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DS/ML:数据科学技术之数据科学生命周期(四
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阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略
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阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读:本文章是博主在数据科学和机器学习领域,先后实战过几百个应用案例之后的精心总结
一个处女座的程序猿
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2025-03-23 03:41
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程序配置搭建提纲
C、C++语言程序配置搭建提纲一、环境准备安装编译器选择合适的
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oicola
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模型:技术、应用与未来
随着人工智能技术的迅猛发展,预训练
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模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。
Hardess-god
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【文件操作】详解下
引言详细介绍了文件的随机读写函数和文件读取结束的判定看这篇博文前,希望您先仔细看一下这篇博文,理解一下文件指针和流的概念:
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【文件操作】详解上-CSDN博客一、文件的随机读写函数1.fseek函数根据文件指针的位置和偏移量来定位文件指针
Run_Teenage
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2025-03-23 02:08
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MySQL 8.0新特性深度解析:窗口函数与JSON数据处理的10
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关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣第1章:MySQL8.0简介嗨,亲爱的小伙伴们!欢迎来到MySQL8.0的奇妙世界,这里充满了新鲜和惊喜。MySQL8.0是一个数据库界的超级英雄,它带着一系列令人兴奋的新特性,比如窗口函数和JSON数据处理,来拯救我们的数据处理任务。1.1MySQL8.0的
墨瑾轩
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2025-03-23 02:07
一起学学数据库【一】
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HarmonyOS5开发:手把手教你用 Ark-TS UI 做一个会 “动” 的计数器:从代码到原理全解析
打开应用,你会看到一个
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按钮,上面写着“点击加1”。每次点击按钮,按钮上方的数字就会变大。比如第一次点击变成“1”,第二次变成“2”,依此类推。整个过程不需要手动刷新页面,数字会自动变化。
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2025-03-23 02:28
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运用IC-CAP软件对射频集成电路的表征与参数分析
详细阐述IC-CAP软件在该领域的功能特性,通过具体的射频集成电路案例,深入介绍使用软件进行直流参数测试、小信号S参数分析、
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信号特性表征的流程与方法。
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2025-03-23 02:03
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开始敲开编程世界的大门,它作为一门基础且强大的编程语言,有着广泛的应用场景,无论是底层系统开发、嵌入式编程,还是对理解计算
Stars·ꦿ໊ོ
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android发送自定义广播
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组件之一——BroadcastReceiver——的主要功能之一。
Android洋芋
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2025-03-23 01:31
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微软 LIDA 库:基于
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模型的自动化数据分析与可视化
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模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要
窝窝和牛牛
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2025-03-23 01:01
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基础与进阶学习指南(附运行效果图及术语解析)
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算法练习生
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C语言
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Linux下文件名中文乱码导致无法访问的问题解决方法
一个基于openwrt路由器做文件服务器,硬盘里面有些文件的中文名乱码了,导致无法打开,也无法复制,想改名也无法操作,怎么办呢,网上搜了一
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圈,都是说如何转换乱码,但文件都无法访问了,怎么转换?
