马尔科夫决策第4页

构建一个数据分析Agent：提升分析效率的实践

这个项目源于我们一个金融客户的真实需求-提升数据分析效率,加快决策速度。

Ethan独立开发·2025-02-06 11:13

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_74824894·2025-02-06 10:08

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程

North_D·2025-02-06 08:24

揭秘AI的智能双翼：决策式AI与生成式AI

特别是在决策式AI与生成式AI这两个领域，它们的发展不仅加速了技术创新的步伐，也在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。

小马不会过河·2025-02-06 08:53

AI助力精准农业：从数据到行动的智能革命

AI之所以能在农业中大显身手，主要依赖于数据驱动的智能决策。通过卫星遥感、无人机、传感器、气象数据等多维度信息，AI可以帮助农民精准施肥、智能灌溉、预测病虫害，

Echo_Wish·2025-02-06 02:36

智能工厂能耗管理：Python助力节能增效

传统的能耗管理方式往往依赖人工统计和经验决策，导致能源浪费严重。而借助人工智能与Python的强大能力，我们可以实现智能化、数据驱动的能耗优化方案。

Echo_Wish·2025-02-06 02:06

智能运维分析决策系统：赋能数字化转型的新引擎

智能运维分析决策系统：赋能数字化转型的新引擎在数字化转型的浪潮中，企业对于高效、智能的运维管理需求日益迫切。传统的运维模式往往依赖于人工经验，难以应对大规模、复杂多变的IT环境。

我的运维人生·2025-02-06 02:30

浅谈HTTP缓存

内容概述什么是缓存及缓存的优点缓存的处理步骤强缓存和协商缓存缓存决策总结与思考一、缓存及其优点缓存缓存是一种可以自动保存常见资源副本并可以在下一次请求中直接使用副本而非再次获取的技术。

前端爱好者。·2025-02-06 01:58

机器学习在环境科学中的应用

它通过建立数学模型来识别数据中的模式和规律，进而进行预测和决策。机器学习在环境科学中的意义在环境科学领域，机器学习可以帮助我们更好地理解和预测自然系统的变化。

苹果酱0567·2025-02-05 17:00

投入 1 万小时：不要太在意成功或失败

成功的背后，通常是无数个日日夜夜的辛勤工作，失败的原因，可能是一个关键的bug，或者是一个错误的决策。无论是成功还是失败，它们都是技术进步的阶梯，是对人类智慧的考验。

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:55

人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例

机器学习是一种实现人工智能的技术手段，能够让计算机“自我学习”，从而实现更准确的预测和决策。

苹果酱0567·2025-02-05 16:23

人机环境系统智能生态是弥聚的

一、分布式与集中式的融合机制分布式特性常常涉及去中心化架构，节点（如智能设备、人类用户）具备自主决策能力（如边缘计算），通过局部交互实现全局目标（如区块链共识机制）。

人机与认知实验室·2025-02-05 15:16

国产AI大爆发！讯飞星火X1横空出世，直接“杀疯”成中文数学王者？

从智能语音助手到各种智能决策系统，AI已经渗透到了我们生活的方方面面。在这个竞争激烈的AI领域，各大科技公司都在拼命发力，想要在这场科技竞赛中脱颖而出。

盼达思文体科创·2025-02-05 15:15

DeepBI 对于Airbnb的数据分析，Agent是如何工作的

Agent像一个具备“大脑、手和脚”功能的智能体，不仅具备思考和决策的能力，还能执行具体的任务。这意味着Agent不仅能在思

知识花海·2025-02-05 15:42

Python中的决策树算法探索基本原理

Python中的决策树算法探索决策树是一种简单而直观的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它通过对数据进行分割，构建一个树形结构，从而做出决策。

myCOTB·2025-02-05 12:21

机器学习之决策树！决策树算法实战：葡萄酒品质预测

决策树算法实战：葡萄酒品质预测Hey小伙伴们，今天我们将通过一个有趣的案例来探索决策树算法在葡萄酒品质预测中的应用。想象一下，只需几个关键指标，就能预测一瓶葡萄酒的品质，是不是很神奇呢？

