Java系列七__模型案例练习第12页

Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率

将使用Pandas进行数据处理，Scikit-learn进行相似度计算，并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先，需要准备数据。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:56

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

自然语言处理（NLP）-总览图学习

Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning）小结自然语言处理（NLP）-总览图学习转自《Python自然语言处理第二版》1.一张总览图的学习这张图片展示了一个自然语言处理的流程模型

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

深度学习利用数据加载、预处理和增强数据提高模型的性能

深度学习数据预处理是一个关键步骤，旨在提高模型的性能和准确性。通过数据加载、预处理和增强，可以显著提高深度学习模型的性能和准确性。在实际应用中，需要根据具体的数据和任务来选择合适的预处理和增强技术。

weixin_30777913·2025-01-25 16:54

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差

海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。

feifeikon·2025-01-25 15:50

25.1.6 python基础程序练习

23.暂停后输出暂停一段时间后输出importtimetime.sleep(2)#停顿2秒后输出print('helloworld')24.成绩if语句利用条件运算符的嵌套来完成此题；学习成绩>=90分的同学用A表示，60-89分的用B表示，60以下用C表示a=int(input('请输入成绩：'))ifa>=90:print('A')elif60<=a<90:print('B')else:pri

MiyamiKK57·2025-01-25 15:19

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2

汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例

1.Python与机器学习概述1.1Python语言特点Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，这使得它成为初学者和专业人士的首选语言之一。简洁性：Python的语法简洁明了，减少了代码量，提高了开发效率。例如，与其他语言相比，Python可以用更少的代码实现相同的功能，这使得代码更容易编写和维护。易读性：Python的代码风格类似于英语，易于理解和阅读。这种易读性使

胡萝卜不甜·2025-01-25 15:18

【大模型】ChatGPT 创作各类高质量文案使用详解

目录一、前言二、ChatGPT文案创作的优势三、ChatGPT各类文案创作操作实战3.1ChatGPT创作产品文案3.1.1ChatGPT创作产品文案基本思路3.1.2ChatGPT创作产品文案案例一3.1.2.1

小码农叔叔·2025-01-25 15:47

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型，而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。

surfirst·2025-01-25 14:14

Rust入门实战编写Minecraft启动器#2建立资源模型

首发于Enaium的个人博客我们需要声明几个结构体来存储游戏的资源信息，之后我们需要将json文件解析成这几个结构体，所以我们需要添加serde依赖。serde={version="1.0",features=["derive"]}资源相关asset.rsuseserde::Deserialize;usestd::collections::HashMap;#[derive(Deserialize)

·2025-01-25 14:35

Rust入门实战编写Minecraft启动器#3解析资源配置

首发于Enaium的个人博客在上一篇文章中，我们已经建立了资源模型，接下来我们需要解析游戏的配置文件。首先我们添加serde_json依赖和model依赖。model={path="..

·2025-01-25 14:35

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（一）

爱研究的小牛·2025-01-25 14:11

第72期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-25 14:40

React Native 0.77 发布：更强的样式支持与性能优化

CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读ReactNative0.77正式发布！

·2025-01-25 14:04

基于Python的开源量化交易框架：构建你的量化投资策略

量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法，它将大量的金融数据与算法相结合，以识别交易机会并执行交易。

ShAutoit·2025-01-25 14:37

9.1 GPTs 应用商店介绍：解锁定制化 AI 的无限潜能

GPTs应用商店介绍：解锁定制化AI的无限潜能引言：迈入AI应用的新时代随着OpenAI的GPT模型不断进化，GPTs应用商店的推出标志着AI定制化的一个新纪元。

少林码僧·2025-01-25 13:35

Coze，Dify，FastGPT，对比

平台介绍-FastGPT：由环界云计算公司发起，是基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统。

云连山·2025-01-25 13:04

JavaFX 实现 Loading 效果的组件与案例详解

JavaFX中的Loading组件概述JavaFX提供了两个用于显示任务进度的核心组件：ProgressIndicator：以圆形动画的形式展示任务进度，适用于未定义进度的任务。ProgressBar：以水平条的形式展示任务进度，适用于可以量化进度的任务。这两个组件可直接绑定到后台任务的progress属性，实时更新界面。1.ProgressBar的常见方法ProgressBar是以水平条的形式显

J老熊·2025-01-25 13:01

马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案（理论+Python实战）

输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对前两篇文章，链接:5.马科维茨资产组合模型

AI量金术师·2025-01-25 13:31

Kafka 消息存储与销毁机制

的基本概念解释2.核心概念与联系2.1消息存储机制2.2消息销毁机制2.3分区与副本机制3.核心算法原理具体操作步骤3.1消息存储过程3.2消息消费过程3.3消息销毁过程3.4分区副本同步过程4.数学模型和公式详细讲解举例说明

AI天才研究院·2025-01-25 12:30

PointNet++改进策略：模块改进 | OA-CNNs | ，全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本

目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊：CVPR2024作者地址：1香港中文大学2香港大学3香港中文大学，深圳4HI

我是瓦力·2025-01-25 12:59

PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

论文题目：PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址：南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络，专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通

我是瓦力·2025-01-25 12:59

AI-知识库搭建（一）腾讯云向量数据库使用

二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库（TencentCloudVectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据

