csp-j预测模拟题第2页

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进3.2模型改进3.3可视化改进1.案例背景在在线游戏行业中，准确预测玩家是否会付费以及付费金额

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

轮式机器人在复杂地形中如何选择合适的全局路径规划算法

例如，在多个地方提到了动态窗口法（DWA）、时间弹性带（TEB）、模型预测控制（MPC）、人工势场法

luoganttcc·2025-03-02 08:53

嵌入式工程师必学（63）：频谱分析仪的使用方法

概述：自19世纪60年代以来，工程师和科学家一直在寻找射频技术的创新用途，当时詹姆斯·克拉克·麦克斯韦（JamesClerkMaxwell）在数学上预测了能够在太空中传输能量的电磁波的存在。

芯片-嵌入式·2025-03-02 08:21

如何构建量化投资的多因子模型

、历史数据获取程序化炒股(三)：程序化下单及撤单程序化炒股(四)：查询交易订单及账户资产如何构建量化投资的多因子模型引言在量化投资的世界里，多因子模型是一种强大的工具，它可以帮助投资者从多个维度分析和预测股票或其他金融资产的表现

云策量化·2025-03-01 20:30

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。

qq924711725·2025-03-01 20:22

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

布局未来：预测后续牌局的走向，制定长远策略。为

fxrz12·2025-03-01 19:46

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

数学建模（6）——预测类模型目录

预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域，包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。

Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

Android 开发使用 AI 提升效率

AI在Android开发中的应用场景1.代码自动补全与生成AI驱动的代码补全工具可以根据上下文，智能地预测并补全代码，减少手动输入，提高编码速度。例如，使用Co

jiet_h·2025-03-01 13:09

0004-Ultralytics YOLOv10

实时对象检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO系列因其

熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

尽管LLM已经在自动化测试脚本生成、缺陷预测、测试报告生成等方面发挥了巨大的作用，但在某些复杂任务中，LLM的输出质量依然面临着提升空间，尤其是对于细节的精准度和情境理解的深度。

测试者家园·2025-03-01 12:05

大模型在脑梗死预测及治疗方案制定中的应用研究报告

脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本概念与技术架构3.2大模型在医疗领域的应用案例与优势3.3适用于脑梗死预测的大模型类型与特点四

LCG元·2025-03-01 09:42

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

智源社区刚刚！苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的「明星产品」，其一度被贴上了「落后」的标签。但其实熟悉苹果的网友都知道，这是一家「重落地」的公司，更加擅长的是把创新技术工程化，实现「工程创新」。也正因如此，在生成式A

一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。

IT古董·2025-03-01 08:58

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

人类驾驶的人脑两种判断模式（反射和预判）--＞自动驾驶两种AI模式

另一种模式是物理时空图式推理模式，判断是基于预判预测，人脑把物理世界的物理动态时空规则（规律）图像已经编码为脑内符号（语言或图式）系统，通过预判预测的思维链推理过程（语言符号或物理时空图式的推理运算，映射推理出了物理世界的后续时空图像

liron71·2025-03-01 02:14

2.4 自动化评测答疑机器人的表现-大模型ACP模拟题-真题

真题真题1：哪些是生成阶段的评估指标？哪些是召回阶段的评估指标？整体回答质量的评估：AnswerCorrectness，用于评估RAG应用生成答案的准确度。生成环节的评估：AnswerRelevancy，用于评估RAG应用生成的答案是否与问题相关。Faithfulness，用于评估RAG应用生成的答案和检索到的参考资料的事实一致性。召回阶段的评估：ContextPrecision，用于评估cont

admin皮卡·2025-03-01 00:59

【生态系统服务】构建生态安全格局--权衡与协同动态分析--多情景模拟预测--社会价值评估

生态系统服务生态系统服务（ecosystemservices）是指人类从生态系统获得的所有惠益，包括供给服务（如提供食物和水）、调节服务（如控制洪水和疾病）、文化服务（如精神、娱乐和文化收益）以及支持服务（如维持地球生命生存环境的养分循环）生态安全是指生态系统的健康和完整情况。生态安全的内涵可以归纳为：一，保持生态系统活力和内外部组分、结构的稳定与持续性；二，维持生态系统生态功能的完整性；三，面临