风清扬雨·2025-02-05 12:18

2024系统架构师---2021年论文素材

构建企业集成平台的首要目的是实现数据集成，即为平台上运行的各种应用、系统或服务，提供具有完整性、一致性和安全性的数据访问、信息查询及决策支持服务。

喜欢猪猪·2025-02-05 09:25

蓝桥杯三国游戏（贪心）

贪心：不是从整体上考虑最优解，而是从局部考虑，类似dp贪心的决策是需要有无后效性的，且局部最优解可以推到整体最优31222321072分析：本题的意思是选择几个事件（可不连续），使得某一个国家胜利，但是具体是哪一个国家胜利呢

YYJ333_333·2025-02-05 08:23

大数据治理体系构建与关键技术实践

因此，大数据治理（BigDataGovernance）成为企业和政府机构提升数据管理能力、优化决策支持的重要手段。本篇文章将深入探讨大数据治理的体系构建、核心技术及其在实际应

一ge科研小菜鸡·2025-02-05 07:45

【高中生讲机器学习】30. 理解条件随机场最清晰的思路！（上篇）

⭐(●’◡’●)⭐上一篇我们讲完了马尔可夫随机场MRF，那篇的最后我简单介绍了条件随机场CRF但没有展开讲。这不，这篇就来填坑

Geeker · LStar·2025-02-05 04:24

如何使用Agent框架来模拟群体智能？

想象一个由数百万人组成的虚拟社会，每个人都有独立的行为决策规则和不同的目标。通过这样的模拟，我们能否发现隐含的社会规律？能否揭示复杂群体行为背后的动力机制？

concisedistinct·2025-02-05 03:16

《手札·开源篇》从开源到商业化：中小企业的低成本数字化转型路径——一位甲方信息化负责人与开源开发者的八年双重视角

在中小企业数字化转型的浪潮中，"低成本"与"可持续性"始终是悬在决策者头顶的双刃剑。

OpenCoze开源扣子·2025-02-04 23:21

AI Native概念解析：人工智能的原生创新

AINative概念解析：人工智能的原生创新目录引言AINative概念的提出背景定义AINative的特点数据驱动自主学习实时决策可解释性AINative的应用领域医疗健康智能制造金融服务智慧城市教育科技

勤劳兔码农·2025-02-04 21:07

基于深度学习的政策效果仿真推演：实现智能化决策支持

政策效果仿真推演：基于DeepSeekR1的人工智能驱动决策支持系统引言政策效果仿真推演是现代社会治理中不可或缺的重要环节。

Coderabo·2025-02-04 19:22

Python 高手编程系列二千零五十五：常见约定与实践

正如在本章引言中所说，即使你不负责代码部署和运营，但了解其中一点内容也是很重要的，因为这可以让你在开发过程中做出更好的设计决策。

杨琴1·2025-02-04 18:13

高并发架构设计漫谈

业务不等人，竞争对手进攻，决策层耐心有限，项目成员精力疲惫信心不在，何去何从？本文讨论的是面向商业的高并发系统，介绍了一种面向高并发的流媒体传输系统的架构设计，它和具体的业务关系不大。和自下而

北雨南萍·2025-02-04 18:07

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用关键词：数学模型、经济学、经济预测、数据分析、算法、神经网络、回归分析、供需模型、消费行为模型、投资决策模型、经济增长模型。

AI天才研究院·2025-02-04 15:47

人工智能机器学习基本概念详解

人工智能机器学习基本概念详解机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策

猿享天开·2025-02-04 13:07

04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D10_决策树））

目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。

Java丨成神之路·2025-02-04 12:54

构建由局部观测、分布式决策与全局奖励协同作用的多智能体强化学习系统

1.问题背景与建模：从自治调度到POMDP1.1自治调度问题与多智能体环境在实际应用中（例如生产调度、资源分配等），多个自治决策单元（智能体）需要在一个共享的环境中协同工作，每个智能体只能获取局部信息（

