验证集法第27页

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

Sectigo SSL证书

一、证书类型Sectigo提供多种类型的SSL证书，包括但不限于：域名验证（DV）SSL证书：适合个人网站或博客，只需证明对域名的控制权。申请流程简单快捷，通常可以在几分钟内颁发证书。

·2025-03-07 12:06

【人工智能】大模型的Scaling Laws（缩放定律），通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。

这一理论最早由OpenAI在2020年提出，并在随后的研究中得到了广泛验证和应用。

本本本添哥·2025-03-07 12:27

JAVA学习-练习试用Java实现“使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选”

问题：实现一个Java程序，使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选。

守护者170·2025-03-07 12:25

使用python Selenium实现智慧树界面化自动刷网课 chromehandless实现智慧树无界面化自动刷网课

我是通过使用selenium驱动真实的浏览器来实现1.自动点击播放2.自动切换到流畅画质（省流量）3.自动1.5倍速4.自动静音4.自动检查当前播放时间，结束后调到下一集由于是驱动真实的浏览器来实现一系列操作

我所向往的美好·2025-03-07 12:54

代表建议将禁止就业年龄歧视纳入法律，破解 35 岁+就业困境，是否具有可行性？

以下从法律基础、现实困境及可行性路径三个维度进行综合分析：一、法律修订的必要性现行法律存在明显短板现行《劳动法》《就业促进法》仅笼统禁止“等”类歧视，未明确将年龄纳入法定禁止范围。

日记成书·2025-03-07 11:42

智慧树刷课神器：自动化学习新体验

智慧树刷课神器：自动化学习新体验zhihuishu智慧树刷课插件，自动播放下一集、1.5倍速度、无声项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhihuishu在开源社区的一隅

詹坦直Lucinda·2025-03-07 11:11

RK3568与掌静脉模块：解锁安防新未来

而掌静脉模块作为一种高精度、高安全性的生物识别技术，正逐渐成为身份验证和安全控制领域

计算机学长·2025-03-07 11:11

从参与者到规则制定者：团体标准参编的战略意义

编制分工：主笔单位负责技术条款编写，参编单位提供数据验证与应用场景支持。3、权益保

德为先科技·2025-03-07 11:38

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。

人肉推土机·2025-03-07 10:21

集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案：蓝图规划、总体流程、数据模型设计、数据区定位与数据模型设计流程、基础区数据模型设计、用户标签数据模型设计、数据开发体系框架、数据统一调度管理、ETL调度平台

集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案蓝图规划数字化转型战略目标数据资源中心定位与功能整体架构与技术选型实施路径与时间表总体流程业务流程梳理与优化数据流程规划与设计技术实施步骤与要点风险评估与应对措施数据模型设计概念数据模型构建逻辑数据模型转换物理数据模型实现模型验证与优化方法数据区定位与数据模型设计流程数据区划分原则及策略各类数据区功能定义数据模型设计流

数智化领地·2025-03-07 10:15

python数据集_保存和使用python绘制多个数据集

Iraninonemoreproblem-Ihavemultiplefileswiththefollowingformat:FreqAB10001.20.00141001.20.00013101.20.0012allfilesareinthesamefolder;uptonowIamabletoreadallfiles,dothecalculationsIwant,andthensaveonela

weixin_39640085·2025-03-07 10:44

三维模型点云化工具V1.0使用介绍：将三维模型进行点云化生成

三维软件绘制的三维模型导入之后，可以生成点云，用于替代实际的激光扫描过程，当然，主要是用于点云算法的测试和验证，没法真正模拟扫描的效果，因为太过于理想化了。

是刃小木啦~·2025-03-07 09:13

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集【

一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

数据集/API 笔记：湿球黑球温度（WBGT）观测数据

data.gov.sgWBGT是一个综合指标，考虑了气温、湿度、风速和太阳辐射，与气温不同。报告的WBGT是过去15分钟内的平均值，每15分钟更新一次。API调用curl--requestGET\--urlhttps://api-open.data.gov.sg/v2/real-time/api/weather调用结果

UQI-LIUWJ·2025-03-07 09:10

数据集/API 笔记：新加坡最新的停车场可用车位信息 & 停车场信息

数据每分钟更新一次使用date_time参数可获取特定时间点的最新停车场可用车位信息调用接口curl--requestGET\--urlhttps://api.data.gov.sg/v1/transport/carpark-availability调用结果API返回的查询时间"2025-03-04T09:10:36+08:00"代表的是API查询的时间，但每个停车场的update_datetim

