ES学习异常整理第23页

[项目]基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器: 十.检测遥控器

/***@description:用来检测遥控

嵌入式T90S·2025-03-22 15:51

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

Vue前端实现多个条件表格搜索

效果如下图所示：测试json数据[{"test1":"","test2":"","test3":"","test4":""}...

1724580787·2025-03-22 15:49

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(2)旋转角度生成代码

用于后续的PositionalEncodingdim:维度end:一个序列的最大长度或位置的最大值theta:用于计算频率的超参数，默认值为1000.0'''#生成一个等比数列，即频率（frequencies

小杜不吃糖·2025-03-22 15:19

PostgreSQL_数据使用与日数据分享

在本人“数据库专栏”-》“PostgreSQL_”开头的博文。本文为该系列最后一篇。

程序猿与金融与科技·2025-03-22 15:48

PostgreSQL_实例项目总述

目录前置：实例项目总述：前置：1最近新入PostgreSQL，打算用PostgreSQL存储股票日数据，以此为实例记录整个PostgreSQL使用过程2所以这次的博文是一个序列，都放在数据库专栏里，以PostgreSQL

程序猿与金融与科技·2025-03-22 15:18

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程：LLM总参数量：25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch

溯源006·2025-03-22 14:47

DPO 核心理论推导：参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计

“Directpreferenceoptimization:Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36

iiiiii11·2025-03-22 14:17

llama-factory 微调 Qwen2.5-3B-Instruct

github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/v0.9.1/README_zh.md官方文档:https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest

coco_1998_2·2025-03-22 14:16

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

centos环境安装swoole后,php7无法加载swoole.so时出现nable to load dynamic library 'swoole.so'

bogonphp.d]#php-vPHPWarning:PHPStartup:Unabletoloaddynamiclibrary'swoole.so'(tried:/usr/lib64/php/modules

yyfx2010·2025-03-22 14:42

单片机 - RAM 与内存、ROM 与硬盘之间的详细对比总结

RAM与内存RAM（RandomAccessMemory，随机存取存储器）和内存这两个术语通常是同义词，即内存常常指的就是RAM。

Peter_Deng.·2025-03-22 14:42

EasySwoole热加载

文件热加载由于swoole常驻内存的特性，修改文件后需要重启worker进程才能将被修改的文件重新载入内存中解决：Process的方式实现文件变动自动进行服务重载1.安装inotify扩展peclinstallinotify2

龏皚觻髾檃·2025-03-22 14:40

windows使用ssh-copy-id命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-22 14:40

ffmpeg录屏

download.csdn.net/download/weixin_42538789/85013858测试代码#include#include"screencapture.h"#includeusingnamespacestd

_洛_神·2025-03-22 14:40

easyswoole学习记录

linux进行一个协调，当请求从nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型，问题：一个work进程内只会处理一个请求，也就是说这个进程内在同一时刻只会处理一个request

司江龙·2025-03-22 14:39

鸿蒙NEXT版实战开发：使用WebRTC进行Web视频会议

鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）使用WebRTC进行Web视频会议Web

那只斑马不睡觉·2025-03-22 14:07

ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍

ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍笔者最近正在简单的了解一下ARM架构，特别是ARMCortexA架构的部分，这里，笔者想要薄记的问题有这样一些，也算是简单记录一下自己学习ARM架构的记录。

charlie114514191·2025-03-22 14:05

Lineageos 22.1(Android 15) 开机向导制作

一、前言开机向导原理其实就是将特定的category的Activity加入ComponentResolver，如下然后我们开机启动的时候，FallbackHome结束，然后启动Launcher的时候，就会找到对应的开机向导

JabamiLight·2025-03-22 14:35

C 语言 --- 三子棋

C语言---三子棋代码全貌与功能介绍游戏效果展示游戏代码详解game.htest.cgame.c总结作者简介：曾与你一样迷茫，现以经验助你入门C语言个人主页：@笑口常开xpr的个人主页系列专栏：C启新程

笑口常开xpr·2025-03-22 13:04

struts1+struts2项目兼容升级到了spring boot 2.7

原项目比较复杂，集成了各种框架（struts1struts2spring3等），趁工作之余练练手，学习一下springboot。大概花了一周时间才调通。一、调整jar版本，寻找合适的版本。

