Adaboost分类预测

AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
小赖同学啊·2025-03-11 06:39

XGBClassifiler函数介绍

目录前言函数介绍示例前言XGBClassifier是XGBoost库中用于分类任务的类。
浊酒南街·2025-03-11 05:32

【技术干货】三大常见网络攻击类型详解：DDoS/XSS/中间人攻击，原理、危害及防御方案

1.2攻击原理与分类流量型攻击：如UDP洪水、ICMP洪水，通过发送大量无效数据包占用带宽。协议型攻击：如SYN洪水攻击，利用TCP三次握手漏洞
挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:01

Java多线程编程实战：synchronized与Lock锁对比

一、锁机制全景图：从内核态到用户态1.Java锁分类与演进史锁机制悲观锁乐观锁synchronizedReentrantLockCAS版本号机制2.锁升级全流程（synchronized底层原理）无锁→
微风灬浮尘·2025-03-11 04:26

供应链工作效率如何提升

提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手：1.优化供应链管理数据驱动决策：利用AI和大数据分析，提高预测准确性，优化库存管理。
dev.null·2025-03-11 04:21

找一款好用的手机和电脑可以同步的便签备忘录

它的主要功能包括：任务分类：支持创建不同的任务列表，方便分类管理。提醒功
xiaocao_1023·2025-03-11 03:14

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好
机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

【C++基础学习笔记】C++的输入输出流及缺省参数

文章目录C++的输入&输出缺省参数缺省参数的概念缺省参数的分类1.全缺省参数2.半缺省参数：C++的输入&输出婴儿降生到这个世界上时，会以自己独特的方式向这个崭新的世界打招呼。
大家好我叫张同学·2025-03-11 02:08

AI提示词（Prompt）的理解和学习指南

优化示例：“以‘垃圾分类’为主题，撰写一篇面向社区居民的科普文章，要求包含实施步骤和常见误区，字数约800
时光不负追梦人·2025-03-11 02:36

AI-NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元

AI-NAS的核心优势在于其智能化能力：智能文件分类与整理：告别繁琐的手动分类，AI-NAS能够自动识别文件类型、内容，并根据预设规则或学习用户习惯，将
DeepSeek+NAS·2025-03-11 02:04

python os模块[zt]

pythonos模块(2008-07-0311:59:39)http://blog.sina.com.cn/s/blog_4e808acf01009uav.html标签：pythonos杂谈分类：pythonPython
weixin_34357962·2025-03-11 02:04

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统

https://www.captainbed.cn/ccc文章目录智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统一、智能体技术概述1.1智能体的定义与特征1.2智能体的分类二、智能体架构设计2.1智能体的核心组件
二川bro·2025-03-11 01:02

3.10 项目总结

以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤：-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。
不要不开心了·2025-03-11 01:58

PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D点云分类和分割

Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务，但局部特征提取能力较差，这使得它很难对复杂场景进行分析。PointNet++核心是提出了多层次特征提取结构，有效提取局部特征提取，和全局特征。
一颗小树x·2025-03-11 00:54

【Latex】latex公式手册||积分公式表示||极限表达||矩阵的各种表达

(斜着的除法写法)：函数表达对数绝对值积分不定积分定积分多重积分极限①一般极限②左右极限复杂极限练习求和和求积①求和②求积矩阵表示①无括号矩阵②圆括号矩阵③中括号矩阵④大括号⑤单竖线⑥双竖线分段函数（分类讨论需要
zjoy_2233·2025-03-10 23:48

分片(sharding)和复制(replication)是怎样工作的?思维导图 代码示例（java 架构)

分片与复制的工作原理-思维导图概要您可以创建一个以“MongoDB分片与复制”为核心节点的思维导图，并根据以下分类展开：分片(Sharding)定义将数据分布在多个服务器上目的水平扩展存储容量提高读写吞吐量组件配置
用心去追梦·2025-03-10 19:16

计算机网络分类

目录按分布范围分类按传输技术分类按拓扑结构分类按使用者分类按传输介质分类按分布范围分类广域网（WAN，WideAreaNetwork）定义：覆盖范围广泛的网络，可以跨越城市、国家甚至全球。
fqsword·2025-03-10 19:13

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。
Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结
苏小夕夕·2025-03-10 18:07

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。
qq_29790801·2025-03-10 17:33

【C++】树状数组的使用、原理、封装类、样例

前言本博文代码打包下载C++算法与数据结构分类汇总最常见的应用有序集合包括若干整数,求小于x的数量。autoit=s.lower(x),it-s.begin()，这个时间复杂度是O(n)。
软件架构师何志丹·2025-03-10 17:32

利用大型语言模型进行市场分析与预测

这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。
AI天才研究院·2025-03-10 16:27

基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统：引领BI行业新变革

在指标分析上，系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测，助力
招风的黑耳·2025-03-10 16:56

