预测残差

吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习

在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量
wgc2k·2025-03-15 09:21

cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测

专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题，旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱，展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家，还是对这一领域充满好奇的读者，这个系列都将为您提供高价值的见解和启发，为您带来横
cv君·2025-03-15 09:19

安全中心建设关键技术之机器学习

在本课题在大量数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上，进一步识别出被撞库成功的账号。
sinfoyou·2025-03-15 07:33

Redis缓存和Mysql数据一致性问题

问题背景Redis缓存和MySQL数据库的主要挑战在于：缓存和数据库之间的延迟：在缓存更新与数据库更新之间，可能存在时间差，导致数据不一致。
每天瞎忙的农民工·2025-03-15 07:58

R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测

在气候变化问题日益严重的今天，水文模型在防洪规划，未来预测等方面发挥着不可替代的重要作用。目前，无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。
科研的力量·2025-03-15 06:57

芯谷D1117-33C：高性能1.0A低压差线性稳压器详解

低压差线性稳压器（LDO）作为一种能够有效降低输入电压并提供稳定输出电压的器件，被广泛应用于各种电子设备中。今天，就让我们深入探讨芯谷D1117-33C这款高性能1.0A低压差线性稳压器的特性与应用。
深圳市青牛科技实业有限公司·2025-03-15 05:42

什么是代理？

通过预定义代码路径编排LLM和工具代理：动态自主决策流程和工具使用的系统何时（不）使用代理基本原则：优先选择最简单的解决方案仅在必要时增加复杂性权衡考量：代理系统以延迟/成本换取任务性能明确定义任务→工作流（可预测性
AI Echoes·2025-03-15 05:38

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下，当多个线程同时操作同一集合对象时，若未采取同步措施，可能导致以下典型问题：数据竞争：多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致
扣得A艾·2025-03-15 04:07

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下，当多个线程同时操作同一集合对象时，若未采取同步措施，可能导致以下典型问题：数据竞争：多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致
jiajia651304·2025-03-15 03:51

安全密码生成器

默认值支持：初始化时已预设常用参数（长度12，全选字符类型）2.安全增强加密安全：使用secrets模块替代random，符合NIST安全标准配置校验：未选择字符类型时抛出错误，密码长度<8时弹出警告防预测设计
那曾是梦·2025-03-15 03:48

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异
彬彬侠·2025-03-14 23:24

YOLOv8涨点大全总结（源码）

常见的性能指标包括：指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内，步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall
清风AI·2025-03-14 23:21

LLM推理和优化（1）：基本概念介绍

一、LLM推理的核心过程：自回归生成LLM（如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等）的推理本质是自回归生成：从初始输入（如[CLS]或用户prompt）开始，逐token预测下一个词，直到生成结束符
AndrewHZ·2025-03-14 23:50

金融风控可解释性算法安全优化实践

在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二
小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。
Lunar*·2025-03-14 15:11

卷积神经网络可视化

卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。
天行者@·2025-03-14 13:25

3.13 YOLO V3

-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种。-softmax改进，预测多标签任务。
不要不开心了·2025-03-14 11:44

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。
彩旗工作室·2025-03-14 11:36

Vim忍者速成秘卷：让你的键盘冒出残影の奥义

⚡残影生成术（基础篇）"️贴地飞行模式（.vimrc极速配置）settimeoutlen=300"快捷键响应时间压缩至300ms（武士刀级响应）setttyfast"激活终端极速传输模式setlazyredraw
ivwdcwso·2025-03-14 10:34

从基础到实践（十四）：LDO的由来与内部结构解析

LDO（低压差线性稳压器）是电子系统的“电压守门员”，能在极低压差下（如0.2V）稳定输出纯净电压，榨干电池电量延长续航，避免传统稳压器因压差不足宕机。
硬件进化论·2025-03-14 09:54

文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云（景区游客评论情感分析）

利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测，探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析，提取游客关心的话题，提供优化建议，为未来研究提供方向。
请为小H留灯·2025-03-14 08:49

Python实现机器学习项目教程：房价预测

Python实现机器学习小项目教程：房价预测案例机器学习（MachineLearning）是数据科学中的一项重要技术，它通过从数据中学习规律，进行预测和决策。
向着开发进攻·2025-03-14 08:47

AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用

AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用关键词：AIAgent、企业预算管理、成本控制、机器学习、预测模型、优化算法摘要：本文深入探讨了AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用。
SuperAGI2025·2025-03-14 06:36

期权：短期交易日内波动为主 静待市场情绪拐点

若不知道则可使用卖方为主的策略，赚钱方向收益的同时也获取时间价值收益，若知道短期会涨，则以买方为主，或可用垂差策略，减少权利金中时间价值的损失。大多都不知何时涨，通常卖方为佳。２、期权波动率的百分
qiquan2021·2025-03-14 04:19