CJ点·2025-01-25 12:27

【2024博客之星】我的年度技术总结：Netty渡劫指南--从线程暴走到百万长连接，这一年我踩过的坑比写的代码还多

二、线程模型：从车祸现场到秋名山车神三、内存管理：从OOM拳皇到内存刺客四、协议设计：从二进制乱码到量子通信五、

码到三十五·2025-01-25 12:57

深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆

文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo

皮皮冰燃·2025-01-25 12:26

国外各领域专家学者的一些谏言：如何使AI代理架构变得成功

然而，目前该领域的炒作热潮远超实际成功案例，背后原因复杂多样。“2024年，AI代理已成为众多供应商的营销热词。但对于用户组织而言，代理技术还处于早期探索阶段，充满好奇心与实验性

强哥之神·2025-01-25 12:56

AI大模型提示工程（prompt）从入门到精通（非常详细），看这一篇就够了！！！

在大模型领域，输入通常被称为“提示词”（prompt），它们是引导LLM（大语言模型）生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说，一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。

功城师·2025-01-25 12:56

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

用深度学习搞事情，模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。

AI_小站·2025-01-25 12:55

PyQt6医疗多模态大语言模型（MLLM）实用系统框架构建初探（下.代码部分）

下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。

Allen_LVyingbo·2025-01-25 12:23

计算机视觉：卷积核

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

浅谈人群扩展（lookalike）模型

常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。

eso1983·2025-01-25 12:23

【微服务33】分布式事务Seata源码解析一：在IDEA中启动Seata Server

SeataServer使用到的DB2、调整seata-server的配置seata-server3、运行seata-server三、总结和后续一、前言至此，博主介绍了一些Seata环境搭建的常见坑、Seata的两种案例

秃秃爱健身·2025-01-25 11:21

DiNO (Knowledge Distillation with No Labels)（二）

2021年Facebookresearch团队发布DiNO模型后，于2023年又发布了DiNOv2。本文是对DiNOv2论文的学习总结，更多详细细节可以参考论文原稿。

CL.LIANG·2025-01-25 11:51

【深度学习】常见模型-生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一种深度学习模型框架，由IanGoodfellow等人在2014年提出。

IT古董·2025-01-25 11:50

java.math 包中的 BigInteger 类（详细案例拆解）

前言：小编打算近期更俩三期类的专栏，一些常用的专集类，给大家分好类别总结和详细的代码举例解释。今天是第四个java.lang.Math包中的BigInteger类我们一直都是以这样的形式，让新手小白轻松理解复杂晦涩的概念，把Java代码拆解的清清楚楚，每一步都知道他是怎么来的，为什么用这串代码关键字，对比同类型的代码，让大家真正看完以后融会贯通，举一反三，实践应用！！！！①官方定义和大白话拆解对比

励志去大厂的菜鸟·2025-01-25 11:20

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题，使用了1*1的卷积核实现降维操作，以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用：降低输入特征图的通道数，减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积，3*3卷积

小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

【postgresql初级使用】在表的多个频繁使用列上创建一个索引，多条件查询优化，多场景案例揭示索引失效

postgresql使用入门基础手写数据库toadb并发编程个人主页：我的主页管理社区：开源数据库座右铭：天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物.文章目录多列索引概述多列索引创建创建语法创建说明案例分析创建数据创建索引带首列查询不带首列查询总结结尾概述

韩楚风·2025-01-25 11:18

Python 深度学习实战：生成对抗网络

1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是近年来较火热的深度学习模型之一，其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。

AI天才研究院·2025-01-25 10:45

Windows10环境下使用docker部署Dify

什么是DifyDify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生

南南的sky·2025-01-25 10:14

掌握 SQLAlchemy 的一对一关系：6 个独立案例详解

本文将通过6个独立的案例，详细讲解如何使用SQLAlchemy实现一对一关系，并覆盖各种常见的使用场景。每个案例都是完整的、可独立运行的脚本，方便你直接测试和学习。案例1：定义一对一关系并插

Python私教·2025-01-25 10:44

【趣学SQL】第三章：数据处理与管理 3.2 分区表与分区索引——给数据库做“分舱救灾“的硬核指南

今天我们将化身"数据空间规划师"，用一家年订单量破亿的外卖平台崩溃案例，教你如何像整理衣柜一样优雅管理海量数据。

精通代码大仙·2025-01-25 10:40

使用Dify搭建企业知识库聊天机器人

相比起传统的“智能客服”，加入大语言模型后的AI客服能更清楚用户想问什么问题，在匹配你提供的知识库的内容进行回答，这样看上去会更懂用

大模型产品经理·2025-01-25 10:09

LogicFlow 一款流程图编辑框架

小毛驴850·2025-01-25 10:38

【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

卷积神经网络（CNN）概念简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构（如图像、语音）的深度学习模型。

IT古董·2025-01-25 10:08

大模型应用编排工具Dify之自定义工具

1.前言dify中提供了自定义工具的能力，工具十分容易复用，在需要的流程编排中进行引用即可。根据笔者的经验和理解，自定义工具有点类似微服务，可以把通用的能力封装到工具里面。同时，工具还提供了测试和鉴权等功能，对开发者比较友好。环境信息：dify-0.8.3，spring-boot-2.7.6实现效果如下：2.开发后台接口这里使用spring-boot快速开发一个post接口作为演示，代码如下：@R

Daphnis_z·2025-01-25 09:37

NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？

近年来，随着人工智能技术的发展，特别是深度学习模型的广泛应用，GPU（图形处理单元）作为加速计算的重要硬件，在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。

DO_Community·2025-01-25 09:37

航空客户价值的数据挖掘与分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）

文章目录航空客户价值的数据挖掘与分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）写在前面背景与挖掘目标1.1需求背景1.2挖掘目标1.3项目概述项目分析方法规划2.1RFM模型

Want595·2025-01-25 09:35

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