R语言从入门到机器学习

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

---一、AI人才争夺战：从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长，使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测，到2030年，中国AI人才缺口将达400万，而美国A

meisongqing·2025-03-11 08:58

【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览

支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型（LLM,LargeLanguageModel）在工业与学术界的应用日益广泛，从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型，背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:56

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

人脸识别，dlib优化，Dlib/OpenCV交叉编译

参考文章：GitRepo镜像使用帮助https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/git-repo/交叉编译Dlib+OpenCV交叉编译移植到ARM64-v8平台

yiyayiya557·2025-03-11 07:53

前端开发使用的安卓模拟器_【译】移动开发中的仿真器与模拟器

译者注：本文主要涉及到两个概念：Emulator和Simulator。通常我们在工作中可能统统习惯称为“模拟器”，但实际上二者有所不同。

weixin_39976748·2025-03-11 07:52

Docker部署SVN服务器并使用：从基础到高级

目录引言Docker部署SVN服务器SVN基础使用SVN高级使用最佳实践和注意事项结语1.引言Subversion(SVN)是一个开源的版本控制系统,广泛用于管理和追踪软件项目的源代码。本文将详细介绍如何使用Docker快速部署SVN服务器,以及SVN的基础和高级使用方法。无论你是SVN新手还是有经验的用户,本文都将为你提供有价值的信息。2.Docker部署SVN服务器2.1安装Docker如果你

ivwdcwso·2025-03-11 07:22

通义万相2.1：AI视频生成迎来“质变”，运镜、文字、物理规律全面突破

AI视频生成，从“能看”到“惊艳”的跨越在人工智能的浪潮中，AI视频生成无疑是最受瞩目的领域之一。从最初的简单动画到如今的逼真模拟，AI视频生成技术正在快速发展，不断刷新人们的认知。

that's boy·2025-03-11 07:18

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

从青铜巨人到硅基生命：机器人文明的意识觉醒之路--三千年人类想象与科技突破的双螺旋演进）

一、神话时代的机械启蒙：人类意识的原始投射公元前3世纪的地中海沿岸，克里特岛民仰望青铜巨人塔罗斯巡视海岸的传说，折射出人类最早的机器人想象。这个由赫菲斯托斯铸造的自动守卫，体内流淌着神秘"ichor"（神之血液），实则是对液压传动原理的原始隐喻。在中国战国时期，《列子》记载的偃师献艺故事中，歌舞机械人"瞬其目而招王之左右侍妾"，揭示了人类对仿生智能的本能向往。考古学家在亚历山大港发现的希罗自动剧场

109702008·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

利用AI大模型，破解医疗数据困境_医疗ai大模型

从影像诊断到药物研发，这些模型正逐步改写医疗服务的未来。然而，数据量有限、标注成本高、多模态数据融合困难等挑战仍旧存在。如何在确保隐私的前提下，高效利用有限的医疗数据？

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

unity3d————Mathf.Lerp() 函数详解

这个比例我们称之为t，t的范围是从0到1。当t=0时，新点就是A点。当t=1时，新点就是B点。当t在0和1之间时，新点

无敌最俊朗@·2025-03-11 06:14

Windows Terminal ssh到linux

1.windowsstore安装WindowsTerminal2.打开json文件配置{"$help":"https://aka.ms/terminal-documentation","$schema":"https://aka.ms/terminal-profiles-schema","actions":[{"command":{"action":"copy","singleLine":fals

驰驰的老爸·2025-03-11 06:10

【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

个人主页：https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略（一）文本数据（二）数值数据（三）链接（四）图像数据（五）表格数据（六）JSON数据（七）动态数据（八）元数据（九）总结二、结构化数据提

易辰君·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格

在信息爆炸的时代，如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱，是数据侦探们常常面临的挑战。本文以GoogleScholar为目标，深入解析嵌套JSON数据，从海量文献信息中提取关键词、作者、期刊等内容。最终，我们不仅将数据转换成结构化表格，还通过Graphviz制作出技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中，我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此，

亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:38

QDate与QDateTime类

以下是QDate类的一些基本介绍：主要特性：-QDate可以表示公历中的任何日期，从公元1年1月1日到公元9999年12月31日。-它提供了各种方法来比较日期、增加或减少天数、获取特定日期的星期几等。