控制系统分类

文章目录定义与特点1.自治系统（AutonomousSystem）与非自治系统（Non-AutonomousSystem）自治系统非自治系统2.线性系统（LinearSystem）与非线性系统（NonlinearSystem）线性系统非线性系统3.仿射系统（AffineSystem）4.受控系统（ControlledSystem）和非受控系统（UncontrolledSystem）受控系统非受控系
~夕上林~·2025-03-10 16:23

Git常用命令全面分类总结

Git常用命令全面分类总结以下是Git常用命令的全面分类总结，以及gitreset--hard的详细解析，结合结构化的说明和示例，便于我们理解和记忆：一、Git核心命令分类速查表1.仓库初始化与克隆命令作用示例
向贤·2025-03-10 16:51

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。
侠之大者231·2025-03-10 15:49

计算系统概述核心知识图谱（考研专项版）

计算机系统核心知识图谱（考研专项版）计算机分类：细化对比与考点映射电子模拟vs数字计算机对比表（常考选择题）特性电子模拟计算机电子数字计算机信号类型连续物理量（电压/温度）离散数字信号（二进制）精度低（
王嘉俊925·2025-03-10 15:47

基于支持向量数据描述 （SVDD） 进行多类分类(Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述（SVDD）进行多类分类。
荔枝科研社·2025-03-10 15:14

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习
安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns机器学习在这里简要介绍机器学习：它利用真实世界或生成的数据，自动发现其中的规律和模式，从而实现对未来情况的预测
努力的小雨·2025-03-10 14:12

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

*五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化
北辰alk·2025-03-10 14:42

MySQL常见数据类型详解：数值、字符串与日期时间类型

本文基于详细的分类表格，系统讲解MySQL中常见的数值、字符串和日期时间类型，帮助开发者快速掌握其特性及适用场景。
Hjh`·2025-03-10 14:10

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna
Illusionna.·2025-03-10 14:37

Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具

一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，它不依赖于单独的模型来生成声学特征，而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
CITY_OF_MO_GY·2025-03-10 13:35

a16z：一文梳理 7 种代币分类，如何区分网络代币与公司支持代币？

作者：Techub精选编译撰文：MilesJennings、ScottDukeKominers和EddyLazzarin，a16z编译：Glendon，TechubNews随着基于代币的网络模型的活动日益活跃和创新，开发者们正在思考如何区分不同类型的代币——以及哪种代币最适合他们的业务。与此同时，消费者和政策制定者也正在尝试更好地了解区块链代币在应用中的角色和风险。为了帮助梳理代币类别，本文提供了
·2025-03-10 13:43

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。
蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

请谈谈 HTTP 中的安全策略，如何防范常见的Web攻击（如XSS、CSRF）？

一、Web安全核心防御机制（一）XSS攻击防御（跨站脚本攻击）1.原理与分类存储型XSS：恶意脚本被持久化存储在服务端（如数据库）反射型XSS：脚本通过URL参数或表单提交触发执行DOM型XSS：通过修改
程序员黄同学·2025-03-10 13:01

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口
自由的晚风·2025-03-10 12:00

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

近年来，深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效，为恶意软件检测领域带来了新的机遇。
机器懒得学习·2025-03-10 11:49

数据集与云计算：云端数据集的管理与应用

通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
AI天才研究院·2025-03-10 10:45

AF3 block_delete_msa函数解读

推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。源代码：#Notusedininference@curry1defblock_delete_
qq_27390023·2025-03-10 10:43

电脑问题勘查 —— BIOS

0.BIOS与BIOS的分类目前主流的BIOS，华硕的AMIBIOS；升技的AWARDBIOS；BIOS的全称是ROM－BIOS，只读存储器基本输入输出系统。
五道口纳什·2025-03-10 10:11

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终
寻丶幽风·2025-03-10 09:09

利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。
啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法，包括传递函数、状态空间模型和频域分析。
kkchenkx·2025-03-10 08:57

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。
境心镜·2025-03-10 08:54

DeepSeek 提示词样例

https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library文章目录一、代码改写提示词样例输出二、代码解释提示词样例输出三、代码生成提示词样例输出四、内容分类提示词样例输出五
量仔搞靓化·2025-03-10 06:13

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。
big_matster·2025-03-10 06:42

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。
小赖同学啊·2025-03-10 05:36

VSCode 常用的快捷键

是常用的VSCode快捷键，按功能分类：1.基础编辑Ctrl+C/Ctrl+V/Ctrl+X：复制、粘贴、剪切当前选中的文本。Ctrl+Z/Ctrl+Y：撤销和重做操作。
白总Server·2025-03-10 05:34
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