POA-BP分类预测

超简单|Python实现机器学习算法——KNN

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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

PenGymy论文阅读

下面来逐渐解析他的工作，我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中，攻防双方攻击者处于暗面，防御者处于明面，这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失，那么要是可以提前预测攻

亚里士多没有德775·2025-01-18 05:50

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

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。

AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

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

《数据质量：人工智能模型的成败关键》

如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模

·2025-01-18 01:31

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

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图代码示例（java 架构)

思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存（如Caffeine）分布式缓存（如Redis）缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略（写后失效、读时更新等）并发处理多线程

用心去追梦·2025-01-17 23:07

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

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

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

【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

JIT模式深度解析：如何精准预测，高效执行

JIT（Just-In-Time）模式，即准时制生产方式，是一种以减少浪费、提高效率为目标的生产管理方法。以下是对JIT模式的详细解析：一、JIT模式的定义JIT模式是指在精确测定生产各工艺环节作业效率的前提下，按订单准确地计划，以消除一切无效作业与浪费为目标的一种管理模式。它强调在正确的时间，将正确的原材料和零部件，以正确的数量，送往正确的地点，以满足生产或客户的需求。这种生产方式也被称为零库存

·2025-01-17 20:15

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】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

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

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

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

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

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。

丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

【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

玩转随机数：用 JavaScript 掌控不可预测的魔力！

玩转随机数：用JavaScript掌控不可预测的魔力！当计算机遇上“随机”，我们能做什么？你曾想过在生活中拥有“超能力”吗？比如，可以预测下一个天气变化，或是猜中下一个彩票号码？

故梦867·2025-01-17 09:30

AI代理的分类体系与发展路径：从概念重构到基础设施升级

目前AI代理的定义过于宽泛，需要更详细的分类以促进研究和应用的发展当前定义的宽泛性AI代理（AIAgents）作为人工智能领域的重要概念，涵盖了从简单的自动化工具到复杂的自主决策系统的广泛范围。

XianxinMao·2025-01-17 07:08

详解国家标准的不同分类

GB和GB/T的主要区别体现在标准的性质、意义、定义以及法律效力上。一、标准的性质•GB：GB是国家标准的代号，它表示的是必须执行的强制性标准。这类标准通常对全国经济、技术发展有重大意义，且在全国范围内统一执行。•GB/T：GB/T表示的是推荐性国家标准，其中“T”代表推荐的意思。这类标准在生产、交换、使用等方面，通过经济手段或市场调节而自愿采用。二、意义与定义•GB：强制性标准是保障人体健康、人

怎么睡不醒(づ ●─● )づ·2025-01-17 06:04

事务隔离机制（超详细）

一、定义与目的二、隔离级别的分类三、实现原理四、应用场景与权衡事务隔离机制有几个嘞？一、事务隔离级别的分

上官花雨·2025-01-17 06:33

【YashanDB知识库】YCM Monit进程频繁误告警

【问题分类】功能使用【关键字】YCM、Monit【问题描述】频繁收到告警邮件：Monit进程停止服务【问题原因分析】服务器资源占用较高情况下Monit进程检测的动作失败了。

·2025-01-17 05:43

【YashanDB知识库】YAS-04115 "SELECT" expected but missing

【问题分类】SQL语法不规范【关键字】YAS-04115"SELECT"expectedbutmissing【问题描述】执行报错，不清楚原因【问题原因分析】1、检查语法错误：确保INSERTINTO语法正确

·2025-01-17 05:42

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

通过精准识别与分类，有效减少误报率，提升安全监控效率。使用方式：用户可通过直观的操作界面

大霸王龙·2025-01-17 05:55

交换机和路由器区别（一看就懂）

vlan的路由）支持（不同网络的选路路由，由路由器进行通信和路由）高级路由器功能不支持支持路由器表相比路由器更小的路由表支持多个路由条目NAT功能不支持支持QoS功能支持简单支持多种QoS功能：支持流分类

十九遇你九十与你·2025-01-17 05:53

数据结构————概述

2、数据的逻辑结构的4种分类2.1逻辑结构——数据本身之间的关系●集合：数据元素除了属于同一个集合外，没有其他联系；●线性关系：数据元素之间呈现的是一对一的关系；●树型：数据元素之间呈现的是一对多的关系

i易·2025-01-17 04:19

读书笔记（SRE：Google运维解密）：第17章测试可靠性

前者可以通过抓取和分析历史性监控信息来获得，后者可以用基于历史数据的预测来量化。为了让这些预测信息足够准确，必须满足下列条件中之一：（a）在这段时间内，该系统完全没有改变。

github_37320188·2025-01-17 04:45

2025/1/13 笔记——动态路由

一.动态路由1.动态路由的优势可以基于拓扑的变化而进行实时更新2.动态路由的缺点①占用额外的链路资源②安全风险③选路错误的风险3.动态路由的分类（1）基于AS进行的分类AS：自治系统标准编号：0-65535

Y淑滢潇潇·2025-01-17 04:42

网络学习记录2

一、复习网络基础知识(基础&少量&持续)：1、巩固OSPF协议：①OSPF按工作区域分类,分为IGP（InteriorGatewayProtocols内部网关）和EGP（ExteriorGatewayProtocols

Tic..·2025-01-17 04:42

C语言的数据类型及变量，常量

数据类型是编程中用于定义数据性质操作的分类机制。数据类型的选择会影响变量的存储方式、占用内存的大小以及如何将其操作。常见的数据类型（原始的，计算机系统自带）1.

不懂就乱敲·2025-01-17 04:10

思科—网络安全笔记

漏洞漏洞的分类软件漏洞硬件漏洞1.缓冲器溢出：软件写数据的时候，超出数据区的边界范围，导致访问到其他软件的内存数据，可能产生的后果有：系统崩溃，权限提升，数据受损等。

黑客Ela·2025-01-17 04:40

ChatRec的实践：交互式推荐系统的进步

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

Maven 知识点总结

依赖范围3、maven的传递性依赖性质4、optional可选依赖5、exclusion排除依赖6、properties归类依赖7、优化依赖Maven基本使用1、常用命令仓库1、Maven仓库2、仓库的分类

技术人Q·2025-01-17 03:05

机器学习——逻辑回归

逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的统计方法

口_天_光健·2025-01-17 03:33

【机器学习：十六、其他的激活函数】

激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用，其数学公式为：σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为(0,1)，适合二分类问题

KeyPan·2025-01-17 02:28

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