LLM 为什么需要 tokenizer？

1.1什么是语言模型预训练的语言模型通常是建立预测模型的，即预测下一个词的概率。通常采用了基于自监督学习的方式进行预训练，其中最常见的方法之一是使用自
SmallerFL·2025-03-14 03:45

智能车辆控制技术：MPC与轨迹规划实战项目

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本压缩包集合了车辆转向控制与轨迹规划的MATLAB代码，包含模型预测控制（MPC）策略、MPT工具箱应用、车辆动力学模型构建、轨迹规划实现、mp-QP算法应用及MATLAB
柚木i·2025-03-14 02:11

计算机组成原理与系统结构 知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】

静态分支预测；动态分支预测；分支延迟。Flynn分类法43.请简述Flynn分类法将计算机系统结构分成哪四类。
Geometry Fu·2025-03-14 01:31

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之 第一次用户反馈

场景一：产品经理的“差评风暴”“这…
Foyo Designer·2025-03-14 01:29

机器学习算法在司法预测中的应用【附保姆级代码】

正在不断更新中~机器学习算法在司法预测中的应用司法预测作为法律领域的前沿研究
一键难忘·2025-03-13 23:20

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天：时间序列预测

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天：时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比：MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM
凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:11

低轨卫星引爆高频PCB市场：猎板PCB的技术革新与产业机遇

根据行业预测，到2030年，全球低轨卫星数量将突破5万颗，市场规模超千亿美元12。
lboyj·2025-03-13 21:06

AI面试助手大比拼：多面鹅、智面星和Offerin AI实测

这些工具声称能够帮助求职者熟悉面试流程、预测面试问题，甚至还能提供针对性的回答建议。小编亲自体验了几款热门的AI面试助手，试图一探究竟：它们究
offer收割机小鹅·2025-03-13 20:58

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

因此，如何有效地在这些不完整的数据中进行特征选择，是实现精确疾病预测和个性化治疗的关键。结合多模态大模型（如自监督学习、图神经网络、Transformer等）可以有效解决这一问题。以
m0_65156252·2025-03-13 18:17

微信小程序的部分理论题

2.分析一下小程序的优劣势优势：无需下载，通过搜索和扫一扫就可以打开打开速度快开发成本比App要低安卓上可以添加到桌面，与原生App差
用smile面对一切·2025-03-13 18:16

DeepSeek在供热行业中的应用

在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景3.1设备监控与维护3.1.1设备状态监控3.1.2故障预测与诊断
杨航 AI·2025-03-13 18:46

anaconda和python区别_anaconda与python是什么关系

Anaconda是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。
weixin_39636898·2025-03-13 17:37

【图像检测】基于霍夫变换 Hough变换实现图片车道线检测matlab代码

简介本文提出了一种新的基于霍夫变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚,白天,有阴影,车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线.传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫变换,这种算法实时性差,
Matlab科研辅导帮·2025-03-13 17:31

Python 爬虫实战：时尚网站潮流趋势数据抓取与流行趋势预测

今天，我将带领大家进行一场独特的Python爬虫实战，通过抓取时尚网站的潮流趋势数据，预测未来的流行趋势。这不仅可以帮助时尚爱好者提前了解潮流走向，还能为时尚从业者提供决策依据。
西攻城狮北·2025-03-13 16:26

第十六届蓝桥杯模拟赛（第三期Python）

这跟真题的难度差十万八千里了，只能用来加强一下自信，除了最后一题，其他都比较简单1.最大质数【问题描述】如果一个数p是个质数，同时又是整数a的约数，则p称为a的一个质因数。
凯强同学·2025-03-13 15:20

backbone和head分开转onnx的优势

head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如
yuweififi·2025-03-13 12:33

模型训练和推理

计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode
一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

在足球数据分析中，AI概率学预测主要涉及大小球和让球盘口的分析。以下是关键点：1.大小球分析大小球指机构设定的进球数预期，投注者预测实际进球数是否超过或低于该值。
sanx18·2025-03-13 12:01

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化
剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

图像识别技术与应用课后总结（18）

特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca
一元钱面包·2025-03-13 11:20

月出月落与月相API：洞悉月亮的阴晴圆缺

如今，借助科技的力量，我们可以更精准地捕捉月亮的轨迹，预测它的阴晴圆缺。月出月落和月相API应运而生，为我们打开了一扇通往月亮奥秘的窗口。
·2025-03-13 11:09

基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告

研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四
LCG元·2025-03-13 10:39

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台（多人实时标注与版本控制）AI辅助决策系统（材料价格预测
夏末之花·2025-03-13 10:38

基于支持向量机SVM的电网负荷预测，libsvm工具箱详解，SVM详细原理

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于支持向量机SVM的电网负荷预测代码结果分析展望摘要基于支持向量机SVM的电网负荷预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2025-03-13 09:35
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