SRAM分类第5页

基于大模型的颅前窝底脑膜瘤诊疗全流程研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究意义与创新点二、颅前窝底脑膜瘤概述2.1定义与分类2.2发病机制与病因2.3临床表现与症状三、大模型预测原理与方法3.1大模型介绍3.2数据收集与预处理

LCG元·2025-07-08 14:00

同城达人社交圈子源码系统：（微信小程序+服务号+APP多端适配）独立部署覆盖引流圈子平台！

如同拼装乐高积木，用户通过直观的界面拖拽组合预设的社群模块（如信息流、成员管理、活动发布、内容分类），无需深入编码即可完成基础搭建与定制，大大缩短项目上线周期。

·2025-07-08 13:39

软件测试的概念

.增量模型5.4.迭代模型5.5.敏捷模型5.5.1.敏捷模型的常见方法6.测试模型6.1.v模型6.2.W模型(双V模型）7.软件测试的生命周期软件测试在生命周期各阶段的应用8.BUG8.1.BUG分类

·2025-07-08 13:21

Bryan Ding·2025-07-08 12:48

三维计量系统行业调研报告 - 市场现状分析与发展前景预测

产品分类：坐标测量机ODS（光学数字化仪和扫描仪）视觉测量机应用领域：汽车航空航天建设权力医学

贝哲斯咨询·2025-07-08 10:06

Linux信号处理全解析

目录一、信号的分类与作用1.SIGHUP（信号编号：1）2.SIGINT（信号编号：2）3.SIGQUIT（信号编号：3）4.SIGILL（信号编号：4）5.SIGABRT（信号编号：6）6.SIGFPE

程序员弘羽·2025-07-08 10:32

LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型

它能够自动识别文档集合中的主题，并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。

AI天才研究院·2025-07-08 09:23

怎么联系推特客服

在帮助中心页面的左侧导航栏中，找到“账号”分类下的“联系客服”选项，点击进入。这样你就可以在帮助中心的“联系客服”页面中，找到联系Twitter客服的方式，包括电子邮件和在线聊天等。

Clown爱电脑·2025-07-08 08:47

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

T型槽铸铁平台类型:按材质与结构分类

根据铸造材料、内部构造及功能差异，T型槽铸铁平台可形成系统的分类体系，以下从材质与结构两个维度展开详细解析。

A13785751790·2025-07-08 06:59

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型

·2025-07-08 06:29

【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting

系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。

Bosenya12·2025-07-08 05:56

十五天Python系统学习教程第十五天

掌握生产级项目架构设计与优化技巧✅制定后续学习计划与技能提升方案✅理解Python工程化开发最佳实践一、实战项目：企业级任务管理系统1.1项目需求核心功能：用户认证（JWT令牌）任务CRUD与状态流转（待办/进行中/已完成）任务分类与优先级管理数据统计可视化

·2025-07-08 04:49

算法堆与堆排序

堆的定义与分类堆是一种特殊的完全二叉树，通常分为两种类型：大顶堆（大根堆）：每个节点的值都大于或等于其子节点的值。小顶堆（小根堆）：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。

·2025-07-08 04:19

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

2.特征选择方法分类(1)过滤法（FilterMethods

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

【一起来学AI大模型】支持向量机（SVM）：核心算法深度解析

一、算法核心思想支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归：分类目标：找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标：找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面：

运器123·2025-07-08 00:48

JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析

JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析文章目录JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析引言⚡五、字节码与执行引擎字节码文件结构字节码文件组成部分解析️Class文件结构详解实例分析字节码指令集介绍指令分类常用指令详解字节码示例分析

·2025-07-08 00:48

网络安全之注入攻击：原理、危害与防御之道

一、注入攻击的本质与分类1.1基本定义当应用程序将非可信数据（UntrustedData）作为代码解析时

·2025-07-08 00:15

android四大组件之一——Service

目录一、Service概述二、Service分类1.前台服务2.后台服务3.绑定服务三、Service的两种启动方式1.start启动模式2.bind绑定模式四、权限五、Service生命周期六、组件与绑定

闲暇部落·2025-07-07 23:05

5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类

在本研究中，我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性，该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。

托比-马奎尔·2025-07-07 22:31

基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用

BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De

despacito,·2025-07-07 22:31

驱动程序与源代码解析

本主题涵盖驱动程序的分类、特定类型的驱动（如字符设备和网络驱动）、性能优化技术、内核源代码剖析、开源驱动的特点与贡献、驱动程序开发流程、安装与更新方法以及调试技术。

AR新视野·2025-07-07 21:19

视觉设计全栈解析：必知的8大核心方向与应用场景

所以，了解视觉设计分类，不仅能帮助我们理清设计的边界与应用场景，更能让初学者找到学习的方向，让从业者精准定位创作目标哦。

·2025-07-07 18:04

利用systemd启动部署在服务器上的web应用

0.背景系统环境：Ubuntu22.04web应用情况：前后端分类，前端采用react，后端采用fastapi1.具体配置1.1前端配置开发态运行（启动命令是npmrundev）,创建systemd服务文件

不是吧这都有重名·2025-07-07 18:31

（面经总结）一篇文章带你整理面试过程中常考的九大排序算法

1.原理2.代码三、插入排序算法1.原理2.代码四、快速排序算法1.原理2.代码五、希尔排序1.原理2.代码六、归并排序1.原理2.代码七、桶排序八、基数排序九、堆排序1.原理2.代码十、总结1.算法分类

南淮北安·2025-07-07 17:25

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.