程序员菠萝·2025-02-28 22:21

PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用

它告诉模型预测结果与真实答案的差距有多大，优化器则根据这个差距调整参数。PyTorch提供了丰富而强大的损失函数接口，位于torch.nn模块中。

阿正的梦工坊·2025-02-28 22:19

PMP冲刺每日一题(11)答案解析

试题1标题：高层管理人员希望基于一个由敏捷团队正在开发的救生产品来预测公司的未来发展。高管们希望在下次股东大会上演示产品的特性和功能。敏捷管理专业人士应该怎么做?选项A：邀请股东参加每次站立会议。

PM简读馆·2025-02-28 20:35

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版（视频教程+课件+源码+数据）

mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406展示anchors.mp407计算iou值.mp408计算target.mp409定义模型.mp410模型训练.mp411预测和总结

AI方案2025·2025-02-28 18:54

2.8 通过微调提升模型的准确度与效率-大模型ACP模拟题-真题

单选题模型量化技术的主要优势是？A.显著提升模型精度B.减少显存占用和响应时间✅C.完全保留原始模型能力D.支持多模态任务扩展解析：量化通过降低参数精度减少资源消耗，但对精度影响较小（<2%）以下关于LoRA技术的描述错误的是？A.通过低秩矩阵间接影响模型行为B.会直接修改原始模型权重✅C.支持参数回退操作D.训练效率高于全参微调解析：LoRA通过添加额外参数而非修改原权重实现微调当训练过程中出现

admin皮卡·2025-02-28 17:12

2.9 部署模型-大模型ACP模拟题-真题

单选题使用vLLM启动模型服务的正确命令是？A.vllmserve"./model/qwen2_5-1_5b-instruct"--port8000B.vllmserve"./model/qwen2_5-1_5b-instruct"--load-format"safetensors"--port8000✅C.vllmstart"./model"--formatsafetensorsD.vllmde

admin皮卡·2025-02-28 17:12

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本，4个特征，3个类别）目标：根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

用Python实现LSTM预测电影票房：从数据爬取到模型部署全解析（结尾附完整代码）

导语：当电影的预告片发布时，你是否好奇AI能否预测它的票房表现？本文将带你深入实战，从数据动态爬取到LSTM模型调优，手把手构建一个高精度票房预测系统。一、为什么LSTM是票房预测的利器？

WHCIS·2025-02-28 13:15

AI加速回归测试：如何用大模型预测哪些模块最容易出问题

随着软件系统变得日益复杂，传统的回归测试面临着显著的挑战：测试覆盖面广、执行周期长、资源消耗大，而测试人员又常常无法准确预测哪些模块会出现问题。

测试者家园·2025-02-28 09:46

2024年BCSP-X小学低年级组初赛测试题（模拟题解析）

一、单项选择（共15题，每题2分，共计30分，每题有且仅有一个正确选项）以下是题目和解析的完整格式:不可以作为c++中的变量名的是（）。A.I以下loveChinaB.I_loveChinaC.I_love_ChinaD.i_loveChina正确答案：A.I以下loveChina解析：在C++中，变量名命名需要遵循一定的规则。变量名可以由字母、数字和下划线组成，但是第一个字符不能是数字。此外，变

天秀信奥编程培训·2025-02-28 09:10

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测（CTR）的深度学习模型，特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。

eso1983·2025-02-28 09:08

电竞赛事数据分析：LNG vs BLG的胜利背后

本文将通过Python进行数据处理与分析，结合机器学习算法预测比赛结果，并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘，揭示LNG获胜的关键因素。