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2025-03-23 01:29
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算法设计与分析4(变治法)
且父结点的值大于它的两个子节点,则称是一个
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根堆,若值小于两个子节点,称小根堆堆化有向下调整,向上调整两种,大致思路相
songx_99
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2025-03-23 01:57
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模型解码超参数大全(temperature、top-k、top-p等所有参数)
目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新
Gaffey大杂烩
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2025-03-23 01:56
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如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力?(附Node.js 实战)
一、FunctionCalling:
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模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能(对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613
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2025-03-23 00:54
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2025-03-23 00:22
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常用指令的学习笔记
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模型归一化:提升训练稳定性和性能的关键技术
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模型归一化的原理、常见方法及其应用场景,并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。
秋声studio
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2025-03-23 00:19
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C++基础系列【26】排序和查找算法
年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章,首发gzh,见文末记得订阅专栏,以防走丢C++基础系列专栏
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程序喵大人
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2025-03-22 23:15
C++基础系列
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视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持(146)
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
青云交
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2025-03-22 23:14
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CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
尽管最先进的基于深度的
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骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
weixin_45963617
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2025-03-22 22:43
深度学习系列
深入探讨盘古
大
模型的高精度多尺度能力
随着人工智能技术的快速发展,
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模型的研究逐渐进入新的阶段。其中,盘古
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模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。
Hardess-god
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2025-03-22 22:40
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使用Ollama部署开源
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Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS,Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。Linux系统运行如下命令安装curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh使用Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableC
好好学习 666
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开源
量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
如果你与我们志同道合,对AI
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模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。
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2025-03-22 22:54
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AI巨浪中的安全之舵:天空卫士助力人工智能落地远航
近期,众多企业纷纷接入DeepSeek
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模型,迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。
天空卫士
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2025-03-22 22:09
人工智能
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蓝桥杯---纯职业小组(
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问题描述在蓝桥王国,国王统治着一支由n个小队组成的强大军队。每个小队都由相同职业的士兵组成。具体地,第i个小队包含了bi名职业为ai的士兵。近日,国王计划在王宫广场举行一场盛大的士兵检阅仪式,以庆祝王国的繁荣昌盛。然而,在士兵们入场的过程中,一场突如其来的风暴打乱了他们的行列,使得不同小队的士兵混杂在一起,次序乱成一团,尽管国王无法知道每个士兵的具体职业,但为了确保仪式能顺利进行,国王打算从这些混
写代码的熊萌新
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2025-03-22 21:37
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机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
技术路线:伏羲模型提供
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尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
Hardess-god
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渗透测试-越权测试、sql注入
越权访问简介(BrokenAccessControl,简称BAC):web应用程序中常见漏洞,存在范围广、危害
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安全隐患第二名。
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求自幂数
如果在一个固定的进制中,一个n位自然数等于自身各个数位上数字的n次幂之和,则称此数为自幂数。例如:在十进制中,153是一个三位数,各个数位的3次幂之和为1^3+5^3+3^3=153,所以153是十进制中的自幂数。我们熟知的水仙花数只是自幂数的一种,严格来说3位数的3次幂数才称为水仙花数。一位自幂数:独身数、两位自幂数:没有、三位自幂数:水仙花数、四位自幂数:四叶玫瑰数、五位自幂数:五角星数、六位
张同学吧
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MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导
前文请移步笔者的另一篇博客:
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模型训练为什么选择交叉熵损失(Cross-EntropyLoss):均方误差(MSE)和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE(均方误差)的梯度特性
阿正的梦工坊
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使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南
使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域,利用
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语言模型(LLM)构建复杂的问答(Q&A)系统是一个重要应用。
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GitHub地址browser-use智能浏览器工具,让AI像人类一样操作浏览器,实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为
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语言模型服务的创新
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使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统
目录前言一.
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基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
第一章、ChatGPT、DeepSeek
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语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是
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输了,腾讯golang一面凉了
今天分享我的一位
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佬朋友CC,勇闯腾讯golang的面试经历。这次面试问题的方向主要集中在计算机基础个网络方面。下面是主要问到的问题。
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,
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【元婴境】mysql的MVCC(详解)
上篇我们讲到mysql的事务隔离级别,其中MVCC就是控制事务隔离级别的重要组成部分,也是实现事务四
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特性之一隔离性的重要手段。
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常见误区
摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务,市场涌现出大量关于API评测的内容。然而,这些评测中存在7个常见误区,如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题,影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题,帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-
耶耶Norsea
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GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目
以下是一些基于
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语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的开源爬虫项目,它们结合了自然语言处理(NLP)技术与爬虫的功能,能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。
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因此,
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模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架,它通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分
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广州各大IT公司情况调查总结
腾讯微信地址:广东省广州市海珠区新港中路397号TIT创意园B1-B3号使用
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一.结构体1.结构体的概念:结构体可以理解为自定义的数据类型,它是由一批数据组合而成的结构型数据2.结构体格式:struct结构体名字{成员1;成员2;...成员n;};案例:#include#includestructstudent{charname[100];intage;chargender;};intmain(){structstudents1;strcpy(s1.name,"zhangs
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原标题:史上最全,PCB板和集成电路解析(干货分享)目前的电路板,主要由以下组成:线路与图面(Pattern):线路是做为原件之间导通的工具,在设计上会另外设计
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