由数入道·2025-02-04 05:30

机器学习--概览

一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。

kyle~·2025-02-04 03:11

人机交互、人机界面设计与测评

随着科技发展和信息化程度的不断推进，人机交互已成为产品中重要的组成部分，是操作者信息获取、推理、判断和决策的重要操作平台，其设计的好坏直接影响到系统性能的发挥。

·技术匠心··2025-02-04 03:41

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出，基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

MOE模型入门

基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义：MOE架构MOE:混合专家模型，多个专家共同决策的模型。

云帆@·2025-02-04 01:29

AUTOSAR从入门到精通-【应用实战篇】车载HMI-ADAS

目录前言ADAS提供商有哪些1.大陆2.博世3.奥托立夫4.德尔福5.采埃孚&天合6.电装7.法雷奥ADAS级别ADAS功能是如何设计的？传感器的重要性相机雷达激光雷达记录仪上的adas有什么用途？

林木秀·2025-02-04 01:57

NPDP第二章：组合管理

组合管理定义（过程）（组合管理就是做对的项目）组合管理是动态决策的过程、持续评估选择的项目、不确定性、合理分配资源完成正确的事组合管理价值：早期选择、快决策、提高回报率、降低风险组合管理的特点：1.在动态决策环境下运行

钱包不紧张女士·2025-02-04 00:49

NPDP第三章新产品流程

成功的新产品决策（决策的基本框架）（决策来源：知识、信息、数据具体来源：内部、外部）1.识别问题和机会2.收集信息3.分析情况4.提出备选解决方案5.评估备选解决方案6.优选解决方案7.基于决策而行动新产品开发成功的关键

钱包不紧张女士·2025-02-04 00:49

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

研究背景人格特质对个体的行为、偏好和决策过程有重要影响，因此自动化人格识别成为一个重要的研究领域。本文提出了一种新的深度多模态融合方法，用于从多种数据模态（包括文本、音频和视觉输入）预测人格特质。

m0_59933522·2025-02-03 21:20

DynamicPlanning动态规划学习笔记

动态规划动态规划的特点是求解决策过程最优化的过程。适用于求解将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。

kxwsspz2001·2025-02-03 11:27

马尔科夫链（Markov Chain）没有发射概率 B

1.马尔科夫链的定义马尔科夫链是一种序列模型，其中状态是完全可见的，没有“隐藏”部分。它的转移是根据当前状态决定的，只关心当前状态转移到下一个状态的概率。其核心是状态转移概率矩阵AAA。

苏西月·2025-02-03 09:41

马尔科夫链与隐马尔可夫模型的区别

1.马尔科夫链的状态转移概率计算对于马尔科夫链，状态是完全可见的，所以我们可以直接计算转移概率aija_{ij}aij（从状态iii转移到状态jjj的概率）。

苏西月·2025-02-03 09:41

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测

通过准确的市场预测，投资者可以做出更明智的决策，从而获得更高的回报。支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，已被广泛应用于各种分类和回归问题。

m0_57781768·2025-02-03 08:09

【归属地】批量号码归属地查询按城市高速的分流，基于WPF的解决方案

通过批量号码归属地查询并按城市分流，可以为企业的营销决策提供有力支持。短信营销：一家连锁餐饮企业计划开展促销活动，希望通过短信向潜在客户推广新菜品。

沉到海底去吧Go·2025-02-03 07:33

量化交易系统中+如何实现实时数据分析和决策支持？

最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位在量化交易系统中，实现实时数据分析和决策支持是至关重要的

openwin_top·2025-02-03 02:17

决策树ID3算法

决策树决策树概念决策树，一种基于规则的机器学习方法，主要用于分类和回归，常用作机器学习中的预测模型。

小波LFZZB·2025-02-02 18:15

齐普夫定律（Zipf‘s Law）

齐普夫定律（Zipf’sLaw）1.定义齐普夫定律（Zipf’sLaw）是一种经验法则，描述了单词频率分布在自然语言中的规律。

彬彬侠·2025-02-02 16:36

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。

程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

《数据可视化新高度：Graphy的AI协作变革》

在数据洪流奔涌的时代，企业面临的挑战不再仅仅是数据的收集，更在于如何高效地将数据转化为洞察，助力决策。