RN学习第8页

Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 8 - 数据建模与分析项目实战预备：项目规划与需求拆解

✅今日目标理解数据分析/建模项目的一般流程练习项目需求理解与目标拆解明确后续模型评估指标与预期交付成果起草项目计划文档（可选写为Markdown）一、项目背景与题目建议（可选方向）项目名称简介学生成绩预测分析系统根据历史表现预测成绩是否达标、学科薄弱点等求职者简历筛选模型根据简历信息预测是否通过初筛电商用户购买预测系统分析用户行为数据预测是否购买公司销售数据趋势分析可视化+聚合分析：月销售趋势、区

蓝婷儿·2025-07-11 00:50

链表算法之【合并两个有序链表】

题将两个升序链表合并成一个新的升序链表并返回classSolution{publicListNodemergeTwoLists(ListNodelist1,ListNodelist2){if(list1==null)returnlist2

丶小鱼丶·2025-07-11 00:20

深度学习最简单的神经网络线性回归网络

用最简单的线性模型讲清神经网络训练全流程，让你5分钟看懂AI是怎么学会预测的1真实神经元结构真实神经元包括：树突接收其他神经元传来的电信号（输入）。细胞核负责整合输入信号并产生动作电位。轴突传导动作电位到下一个神经元。突触释放神经递质，将信号传递给下一个神经元的树突。2线性回归神经网络原理（与神经元对比）假设输入是x_1,x_2,x_3x\_1,x\_2,x\_3x_1,x_2,x_3，权重是w_

·2025-07-11 00:17

【论文阅读】AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting

TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口（Length-TriggerTagsasControllingInterface）3.2冷启动微调（Cold-startfine-tuning）3.3难度感知的强化学习框架

quintus0505·2025-07-11 00:16

Oracle 存储过程、函数与触发器

本文将围绕Oracle中的PL/SQL程序结构展开讲解：创建与调用存储过程（支持IN/OUT参数）创建与使用函数（RETURN返回值）使用DBMS_OUT

白仑色·2025-07-10 23:15

Python-FAQ-单例模式

1需求2接口3示例4参考资料单例模式（SingletonPattern）是一种创建型设计模式，它确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点来获取该实例。

·2025-07-10 23:15

黑马程序员——WPF学习第一天！！

----------------------WindowsPhone7手机开发、.Net培训、期待与您交流！----------------------WPF给我的第一感觉就是界面更加的人性化，大部分控件和winform控件差不多，但是又不尽相同，个人感觉，WPF就是吸收了winform和web一些优势的一门新的技术。下面一些笔记和想法。1.WPF其实和winform主界面差不多，大部门可以用拖控

xiaoxiang_04·2025-07-10 23:44

智能化软件开发的探索-人工智能在代码生成与维护中的作用

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。

一键难忘·2025-07-10 23:14

WPF基础学习

WPF学习基础需要比较少WPF是用来替代WinFormWPF的核心:XAML技术,平板电脑开发,WindowsPhone手机开发_____________________________________

朱京辉_学会爆发·2025-07-10 23:12

策略与工厂的演进：打造工业级Spring路由框架

依赖注入”——一座“脱离现代文明的孤岛”****二、设计演进：注册表驱动的“智能工厂”****2.1设计的组成部分****2.2新设计如何“救赎”两大原罪**引言：从“学术模型”到“工程产品”设计模式的学习

·2025-07-10 23:42

黑马程序员_学习笔记2——wpf计算器

马林雷·2025-07-10 23:11

WPF学习笔记（27）科学计算器

科学计算器1.前端界面2.功能代码1.前端界面2.功能代码usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingSystem.Windows;usingSystem.Windows.Controls;usingSystem.Wind

三千道应用题·2025-07-10 23:40

华为OD机试_2025 B卷_最差产品奖（Python，100分）（附详细解题思路）

输入描述第一行，数字M，表示评分区间的长度，取值范围是0len(scores):print("")returnresult=[]#存储结果dq=deque()#双端队列（存储索引）for