和稀泥·2025-03-22 13:33

python实际应用场景代码

importosimportshutildeforganize_downloads_folder():download_path="/Users/YourName/Downloads"#修改为你的下载路径file_types

yzx991013·2025-03-22 13:03

@Autowired 和 @Resource 注解的区别

前言@Autowired和Resource是Spring中用于依赖注入的注解，但两者在实现机制和使用方式上有显著差异。

在努力的韩小豪·2025-03-22 13:33

强化学习 Reward

在强化学习中，奖励（Reward）是智能体（Agent）与环境（Environment）交互过程中获得的重要反馈信号。

百态老人·2025-03-22 13:31

C++有哪些高级特性值得学习？

以下是一些值得深入学习的C++高级特性：模板编程（Templates）模板是C++中实现泛型编程的核心机制，允许开发者编写与数据类型无关的代码。

·2025-03-22 13:15

第二章 EXI协议原理与实现--7.8 测试ISO15118-20命令

编写测试程序mytest20-all.c，对15118-2命令

快活林高老大·2025-03-22 13:01

springboot自定义封装线程池工具类

首先配置线程池的配置文件，在此处定义线程池的核心线程数等核心参数：/***核心线程数=cpu核心数+1*/privatefinalintcore=Runtime.getRuntime().availableProcessors

k&p·2025-03-22 13:30

feign发送GET请求传递对象参数，报错Request method ‘POST‘ not supported

feign发送GET请求传递对象参数，报错Requestmethod‘POST‘notsupported参考：Feign发送Get请求时使用对象传递参数(Requestmethod‘POST‘notsupported

码到成功>_<·2025-03-22 13:59

【DeepThinking】人生反思洞察之「知行合一」（经验贴）

这种焦虑，常常让我想起人的出生：起初我们依赖父母和环境，被动地活着；成年后，我们凭借主动学习、工作和不断积累的信念，去实现自我价值。

碣石潇湘无限路·2025-03-22 13:59

Yolo系列之Yolo的基本理解

1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法

是十一月末·2025-03-22 13:58

VUE-Element-UI：select-tree

VUE框架下，利用el-select、el-tree组件实现了下拉框多选、回显的效果，如下图：二、实例代码1.HTML代码2.JS代码varvm=newVue({el:'#app',data:{mineStatus

johnrui·2025-03-22 13:27

Springboot List集合的校验方式

Finalorg.springframework.bootspring-boot-starter-validation校验实体类注解@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructor@JsonIgnoreProperties

johnrui·2025-03-22 13:57

【HDOJ】2050 - 2059

2055(Aneasyproblem)2056(Rectangles)2057(A

_17_·2025-03-22 13:56

wooyun知识库爬虫（自动整理保存为pdf）

Python27\python.exe#coding=utf8importosimportpdfkitimporturllib2frombs4importBeautifulSoupfrommultiprocessingimportPoolimportsocketsocket.setdefaulttimeout

大囚长·2025-03-22 13:55

ESP32 智能猫喂水开发日志（RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划）

RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线的差异分析一、核心定位与适用场景差异1.RICE模型-核心逻辑：通过量化指标（Reach接触量、Impact影响程度、Confidence信心指数、Effort投入精力）计算需求优先级，聚焦资源投入与收益最大化。-适用场景：适用于需要平衡开发成本与预期收益的项目，例如新产品功能迭代或市场推广策略优化。2.MoSCoW模型-核心逻辑：将需求分为四类——Mu

天瑜创客·2025-03-22 12:23

python画画加粗_Matplotlib'粗体'字体 - python

labelinenumerate(('A','B','C','D')):ax=fig.add_subplot(2,2,i+1)ax.text(0.05,0.95,label,transform=ax.transAxes

weixin_39569747·2025-03-22 12:53

matplotlib使用大字体，粗线

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>matplotlib在绘图时缺省的字体和线条都有些细，所以需要加粗一下importmatplotlib.pyplotaspltdefuseLargeSize

weixin_34254823·2025-03-22 12:52

Matplotlib使用Times New Roman自带粗体的bug解决方法

_rebuild()https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/5574

Flaribbit·2025-03-22 12:22

SQL Server数据库表删除分区

SQLServer中删除分区并将表恢复到非分区状态，需按以下步骤操作：一、合并所有分区1.检查现有分区结构首先确认表的分区方案和分区函数：--查看分区方案SELECT*FROMsys.partition_schemes

MartinYangHJ·2025-03-22 12:21

Ubuntu18.04切换python3.8版本

安装python3.8sudoaptinstallpython3.8赋予python优先级sudoupdate-alternatives--install/usr/bin/pythonpython/usr

波波维琦·2025-03-22 12:51

在R中读入h5ad文件，并转换为seurat对象

pbmc10k/use_data/rna_mono.h5ad')1.Round1##方法1：通过h5Seurat中转#library(SeuratDisk)#Convert(pbmc10kmono,dest

拜托啦！狮子·2025-03-22 12:20

IPv6网络的可操作安全考虑——RFC9099解析（四）

日志包括但不限于：在可用时，使用网络的所有应用程序（包括用户空间和内核空间）的日志(例如，网络运营商管理的web服务器；IPFIX数据【RFC7011】；SNMPMIBs或来自RESTCONF/NETCONF

黑带架构湿·2025-03-22 12:20

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

【Pandas】pandas Series plot.bar

Pandas2.2SeriesPlotting方法描述Series.plot([kind,ax,figsize,…])用于绘制Series对象的数据可视化图表Series.plot.area([x,y,

liuweidong0802·2025-03-22 12:49

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