UQI-LIUWJ·2025-03-07 09:10

AdaBoost算法

目录一、核心原理：二、算法步骤三、关键优势：四.局限与解决五、代码示例（鸢尾花数据集）AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器（如决策树）来构建强分类器

Mr终游·2025-03-07 09:07

目标检测——玉米叶感染数据集

一、重要性首先，玉米作为世界上重要的粮食作物之一，其生长状况直接影响到粮食产量和粮食安全。玉米叶感染是玉米生长过程中常见的病害之一，会导致玉米叶片出现肿胀、皱缩、扭曲变形等症状，严重时甚至可能形成瘤状物。因此，及早检测玉米叶感染对于保障玉米的健康生长和提高产量具有重要意义。其次，通过玉米叶感染检测，农民和农业科研人员可以及时发现并采取有效的防治措施，防止病害的扩散和加重。这不仅可以减少因病害导致的

Bryan Ding·2025-03-07 08:30

琴韵博主 —— 工具集

CSDN猿如意_开发者工具箱CSDN开发助手ChromeChrome最新版离线下载internetdownloadmanager付费在线转换在线JSON字符串转Java实体类(JavaBean、Entity)在线MD5加密解密YAML、YML在线编辑器(格式化校验)在线图片转换成文字图片base64互转颜色转换颜色转换人民币大小写转换蛙蛙:英文字母大小写转换、文本工具汉字拼音在线转换Google翻

琴韵·2025-03-07 08:54

【无标题】四色定理拓扑证明的数学强化与物理深化框架

###**四色定理拓扑证明的数学强化与物理深化框架**---####**一、拓扑收缩的数学严谨性补全**#####**1.1零点插入的平面性保持证明**-**Kuratowski定理应用**：验证插入零点后的图

2301_81062744·2025-03-07 07:16

——四色定理的解析与证明（完整版）

1976年，Appel与Haken通过计算机穷举约1500种不可约构形，首次给出确定性证明，却因依赖机器验证引发了数学哲学层面的长期争议。此后，数学家们不断寻求更直观、更具构造性的证明

2301_81062744·2025-03-07 07:46

数据结构——六度空间理论验证

一、实验项目要求1.输入格式:多组数据输入，每组数据m+1行，第一行有两个数字，n和m，代表着n个人和m组朋友的关系，n个人的编号为1到n，第二行到第m+1行每行包括两个数字a和b，代表着两个人互相认识。输出格式:对每个结点输出与该结点距离不超过6的结点数占结点总数的百分比，精确到小数点后2位。每个结节点输出一行，格式为“结点编号:百分比%”。二、理论分析六度空间理论的数学模型属于图结构，我们把六

FineFINE01·2025-03-07 06:09

数据结构与算法----递归

分治思想分治法是一种重要的算法思想，它将原问题划分为若干个规模较小但结构与原问题相似的子问题，分别解决这些子问题，最后将子问题的解合并为原问题的解。递归是实现分治思想的一种常见方式，但

王嘉俊925·2025-03-07 04:42

Nodemailer使用教程：在Node.js中发送电子邮件

目录1.简介2.安装3.基本配置3.1创建传输器3.2配置说明4.发送邮件4.1基本发送示例4.2发送验证码示例5.?常见问题解决5.1“Greetingneverreceived”?错误5.2?