CSUC·2025-03-11 05:07

oracle date类型如何比较

在Oracle数据库中，DATE类型用于存储日期和时间信息，精确到秒。当你需要比较两个DATE类型的值时，可以使用标准的SQL比较运算符，如=、和>=。

&loopy&·2025-03-11 05:36

函数式编程

面向对象编程的思维方式：把现实世界中的事物抽象成程序世界中的类和对象，通过封装、继承和多态来演示事物事件的联系函数式编程的思维方式：把现实世界的事物和事物之间的联系抽象到程序世界（对运算过程进行抽象）程序的本质

猫哥不给力·2025-03-11 05:36

R语言dataframe数据索引、访问: 使用attach函数绑定dataframe数据、这样可以直接使用列名称访问dataframe的列数据

R语言dataframe数据索引、访问:使用attach函数绑定dataframe数据、这样可以直接使用列名称访问dataframe的列数据目录R语言dataframe数据索引、访问:使用attach函数绑定

omhdxgb·2025-03-11 05:35

R语言向量vector数据类型元素索引、访问：使用中括号[]和:符号以及乘法符号获取向量中指定范围内的偶数索引元素

R语言向量vector数据类型元素索引、访问：使用中括号[]和:符号以及乘法符号获取向量中指定范围内的偶数索引元素目录R语言向量vector数据类型元素索引、访问：使用中括号[]和:符号以及乘法符号获取向量中指定范围内的偶数索引元素

omhdxgb·2025-03-11 05:35

我与DeepSeek的深度实践：重新定义智能编程的边界

引言：从质疑到依赖的认知跃迁在ChatGPT掀起AI编程革命之初，我曾对代码生成工具持保留态度。直到2023年接触DeepSeek，这个来自中国的AI编程助手彻底改变了我的开发模式。

一叶孤舟111·2025-03-11 05:33

clickhouse去重复数据解决方案

原因出现问题因为我们的maxwell对接rabbitmqrabbitmq监听的是mysql的belog日志文件，所以mysql数据的实时操作都会同步数据到maxwell中从而导致新增插入一条，修改插入一条

追梦者123·2025-03-11 05:33

如何对大模型进行微调？从原理到实战全解析

本文将从原理、方法到实战步骤，结合OpenAI、HuggingFace等平台的最佳实践，详解大模型微调全流程。文末附赠独家资料包，助你快速上手！一、什么是大模型微调？

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:32

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

docker和kubectl客户端安装Linux

Docker是一个开源的应用容器引擎，允许开发者打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器或者Windows机器上。

yyytucj·2025-03-11 05:31

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

Android 视图切换的艺术

特别是在横向滑动列表中，如何让用户能够直观地感知到当前选中的项，是一个值得探讨的问题。

t0_54manong·2025-03-11 05:58

句子改写器在线转换的原创性提升策略

以下从技术底层到应用层拆解核心方法，辅以实验数据验证其可行性：一、语义拓扑重构技术（SemanticTopologyReconstruction）原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇（LexicalLevel

hjehheje·2025-03-11 05:27

Java多线程编程实战：synchronized与Lock锁对比

一、锁机制全景图：从内核态到用户态1.Java锁分类与演进史锁机制悲观锁乐观锁synchronizedReentrantLockCAS版本号机制2.锁升级全流程（synchronized底层原理）无锁→

微风灬浮尘·2025-03-11 04:26

玩转Mysql系列 - 第26篇：聊聊mysql如何实现分布式锁？

Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。欢迎大家加我微信itsoku一起交流java、算法、数据库相关技术。这是Mysql系列第26篇。

「已注销」·2025-03-11 04:25

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

MVC、MVVM模式的概念与区别

ModelViewController，是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面

haikuotiankongdong·2025-03-11 04:53

【5分钟背八股】redis主从复制的原理？持久化RDB和AOF？

当master和slave之间的连接断开之后，因为网络问题、或者是主从意识到连接超时，slave重新连接上master并会尝试进行部分重同步：这意味着它会

熬夜加班写代码·2025-03-11 04:51

MVC开发模式

ModelViewController，是模型(model)－视图(view)－**控制器(controller)**的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面

流年烟雨绽放在寂寞的晴天·2025-03-11 04:51

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

C++内存操纵的艺术

本文将以全新视角解构指针的本质，揭示从堆栈穿梭到多维空间映射的进阶技法，展示现代C++赋予指针的惊人可能性。

longdong7889·2025-03-11 04:20

redis的两种持久化方式

也是默认的持久化方式，这种方式是就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中,默认的文件名为dump.rdb。可以通过配置设置自动做快照持久化的方式。

kse_music·2025-03-11 04:49

Java后端面试八股文：系统化学习指南，告别零散知识点

但是这些八股内容太多了，字数成万，我们基本上是看一遍忘一遍，自己也曾经根据网上面经整理过自己的八股题库，通篇共有五万字，知识点也很散，所以想把每个部分的内容系统地写成文章，比如JVM部分的八股，我会写两到三篇的文章帮助自己系统地理解这部分的八股知识

