MNIST数据集分类

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。
ningaiiii·2025-01-18 17:52

《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》

核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定，成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
XianxinMao·2025-01-18 17:16

3DUnet实现3D医学影像的有效分割

3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg
Andrew_Xzw·2025-01-18 13:49

集团公司L1-L5级流程框架方法论：（1）L1级流程：为业务价值链，是业务流程的主干； （2）L2级流程：为运作模式层面的业务子流程，因场景不同而差异化； （3）L3级流程：为实现运营模式所需的业

集团公司L1-L5级流程框架方法论集团公司L1-L5级流程框架方法论L1级流程：业务价值链定义与作用构成要素与其他流程关系案例分析L2级流程：运作模式层面业务子流程场景差异化原因子流程分类与特点跨场景协同策略案例分析
公众号：优享智库·2025-01-18 12:15

行为识别的方法

行为识别主要有以下几大类方法，每类方法各有特点及典型算法：传统方法特点：利用手工设计特征对行为进行表征，再用统计学习的分类方法进行识别。
人工智能专属驿站·2025-01-18 11:07

EOF分析在Python中的利器：eofs库使用指南

它特别适合处理大型时空数据集，通过高
潘妙霞·2025-01-18 11:34

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。
潜洋·2025-01-18 10:25

构建决策树对于流失用户进行分类

我最先接到的任务是根据客服部门记录的客户的流失原因，对于这些客户的流失原因做分类。商业分析师给我提供了23个类别，要求我把客户都分到这些类中。
努力学习中的阿达·2025-01-18 09:23

QT正则表达式的使用

对于正则表达式的使用做一下分类，主要分为以下类型（官网内容）：用
康闯·2025-01-18 07:32

超简单|Python实现机器学习算法——KNN

超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法
birdcome·2025-01-18 06:57

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型
XianxinMao·2025-01-18 05:21

Node.js Express与MongoDB博客系统开发实战

项目强调了Node.js的异步I/O和事件驱动特性，以及MongoDB处理大规模、复杂数据集的能力，适合进行毕业设计等综合性开发任务。1.Node.js技术介绍与应用Node.
凯二七·2025-01-18 05:19

联想电脑尺寸在哪里看_联想笔记本电脑型号查看方式、含义介绍【图文教程】...

联想笔记本电脑型号看上去似乎没有规律，其实这是联想对不同功能设置、价格参数等等几个板块信息的分类。因此，了解联想笔记本电脑型号的含义就能够筛选出最适合自己的一款产品。
花旗甲比丹·2025-01-18 05:46

DuckDB-Wasm 库详解

1.DuckDB简介DuckDB是一个开源的列存储数据库，专注于在线分析处理（OLAP），特别适合处理中小型数据集。
maply·2025-01-18 04:40

Dexie.js内存管理技巧：在大型数据集操作中避免浏览器崩溃

Dexie.js内存管理技巧：避免浏览器崩溃在使用Dexie.js操作大型数据集时，如果不注意内存管理，可能会导致浏览器内存溢出（OOM，OutofMemory）或崩溃。
maply·2025-01-18 03:04

基于物联网的智能垃圾桶系统设计与实现-设计说明书

设计摘要：本设计是基于物联网的智能垃圾桶，旨在有效解决垃圾分类与垃圾清理的问题。
黄油味椭圆·2025-01-18 02:59

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型
YOLO大师·2025-01-18 02:59

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中，准确识别人脸的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面（UI）。通过本文，你将学习如何实现一
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

传统数据湖和数据仓库的“中心化瓶颈”

以下是具体表现：1.单点瓶颈（SinglePointBottleneck）传统数据湖/仓库通常由中心化的数据平台团队负责，所有的数据集成、清洗、建模和治理工作都集中在这一个团队中，导致：工作负载过重：数据平台团队需要处理所有领域的数据需求
PersistDZ·2025-01-18 00:45