m0_74823683·2025-03-07 03:30

光伏电池异常检测数据集

感兴趣的同学可以CSDN查看个人简介，获取相关数据集噢。光伏电池作为太阳能发电系统的核心组件，其性能和可靠性直接影响到整个系统的效率和寿命。

oubahe2024·2025-03-07 02:26

Django模型数据修改：详解两种方式

本文将详细介绍两种在Django中修改数据的方式：使用模型的save()方法和使用查询集的update()方法。

jay丿·2025-03-07 02:55

MySQL 8密码策略

MySQL8提供了较多的密码管理功能和策略，包括密码过期时间设置，密码重用限制，密码验证，双密码，密码强度评估和密码失败跟踪等。

数据和云·2025-03-07 02:52

前有vika维格表后有飞书多维表格，打破传统的项目管理工具！

作为一款集科技、颜值、性能、实用于一身的多维智能表格，vika维格表还可以

Eva洞小仙·2025-03-07 01:46

一些高阶SQL的技巧

然而，在面对复杂数据集、性能优化或者高效数据提取时，高阶SQL技巧就显得尤为重要。本文将介绍一些高阶的SQL技巧，帮助你提升SQL查询的效率和可读性。

迷路的小犀牛·2025-03-07 01:45

工业机器人reLTOOL坐标方向_工业机器人工具坐标系（TCF）标定的六点法原理

一、基本步骤(1)在机器人动作范围内找一个非常精确的固定点作为参考点；(2)在工具上确定一个参考点(最好是工具中心点ToolCenterPoint,TCP);(3)手动操纵机器人的方法移动TCP，以四种不同的工具姿态与固定点刚好碰上。前三个点任意姿态，第四点是用工具的参考点垂直于固定点，第五点是工具参考点从固定点向将要设定的TCP的x方向移动，第六点是工具参考点从固定点向将要设定的TCP的在z方向

weixin_39992831·2025-03-07 01:45

Gin框架深度解剖：中间件的实现原理

在Gin中，中间件（Middleware）是一个非常重要的概念，它允许我们在请求处理的前后执行一些通用的逻辑，比如日志记录、身份验证、错误处理等。

魔法小匠·2025-03-07 01:43

洛谷每日1题-------Day14__P1304 哥德巴赫猜想

题目描述输入一个偶数N，验证4∼N所有偶数是否符合哥德巴赫猜想：任一大于2的偶数都可写成两个质数之和。如果一个数不止一种分法，则输出第一个加数相比其他分法最小的方案。

__雨夜星辰__·2025-03-07 01:42

Java多线程与高并发专题——为什么 Map 桶中超过 8 个才转为红黑树？

是空的，因为里面没有任何元素，往里放元素时会计算hash值，计算之后，第1个value会首先占用一个桶（也称为槽点）位置，后续如果经过计算发现需要落到同一个桶中，那么便会使用链表的形式往后延长，俗称“拉链法”

黄雪超·2025-03-07 01:10

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。

知来者逆·2025-03-07 00:39

R语言绘图：韦恩图

韦恩分析韦恩分析（VennAnalysis）常用于可视化不同数据集之间的交集和并集。

善木科研·2025-03-07 00:38

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差

WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

面试-----每日一题

HashMap哈希冲突是通过拉链法来解决的，当有新的键值对要插入到HashMap中时，就会先计算键的哈希值，然后根据哈希值确定在数组中的位置。

秋凉づᐇ·2025-03-06 23:22

重磅发现！DeepSeek R1方法成功迁移到视觉领域，多模态AI迎来新突破！

本文将深入探讨这一创新性成果，从其灵感来源、验证结果、实际案例、带来的新思路以及开源资源等多个方面进行剖析，带您全面了解这一前

zhangjiaofa·2025-03-06 23:21

MySQL时间溢出原理、实战影响与全面解决方案

一、问题背景与现象复现操作场景：本文将手把手带您了解mysql时间溢出原理、实战影响与全面解决方案，所有代码均通过dblensformysql数据库工具验证，推荐使用该工具进行可视化数据库管理和开发。

·2025-03-06 22:11

利用OpenMCU加深对H.323协议的理解——H.323协议阅读心得（2）

这个方法是在进行能力集的研究中发现的。现将能力集的心得记录于下：先看一个OpenH323的应用程序OpenMCU。在Op

rose·2025-03-06 22:18

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

缺陷生命周期管理与优先级划分实战

一、缺陷生命周期管理概述缺陷生命周期是指一个缺陷从发现、报告、分配、修复到验证

测试渣·2025-03-06 21:05

乘方运算符（**）的优先级是否高于乘法运算符？执行计算来检查你的猜测。

我们可以通过以下计算验证这一点：示例1：3*2**3如果**优先级更高：先计算2**3=8，再计算3*8=24。如果*优先级更高：先计算3*2=6，再计算6**3=216。

lisw05·2025-03-06 21:04

安装Python后，还要安装其交互式开发环境IDLE吗？

验证是否已安装：打开终端（或命令提示符），输入idle或idle3（Python3版本），如果弹出IDLE界面，说明已安装。2.是否需要使用IDLE？适合使用IDLE的情况：