蜗牛的旷野·2025-07-10 23:10

【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series

TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示

少写代码少看论文多多睡觉·2025-07-10 22:39

ISBI 2023部分半监督学习论文汇总

ISBI2023论文集：https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10230311/proceeding[link]LeveragingInter-AnnotatorDisagreementforSemi-SupervisedSegmentation生物医学图像的信噪比通常较低，这往往导致专家们对GT分割存在分歧。现有的多重标注方法试图解决相互冲突的标注，而我

xiongxyowo·2025-07-10 22:09

理解 Linux 虚拟文件系统 VFS：一次读写的背后发生了什么？

嵌入式Jerry·2025-07-10 22:38

文件系统子系统 · 核心问题问答精要

嵌入式Jerry·2025-07-10 22:38

从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理

以下是整体框架的详细分解：1.1训练阶段预训练：在海量文本数据上学习通用语言表示，类似于“学习语言的百科全书”。微调：针对特定任务调整模型参数，类似于“针对考试复习重点内容”。

爱看烟花的码农·2025-07-10 22:38

【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples

摘要：这封信提出了一种用于自动调制识别（AMR）的迁移学习模型，该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练，然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。

·2025-07-10 22:08

【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement

这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架，专门用于少样本（few-shot）语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。

Bosenya12·2025-07-10 22:38

【论文阅读】SASLN：小样本条件下机械故障诊断的信号增强自学习网络

SASLN:SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworksforMechanicalFaultDiagnosisUnderSmallSampleCondition

·2025-07-10 22:37

【论文阅读】SSCL-AMC：一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法

SSCL-AMC:ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning

·2025-07-10 22:37

前端开发领域倾囊相授——含自己实验室制定的学习计划和技术引导与学习

【裂缝中的光即是你】暗处挣扎的根，终会托起向阳的花；深谷盘旋的风，终将化作腾空的羽翼。别嫌伤口丑陋，那是光挤进生命的缝隙；别怨脚步太慢，蛰伏的岁月自有深意。你看石缝里的种子，裂骨之痛后才有破晓的新绿；你听深海的暗涌，无声积蓄才掀起滔天的浪脊。此刻的沉默不是妥协，是把叹息锻造成剑；偶尔的停驻不是认输，是让灵魂与远方重新校准。当孤独漫过肩头，请相信：你举着火把走过的夜路，正一寸寸点亮他人的黎明；你咬紧

编程星辰海·2025-07-10 22:06

深度解析：SUSE Harvester私有云平台建设指南

关键词:SUSEHarvester,私有云,HCI,超融合,Kubernetes,KubeVirt,Longhorn,云原生,虚拟化,容器目录导航一、初识SUSEHarvester-私有云的新选择二、核心架构解析

·2025-07-10 22:05

2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 40（题目+回答）

安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。

·2025-07-10 22:05

从零开始：使用Python进行数据分析的基础指南

无论你是完全没有编程经验的新手，还是有一定基础但想系统学习数据分析的

热爱分享的博士僧·2025-07-10 22:32

LeetCode题目（Python实现）：课程表 II

例如，想要学习课程0，你需要先完成课程1，我们用一个匹配来表示他们:[0,1]给定课程总量以及它们的先决条件，返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。可能会有多个正确的顺序，你只要返回一种就可以了。如

RexT1·2025-07-10 21:58

【两个数的最大异或值】LeetCode421.数组中两个数的最大异或值 && LeetCode2935.找出强数对的最大异或值Ⅱ

数组中两个数的最大异或值https://leetcode.cn/problems/maximum-xor-of-two-numbers-in-an-array/描述：给你一个整数数组nums，返回nums[i]XORnums

小鲈鱼-·2025-07-10 21:58

C语言基础OJ

.C语言版本booldetectCapitalUse(char*word){intcnt=0;for(inti=0;word[i];i++)if(isupper(word[i]))cnt++;returncnt

小wanga·2025-07-10 21:57

设计模式之观察者模式

目录定义结构适用场景使用示例定义观察者模式（ObserverPattern）是一种‌行为型设计模式‌，定义对象间一对多的依赖关系。

缘来是庄·2025-07-10 21:25

Spring Boot：将应用部署到Kubernetes的完整指南

详细介绍如何将一个SpringBoot应用程序部署到Kubernetes集群。从一个基础的SpringBoot应用开始，通过Docker容器化，最后完成Kubernetes集群的部署配置。

小马不敲代码·2025-07-10 21:55

lstm 输入数据维度_keras中关于输入尺寸、LSTM的stateful问题

补充：return_sequence,return_state都是针对一个时间切片(步长)内的h和c状态，而stateful是针对不同的batch之间的。

weixin_39856269·2025-07-10 21:24

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

目录前言一、什么是类别不平衡？二、为什么类别比例应接近1:1？2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡，梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题？4.1数据层面处理4.2模型训练层面优化4.3评估指标替代五、实际场景举例六、模拟场景：银行信用卡欺诈检测6.1场景描述6.2数据集情况6.3模型训练结果（未处理不平衡）6.4模型做了什么？6.5实际