数智化转型 | 星环科技Defensor 助力某银行数据分类分级

某银行作为数字化转型的先行者，面临着一项艰巨的任务：如何高效、准确地对分布在多个业务系统、业务库与数仓数湖中的约80万个字段进行数据分类和分级。
·2025-01-18 00:56

C++设计模式学习

文章目录1.什么是设计模式2.设计模式分类2.1创建型模式2.2结构型模式2.3行为型模式3.设计模式七大原则(OOP原则)3.1开闭原则3.2里氏替换原则3.3依赖倒置原则3.4单一职责原则3.5接口隔离原则
痛&快乐着·2025-01-17 23:08

Python pandas离散化方法优化与应用实例

这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中，cut和qcut是两个强大的工具，分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。
python慕遥·2025-01-17 23:29

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

首先，我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

Python Pandas中的高级数据插值方法

大家好，在数据分析过程中，缺失值是一个常见的问题，尤其是在处理真实世界的数据集时，缺失值的存在可能会对分析结果产生较大的影响。
python慕遥·2025-01-17 22:20

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394·2025-01-17 21:45

dice系数 交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。
weixin_39721853·2025-01-17 21:45

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
u013250861·2025-01-17 21:43

【AI系统】混合并行

混合并行不仅能提高计算效率，还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中，数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。
ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。
·2025-01-17 20:22

用Python在Excel工作表中创建数据透视表

当面对大量复杂的数据集时，为了更高效地总结、分析和展示数据，创建数据透视表成为一种不可或缺的方法。
·2025-01-17 20:17

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。
专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

分类推荐系统主要分为以下三类：基于内容
KeyPan·2025-01-17 15:54

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。
KeyPan·2025-01-17 15:23

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练，以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

架构师-论银行数字标签系统多数据源集成的应用与实现

作为项目的核心成员，我主要负责系统的架构设计、数据集成策略的制定与实施，以及后续的数据治理和质量管理工作。项目
薛定谔的猫1982·2025-01-17 15:18

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。
·2025-01-17 14:07

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型
IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构：例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。
KeyPan·2025-01-17 13:35

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init__(self):super(CatDogClassifier,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=5,stride=1
NoKnowovo·2025-01-17 13:01

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

Spark提供了两种主要的数据抽象：RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame。本文将重点介绍如何使用Java开发Spark应用，并深入探讨RDD的操作与数据转换。
一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

数据库管理系统（DBMS）与数据库系统（DBS）有什么区别？

定义和组成：数据库（DB）：是指存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集合。它具有数据独立性、低冗余度和紧密联系的特点。数据库管理系统（DBMS）：是一种软件系统，用于创建、管理和维护数据库。
破碎的天堂鸟·2025-01-17 11:50

学习HTML5总结（一）

目录Web的构成一、HTML——结构1、html基本的骨架和解释2、标签1、标签2、属性3、标签的分类4、实体字符5、列表6、超链接7、文件的路径3、选择器1、基础选择器2、复合选择器3、关系选择器4、
大学生努力学习·2025-01-17 11:20

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

【YashanDB知识库】druid连接池做断网测试，无法自动重新连接

【标题】druid连接池断网测试，崖山数据库无法自动重新连接【问题分类】驱动使用【关键字】druid，sockettimeout【问题描述】使用崖山数据库23.2.7.100进行适配过程中反馈崖山数据库不能自动重连
·2025-01-17 10:58

【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库

【问题分类】功能兼容【关键字】YAS-07202、YAS\_MYERROR，不兼容【问题描述】本项目的架构是hadoop+hive+yashandb使用崖山数据库，将mysql相关的创建表语句进行初始化同步使用崖山
·2025-01-17 10:58

AI大模型

这些模型通过使用大规模数据集和先进的计算硬件进行训练，能够学习到数据中的复杂模式和特征，从而在多种任务上展现出卓越的性能。特点包括：参数量大：AI大模型的参数数量往往达到
荆州克莱·2025-01-17 07:12
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