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lgb调参
基于随机森林模型的红酒品质分析
2.1查看数据基本情况2.2处理数据集2.3探索特征属性和目标属性的相关性2.4清洗数据2.5选取训练和测试数据2.6标准化处理三、机器学习建模3.1机器学习模型选择3.2训练模型3.3预测结果判断四、
调参
五
mumumuw
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2023-12-27 00:54
用Python玩转数据学习记录
随机森林
python
pandas
23 在HST场景中,考虑物理层相关技术
文章目录实验参数A:解
调参
考信号(DMRS)1DMRS分配图2实验结果图figur3figur43.实验结论B映射资源元素。
山丘之王岳岳
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2023-12-26 21:22
5G
NR
NTN
PHY文献阅读
5G
随机森林
调参
随机搜索:首先,为随机森林回归器定义超参数的随机网格。然后,您可以使用基于指定的随机网格搜索最佳超参数。RandomizedSearchCV从随机搜索中提取最佳估计量()。best_random随机搜索模型的评估:在测试集上评估基本随机森林回归器()的性能。base_model接下来,通过测试集上的随机搜索()评估最佳估计器的性能。best_random网格搜索(第一轮):您可以定义一个新的、更具
不做梵高417
·
2023-12-26 06:05
随机森林
算法
机器学习
OpenFaceswap 入门教程(3): 软件参数篇!
那么你可以
调参
数试一试,换脸的每一步都可以设置参数。点击放大镜后面的齿轮图标就会显示参数页面。点击IMAGESA后后面的设置图标后显示如上。你可以
托尼是塔克
·
2023-12-25 09:02
sklearn网格搜索找寻最优参数
大家好,在机器学习中,
调参
是一个非常重要的步骤,它可以帮助我们找到最优的模型参数,从而提高模型的性能。然而,手动
调参
是一项繁琐且耗时的工作,因此需要一种自动化的方法来搜索最佳参数组合。
python慕遥
·
2023-12-25 03:58
机器学习与深度学习
sklearn
人工智能
python
记一次 Nginx
调参
的踩坑经历
最近在基于SSE(ServerSentEvents)做服务端单向推送服务,本地开发时一切顺利,但是在部署到预发环境时就碰到1个很诡异的问题,这里需要简单介绍下我们的整体架构:整体架构可以看到所有的请求都会先到统一的网关层(对应example.com这个一级域名),然后发到不同的应用对应的docker镜像上,这里不同的应用可以简单地用不同的域名来做表示,例如应用A的域名是A.example.com,
蜗牛东南飞
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2023-12-23 15:02
nginx
运维
DETR 【目标检测里程碑的任务】
因为有了NMS,所以
调参
,训练都会多了一道工序,都会比较复杂和麻烦,不是所有硬件都支持的。所以一个【端到端detr】解决了上述的问题,把目标检测转化成了集合预测的问题。DETR不再出很多冗
MIngo的成长
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2023-12-23 01:44
自然语言处理
人工智能
算法
transformer
目标检测
每天记录一件值得感恩的事情Day92
同学们太卷了,明天我要继续玄学
调参
~今天用了bpr,明天用wmf试一试~人生海海,祝你有帆也有
写作业去了
·
2023-12-22 10:38
模型训练出现 loss = nan
问题:模型不管怎么
调参
数,损失均为nan换了模型层,换了损失函数,还检查了loss的计算方式。还在其他地方验证了loss计算正确。
六和七
·
2023-12-21 21:37
ECG
机器学习
深度学习
人工智能
PID算法的应用思路(并级PID)
前言:本章我们会根据实际的情况来介绍PID算法的直立环,速度环,转向环的
调参
技巧。
Young member
·
2023-12-21 13:03
算法
Task4 建模与
调参
使用Lightgbm、XGBoost模型、CatBoost模型进行建模:模型
调参
:贪心
调参
方法;采用for循环网格
调参
方法;GridSearchCV贝叶斯
调参
方法:BayesianOptimization
1598903c9dd7
·
2023-12-19 16:12
Apollo control之PID算法
Apollostudio官网:Apollo开发者社区(baidu.com)目录1PID简介2PID
调参
思路3代码4解决积分饱和的方法4.1IC积分遇限削弱法4.2BC反馈抑制抗饱和1PID简介PID算法有时间离散的
无意2121
·
2023-12-19 01:34
自动驾驶控制算法
自动驾驶
机器人