钢板兽·2025-03-11 03:44

curl不通 k8s_【K8S排错】在集群的POD内不能访问clusterIP和service

在一次生产环境的部署过程中，配置文件中配置的访问地址为集群的Service，配置好后发现服务不能正常访问，遂启动了一个busybox进行测试，测试发现在busybox中，能通过coredns正常的解析到IP

weixin_39950057·2025-03-11 03:44

【带你 langchain 双排系列教程】8.LangChain开发Agent智能体：从入门到实战

一、什么是LangChain？LangChain是一个专为构建大模型应用设计的开发框架，其模块化设计和丰富的工具链让智能体开发更高效。相比传统开发，LangChain提供以下核心优势：内置Agent模板：快速实现工具调用、多轮对话、记忆管理。无缝对接主流大模型：支持OpenAI、ChatGLM、DeepSeek等。灵活可扩展：通过Chains组合实现复杂业务逻辑。二、快速开始：环境搭建与基础配置1

夜里慢慢行456·2025-03-11 03:43

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

程序员提示词使用指南：从入门到精通的Prompt技巧

今天，我们就来详细探讨一下如何从入门到精通地使用Prompt提示词，帮助你在编程过程中事半功倍。首先，我们来了解一下Prompt的基础知识。一、什么是Prompt提示

shandianfk_com·2025-03-11 03:42

从基础到实践（十三）：无源晶振和有源晶振的应用指南

无源晶振与有源晶振是电子系统的核心时钟源，共同支撑现代数字设备的精准运行。无源晶振因结构简单、成本低、功耗小，广泛用于基础时钟生成（如MCU、消费电子），但其依赖外部电路设计，稳定性受环境制约。有源晶振集成振荡电路，直接输出稳定时钟信号，具备高精度（±0.1ppm）、低抖动、抗干扰强等特性，是通信设备（5G基站）、卫星导航、高速接口（PCIe/USB）等高性能场景的刚需。二者在成本、精度、复杂度上

硬件进化论·2025-03-11 03:41

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

项目实操分享：一个基于 Flask 的音乐生成系统，能够根据用户指定的参数自动生成 MIDI 音乐并转换为音频文件

系统架构1.1核心组件MusicGenerator类负责音乐生成的核心逻辑包含MIDI生成和音频转换功能管理音乐参数和音轨生成FluidSynth集成用于MIDI到音频的转换支持高质量的音色合成需要正确配置声音字体文件功能特性

mosquito_lover1·2025-03-11 03:40

第二章：标签大狂欢：从基础到变形

第二章：标签大狂欢：从基础到变形2.1文本标签的魔法咒语一、专治「文字乱跑症」的标签想象一下，你刚写了一段优美的文字，结果浏览器像个熊孩子一样把它们堆成一团——这时候就需要标签施展「定身咒」了！

我自纵横2023·2025-03-11 03:10

LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning

模型内部的功能组件几乎是相同的（共享而非独享）不同的神经算法实际上是由类似归纳头（inductionheads）等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动attentionheads在不同的模型层之间传递信息，特别是当它们涉及到本体论相关

Zhouqi_Hua·2025-03-11 03:10

如何添加示例到提示中进行查询分析

在我们的查询分析变得越来越复杂时，LLM（大型语言模型）可能难以理解在某些场景下到底应该如何响应。为了提升性能，我们可以在提示中添加示例来指导LLM。在本文中，我们将演示如何为我们构建的LangChainYouTube视频查询分析器添加示例。技术背景介绍随着查询分析的复杂度增加，LLM可能无法准确识别用户意图并生成对应的高质量查询。通过在提示中添加具体示例，我们可以向模型提供引导，帮助其更好地理解

dgay_hua·2025-03-11 02:39

【C++基础学习笔记】C++的输入输出流及缺省参数

文章目录C++的输入&输出缺省参数缺省参数的概念缺省参数的分类1.全缺省参数2.半缺省参数：C++的输入&输出婴儿降生到这个世界上时，会以自己独特的方式向这个崭新的世界打招呼。

大家好我叫张同学·2025-03-11 02:08

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