一叶千舟·2025-07-10 20:24

Visual Studio 解决方案和项目关系与调试逐语句和逐过程

VisualStudio学习文档一、解决方案和项目的关系基本概念解决方案(Solution)：是VisualStudio中组织代码的最高层级容器，用于管理多个相关项目。

月落霜满天·2025-07-10 20:54

golang的各种原生类型之间赋值是原子的吗

=nil{returnnil,err}ins:=&Id2Name{m:m,}goins.reload()returnins,nil}f

无用程序员~·2025-07-10 20:23

Vim 编辑器常用操作详解（新手快速上手指南）

Vim编辑器常用操作详解（新手快速上手指南）作者：Lixin日期：2025-07-09学习内容：Vim编辑器基础+常用快捷键+Xshell/Xftp连接+Linux基本操作学习目标：掌握Vim的三种常用模式切换与基本文本编辑操作工具

·2025-07-10 20:23

torch 填充补齐

目录行填充补齐1.填充长度（Padding）2.掩码（Masking）3.排序优化（可选）行填充补齐importtorchfromtorch.nn.utils.rnnimportpad_sequence

AI算法网奇·2025-07-10 20:22

TensorBase开发者快速入门指南

适合用于大规模数据分析和机器学习。

宗隆裙·2025-07-10 20:22

android 设计模式之命令模式

命令模式（CommandPattern），是行为型模式之一。

安卓兼职framework应用工程师·2025-07-10 20:52

31.设计模式的反模式与常见误区

常见的反模式包括：1.过度使用设计模式（OveruseofPatterns）现象：在不需要时也强行引入复杂的设计模式。为简单问题构建大量抽象层、接口和辅助类，导致系统结构变得臃肿。

智想天开·2025-07-10 20:51

量子机器学习：当量子计算遇上人工智能，颠覆即将来临？

当这两大前沿领域相互碰撞、深度融合，量子机器学习应运而生，犹如一场科技风暴在学界与产业界悄然酝酿。这不仅让人满心期待，更引发了对未来科技格局的深刻思考：量子机器学习所承诺的颠覆，真的即将来临吗？

·2025-07-10 20:21

并发编程原理与实战（十六）深入锁的演进，为什么有了synchronized还需要Lock？

前面两篇文章我们学习了产生线程安全问题的原因以及保证线程安全的方法，其中锁在保证线程安全的过程中起着关键性的作用。

帧栈·2025-07-10 20:21

【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程

特征工程（FeatureEngineering）详解特征工程是机器学习和数据科学中的核心环节，旨在通过对原始数据的转换、组合和提取，构建更适合模型的高质量特征。

·2025-07-10 20:49

分库分表之实战-sharding-JDBC绑定表配置实战

大家好，我是工藤学编程一个正在努力学习的小博主，期待你的关注实战代码系列最新文章C++实现图书管理系统（QtC++GUI界面版）SpringBoot实战系列【SpringBoot实战系列】Sharding-Jdbc

·2025-07-10 20:18

机器学习-K近邻算法

importoperatordefcreateDataSet():group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup

shy_snow·2025-07-10 19:46

使用Python调用C++：简单易学的方法

Python是一种易于学习和理解的编程语言，而C++是强大的编程语言。Python代码可以在很短的时间内编写出来，但如果涉及到大量的计算或需要高性能，则需要使用更快、更高效的编程语言。

程序员杨弋·2025-07-10 19:45

Django怎么获取get请求里面的参数

id=20&s_id=30这种类型的网址时我们在urls的路由的urlpatterns里面里面这样定义路由url(r'info/$',views.info),那么我们怎么把参数取出来呢因为我们调用的是views

·2025-07-10 19:45

get和post获取数据的方式

ifrequest.method=='POST':if'name'inrequest.POSTandrequest.POST['name']value=request.POST['name']returnHttpResponse

曦紫沐·2025-07-10 19:45

Python vars() 函数：探索对象的内部

程序员喵哥·2025-07-10 19:14

AI技术正在深度重构全球产业格局，其影响已超越工具属性，演变为推动行业变革的核心引擎。

个性化交互：通过用户历史对话分析，提供定制化建议（如学习计划、投资策略）。多模态扩展：结合图像/语音识别（如GPT-4V），实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。

·2025-07-10 18:43

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