烧瓶里的西瓜皮·2025-02-28 08:02

电竞实时比赛数据：揭秘赛场背后的数字魔法

通过分析这些数据，我们可以更深入地了解比赛情况，评估选手实力，以及预测比赛结果。2、在电竞领域，实时比赛数据具有极高的商业价值。赞助商、广告商和

Jiyan_xiaobai·2025-02-28 07:24

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和

人才程序员·2025-02-28 06:11

使用内置命令查看笔记本电池健康状态

如何使用powercfg/batteryreport命令查看笔记本电池健康状态在Windows系统中，了解笔记本电池的健康状态对于维护电脑性能和预测电池寿命至关重要。

jay丿·2025-02-28 04:32

四、数据湖应用平台架构

数据应用：基于数据湖构建的各种数据分析、挖掘和应用服务，例如：数据图表线路商业智能预测分析1.要素组成一个典型的数据湖应用平台架构通常包括以下几个核心组件：数据采集层：从各种数据

moton2017·2025-02-28 03:51

金融风控与医疗影像算法创新前沿

联邦学习算法通过分布式数据协作机制，在保证隐私安全的前提下，显著提升金融风险预测模型的泛化能力。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

使用 Python 爬虫抓取电商平台特定商品库存与销售数据的完整指南

对于电商平台而言，实时获取商品库存、销量以及价格等信息，能够帮助商家及时调整策略、优化存货管理、做出销售预测。因此，抓取这些电商平台上的商品数据变得至关重要。

Python爬虫项目·2025-02-28 00:24

AI探索笔记：线性回归

内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通

安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

远程办公2.0：如何通过技术实现全球化团队协作？

远程办公2.0时代：从“被迫适应”到“主动进化”的未来工作革命——前沿技术与趋势预测全解析引言：一场不可逆的全球工作革命2020年的一场疫情，让全球职场人第一次大规模体验了远程办公的“生存模式”，而五年后的今天

·2025-02-27 21:30

数据挖掘与数据分析

目录数据挖掘与数据分析一．数据的本质二．什么是数据挖掘和数据分析三．数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例

「已注销」·2025-02-27 21:55

python天气数据分析与处理,用python数据分析天气

本篇文章给大家谈谈python天气预报可视化分析报告，以及基于python的天气预测系统研究，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

2401_84504019·2025-02-27 20:45

16th蓝桥杯嵌入式——模拟程序设计

pwd=rvq9提取码:rvq9备战第16届蓝桥杯嵌入式STM32G431RBT6,CubeMXhal库一.LCD界面“*”与密码的转换思路之前的模拟题需要展示变幻的字符串时，大多是使用指针数组，通过内部变量的索引变化实现不同的指向

acqq.t·2025-02-27 20:45

天气API接口在日常生活与商业决策中的应用

天气，作为自然界中最不可控却又对人类活动影响巨大的因素之一，其变化无常的特性使得人们长期以来都在寻找预测和控制它的方法。

FB13713612741·2025-02-27 17:52

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。

大模型猫叔·2025-02-27 16:13

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。

智能算法及其模型预测·2025-02-27 14:31

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系：与其他常见的激活

IT古董·2025-02-27 13:25

CSP-J/S复赛算法动态规划初步

文章目录前言动态规划动态规划常见形式动态规划求最值的几个例子1.**背包问题**2.**最短路径问题**3.**最小硬币找零问题**4.**最长递增子序列**总结最优子结构举个简单的例子其他例子条件DP的核心就是穷举具体解释递归的算法时间复杂度dp数组的迭代解法通俗易懂的解释比喻状态转移方程详解状态转移方程中的状态概念通俗易懂的解释：举个例子：状态总结：DP的无后效性通俗易懂的解释举个例子特点总结

人才程序员·2025-02-27 10:35

JS宏进阶：浅谈曲线回归

通过曲线回归，可以建立变量之间的非线性数学模型，用于预测和解释各种实际现象。一、基本概念定义：曲线回归是指对于非线性关系的变量进行回归分析的方法。

jackispy·2025-02-27 10:33

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-27 09:29

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。

轻口味·2025-02-27 09:55

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