Unacandoit·2025-07-07 16:49

【限时干货】Calibre智能分类，轻松突破内网限制畅享电子书库

系统创新性地融合了两大核心技术组件：通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能

比头发还脆弱·2025-07-07 15:14

说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）

基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理

weixin_39673184·2025-07-07 15:42

ESP32-S3驱动RGB屏幕显示飘移问题

原因PCLK设置过高，PSRAM带宽跟不上。Listitem受写flash操作影响，期间PSRAM被禁用。

·2025-07-07 14:09

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

自变量1和4为连续性变量，自变量2和3为二分类变量。2、安装所需要的R包

·2025-07-07 13:34

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。

巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC

·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。

巴伦是只猫·2025-07-07 12:53

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢

star_and_sun·2025-07-07 12:23

【机器学习&深度学习】多分类评估策略

目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1

一叶千舟·2025-07-07 12:22

STM32-内存运行原理与RAM执行实战

一、底层原理深度解析（先懂“为什么要拷贝”）1.存储介质本质差异（ROM/FlashvsRAM）ROM（以STM32内部Flash为例）：物理特性：电可擦写非易失性存储（虽叫ROM，实际可通过编程改写）

东方少爷·2025-07-07 12:49

大模型RLHF强化学习笔记（二）：强化学习基础梳理Part2

一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online：智能体与环境实时交互，如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline：智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分

Gravity!·2025-07-07 11:17

【前端工程化】前端组件模版构建那些事

本文档主要围绕组件设计原则、分类建议和使用方式展开，适用于Vue或React技术栈下的开发场景。

·2025-07-07 11:42

基于锁的获取与释放方式即计划于所得获取与释放方式进行分类——显式锁和隐式锁

隐式锁Java中的隐式锁（也称为内置锁或自动锁）是通过使用关键字实现的一种线程同步机制。当一个线程进入被synchronized修饰的方法或代码块时，它会自动获得对象级别的锁，退出该方法或代码块时则会自动释放这把锁。在Java中，隐式锁的实现机制主要包括以下两种类型：互斥锁（Mutex）虽然Java标准库并未直接暴露操作系统的互斥锁提供使用，但在Java虚拟机对synchronized关键字处理的

小黄工程师学习进阶版·2025-07-07 11:13

408考研逐题详解：2010年第18题——CPU寄存器

汇编语言程序员可见的是（）A.存储器地址寄存器(MAR)\qquadB.程序计数器(PC)\qquadC.存储器数据寄存器(MDR)\qquadD.指令寄存器(IR)解析本题考查的是计算机组成原理中关于CPU寄存器的分类及其可见性

·2025-07-07 09:57

图解操作系统资料 - 小林Coding整理

资料概述本压缩包（小林Coding-图解操作系统-v1.0.rar）包含了以下内容：操作系统概述：介绍操作系统的定义、作用、发展历程及分类。进程管理：详细

·2025-07-07 09:55

使用 Bank Churn 数据集进行二元分类

一、前言分类任务：预测客户是继续使用其帐户还是关闭帐户（例如，流失）项目地址：https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e1二、具体步骤

·2025-07-07 08:51

202505架构师论文《论静态负载均衡策略设计和应用》

首先，概述了负载均衡的整体概念及静态策略的分类，重点介绍了基于哈希、轮询和权重等静态算法的实

文琪小站·2025-07-07 05:02

支持向量机（SVM）在肝脏CT/MRI图像分类（肝癌检测）中的应用及实现

博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,

猿享天开·2025-07-07 05:32

从零开始学Linux：系统架构全解析

Shell命令解释器示例：查看当前使用的Shell3.文件系统结构（FilesystemHierarchyStandard,FHS）常见目录及其用途：示例：查看目录结构4.用户与权限管理用户类型：权限分类

程序员弘羽·2025-07-07 05:30

机器学习21-线性网络思考

机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？

坐吃山猪·2025-07-07 04:00

aws 数据库迁移_AWS Loft的数据库周

AWS上8种类型的数据库：关系型核心价值文件在记忆中图形搜索时间序列分类帐搜索：AWSDatabaseServices对于关系，他们有Ama

dnc8371·2025-07-07 03:23

深度学习篇---简单果实分类网络

下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程，包括数据准备、模型构建、训练和部署，不依赖任何深度学习框架，仅使用NumPy进行数值计算。

·2025-07-07 03:20

前端页面结构介绍

前端页面中常见的标签结构通常遵循HTML5标准，以下是典型的结构分类和示例：1.文档基础结构页面标题：声明文档类型。：根标签，通常包含语言声明（lang属性）。：存放元数据、引用的CSS/JS等。

斯kk·2025-07-07 02:46

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