简历项目进行互动，所以可以好好复习关于财务系统（例如报销系统、财务系统、供应商订货财务等）一些理论知识点和项目、系统比较容易出现什么突发bug、如何修复等

Ulrica0·2025-03-07 12:25

SHEIN面试——Java高级开发

2022年7月20希音二面高级开发工程师（供应链）面试流程1自我介绍2问问题开始多线程：1线程间的通信方式2什么是pua定义3什么是内卷的定义4spring和mybatis怎么操作数据库的5平时工作量怎么定义的

有鹿如溪·2025-03-07 11:20

YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)

YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。

清风AI·2025-03-07 11:20

华为OD-不限经验，急招，机考资料，面试攻略，不过改推，捞人

超星(学习通)-Java后端一面网易互娱40min（感觉是G了）一篇不太像面经的面经2023总结，前端大二上进小红书秋招面经第一波海康红外图像算法实习（微影）面经测试工程师社招-测试面试题大厂在职傻屌。

2301_79125642·2025-03-07 10:54

具身智能行业

具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能（EmbodiedAI）指通过物理实体（如机器人、自动驾驶设备等）与环境的动态交互

[shenhonglei]·2025-03-07 09:13

OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）

主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像

大模型大数据攻城狮·2025-03-07 09:06

[数据结构] [C++ STL] vector使用详解

而vector正好弥补了这个缺陷，它的特征是相当于可分配拓展的数组（动态数组），它的随机访问快，在中间插入和删除慢，但在末端插入和删除快。

高亚奇·2025-03-07 07:50

C#+Halcon 垂直拼接/裁切避免频繁开辟内存

单单单单点·2025-03-07 04:45

神经网络ＶＳ决策树

以下是它们的详细比较：神经网络优点:强大的学习能力:神经网络，尤其是深度神经网络，能够自动学习数据中的复杂特征，可以处理高维和非线性的问题。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

AF3 _correct_post_merged_feats函数解读

AlphaFold3msa_pairing模块的_correct_post_merged_feats函数用于对合并后的特征进行修正，确保它们符合预期的格式和要求。

qq_27390023·2025-03-07 01:10

AF3 _merge_features_from_multiple_chains函数解读

AlphaFold3msa_pairing模块的_merge_features_from_multiple_chains函数的作用是合并多个蛋白质链的特征，以便在AlphaFold3处理中多个蛋白质链时形成统一的输入特征

qq_27390023·2025-03-07 01:40

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

SENet：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，

清风AI·2025-03-07 00:39

AF3 pair_and_merge函数解读

AlphaFold3feature_processing_multimer模块的pair_and_merge函数是AlphaFold3数据处理管道中的重要函数，它主要负责：处理各个链的特征（all_chain_features

qq_27390023·2025-03-07 00:34

面试-----每日一题

（腾讯一面）----什么时链表什么时红黑树我的数据结构还在更新中，努力在一个月更完。

秋凉づᐇ·2025-03-06 23:22

百度副总裁陈洋：开发全流程进入智能体时代，又快又好又安全

陈洋表示，大模型正在重塑研发效率和安全，一方面通过多个智能体流水线协同，大幅提升工程效能与企业创造力，另一方面通过安全智能体实现“安全左移”，在Devops全流程最可能产生问题的阶段，阻止问题，实现效率

·2025-03-06 23:14

深度学习_第二轮

损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。

Humingway·2025-03-06 22:16

XS9933,四通道多合一同轴高清解码芯片

关键特征：1、960H@25/30，720P@25/30/50/60，1080P@25/30，3M/4M@25/30，5M@20/25，6M@20，[email protected]/15，制式可扩展2、BT656x2//

IC15110264988·2025-03-06 22:44

【RX解码MIPI输出】XS9922B 4通道模拟复合视频解码芯片功能对标TP2815

【RX解码MIPI输出】XS9922B4通道模拟复合视频解码芯片功能对标TP2815关键特征支持制式数字输出接口工作电压封装其他信息四路960H@25/30，720P@25/30/50/60，1080P

AUTO_15075675965·2025-03-06 22:44

YOLOv5的Conv是什么，Conv就是卷积吗（1）

卷积一定是一个输入矩阵（特征）和一个卷积核矩阵做图中这样的计算。我们可以想象输入的就是一张单通道的黑白图像，特征矩阵的每一个数字代表了颜色的深浅（简单理解）。卷积核就相当于一个特征提

hjs314159·2025-03-06 20:33

国内大模型月之暗面Kimi的使用方法及步骤

Kimi是由月之暗面（MoonshotAI）推出的一款大模型应用，具备多种功能和使用场景。

国货崛起·2025-03-06 19:48

金三银四突围战：技术面试体系化备考指南（附自研工具）

春招季数据显示，72%的技术岗求职者因知识体系零散在二面被淘汰。本文将以系统化方法+可复用的开源工具，帮你构建真正有效的面试知识库。

守护海洋的猫·2025-03-06 19:44

网络安全入门必知的攻击方法

作为网络安全从业者，必须深入理解常见攻击方法的原理、特征及防御策略。

·2025-03-06 18:03

TiDB系列之：使用Flink TiDB CDC Connector采集数据

TiDB系列之：使用FlinkTiDBCDCConnector采集数据一、依赖项二、Maven依赖三、SQLClientJAR四、如何创建TiDBCDC表五、连接器选项六、可用元数据七、特征一次性处理启动阅读位置多线程读取

快乐骑行^_^·2025-03-06 18:41

1. WinCC按钮实现画面切换

WinCC按钮实现画面切换step1:右键初始画面，设置初始画面的宽高数值，比如800*400；step2：在智能对象选中画面窗口；窗口数量、宽、高要自己根据自己的需求改变，最好能布满整个初始化面；比如例子拖入

好乐day_·2025-03-06 18:40

基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现

该系统能够从图像中检测人脸，并通过深度学习模型提取特征进行比对，最终输出相似度评分及置信度等级。2.环境搭建为了确保项目顺利运行，请按照以下步骤配置开发环境：安装JDK：确保已安装JavaD

小呀白呀兔·2025-03-06 18:09

Python 机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明

机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1）错误类型2）不平衡数据集3）混淆矩阵4）考虑不确定性5）准确率-召回率曲线6）受试者工作特征

仙魁XAN·2025-03-06 18:38

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

L1正则化（Lasso）通过将不重要的特征权重归零来实现特征选择，适用于稀疏模型和高维数据集，但可能导致欠拟合。

XianxinMao·2025-03-06 14:31

手写数字识别项目：从原理到实践

其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号，然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取

北屿升：·2025-03-06 13:29

Flume-HBase-Kafka

Flume-HBase-Kafka一、各自介绍1.Flume简介和特征2.HBase简介和特征3.Kafka简介和特征二、通过Flume读取日志文件写入到Kafka中在写入HBase各自作用一、各自介绍

正在緩沖҉99%·2025-03-06 13:51

Word2Vec向量化语句的计算原理

其核心思想是“相似的词拥有相似的上下文”，通过上下文关系捕捉词汇的语义和语法特征。生成的向量具有低维（通常100-300维）、连续且稠密的特点，解决了传统One-Hot编码的高维稀疏和语义缺失问题。

堕落年代·2025-03-06 11:38

算法比赛中的构造题及一些经典套路

2.模式识别：在解决构造题时，尝试识别问题中的模式或特征。这有助于你更好地理解问题的本

小王Jacky·2025-03-06 09:52

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