算法
超详细 | 哈里斯鹰优化算法原理、实现及其改进与利用(Matlab/Python)
具有需
调参
数少、原理简单易实现、局部搜索能力强等优点。
KAU的云实验台
·
2023-12-18 23:12
MATLAB
智能优化算法
哈里斯鹰优化算法
算法
matlab
python
如何选择深度强化学习算法:MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法
请根据实际任务需要去选择他们,在强化学习的子领域(多智能体、分层强化学习、逆向强化学习也会以它们为基础开发新的算法):离散动作空间推荐:DuelingDoubleDQN(D3QN)连续动作空间推荐:擅长
调参
就用
汀、人工智能
·
2023-12-18 12:18
#
#
强化学习相关技巧(调参
画图等)
人工智能
深度学习
强化学习
深度强化学习
DDPG
SAC
PPO
19 高速列车场景下3Gpp 5G NR的DMRS设计与评估
文章目录解决问题设计DMRS仿真参数仿真结果解决问题多普勒/扩展影响十分显著,设计用于信道估计时,需要考虑解
调参
考信号,5G用DMRS结构而不是CRS结构,因此需要为高速UE设计DMRS结构,DMRS设计是为了提高信道估计并减低
山丘之王岳岳
·
2023-12-18 09:09
5G
NR
NTN
PHY文献阅读
5G
分布式事务的四种解决方案
一、两阶段提交(2PC)两阶段提交(Two-phaseCommit,2PC),通过引入协调者(Coordinator)来协
调参
与者的行为,并最终决定这些参与者是否要真正执行事务。
青春埋在这
·
2023-12-18 09:34
SpringBoot进行自然语言处理,利用Hanlp进行文本情感分析
:CSDN主页放风讲故事每日一句:努力一点,优秀一点目录文章目录**目录**一、说明二、自然语言处理简介三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念语料库用Map描述用文件夹描述数据集实现训练分词特征提取
调参
调参
训练模型分类情感分析四
放风讲故事
·
2023-12-18 03:45
spring
boot
自然语言处理
easyui
基于DigiThread的仿真模型
调参
功能
仿真模型
调参
是指通过调整模型内部的参数值,使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。
迪捷软件
·
2023-12-17 23:53
DigiThread
算法
协同仿真
仿真建模
C# WPF上位机开发(内嵌虚拟机的软件开发)
这中间,开发者可以自己
调参
数、写脚本,十分方便。在所有的配置都ok之后,直接导出为c、c#code,变成最终的软件输出,部署到客户的电脑上面。其实要做到这一点,也不是很复杂。一种
嵌入式-老费
·
2023-12-17 07:03
C#
WPF上位机开发
c#
开发语言
50 行代码,看 Python + OpenCV 玩转实时图像处理!
初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位
调参
、测试有一定帮助,项目演示效果如下
爬遍天下无敌手
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2023-12-16 15:47
cvtcolor python opencv_Python + OpenCV 玩转实时图像怎么处理呢?看我50行代码解决
在学到OpenCV图像处理肯定会遇到过这些问题,比如说高斯函数、滤波处理、阈值二值化等,在这里呢,我给大家分享一个小的项目案例,大家可以结合我的案例,通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位
调参
weixin_39920397
·
2023-12-16 15:46
cvtcolor
python
opencv
opencv项目案例
python
info()怎么看
python
opencv
findcontours
python
opencv
图像切割
python
opencv
界面按钮
lightgbm
调参
的关键参数
提高准确率:learning_rate:学习率.默认值:0.1
调参
策略:最开始可以设置得大一些,如0.1。调整完其他参数之后最后再将此参数调小。
徐卜灵
·
2023-12-16 04:42
(代码详解)绘制气泡图+详细讲解图例设置+如何正确理解气泡图+气泡大小、颜色+
调参
目录气泡图简介:一、导入库二、准备数据三、画气泡图--基础版四、画气泡图--进阶版一(控制气泡大小)解读气泡图:五、画气泡图--进阶版二(控制气泡颜色)(一)用参数c控制气泡颜色(二)用for循环的方法控制气泡颜色(三)给气泡分配指定的颜色(调整气泡颜色分配)六、添加图例(一)图例的一些基本设置--参数讲解(二)图例的排列方式--横向排放(三)调整图例可视化图形大小及透明度(四)给图例添加标题(五
青春之我_XP
·
2023-12-16 00:29
机器学习
数据挖掘
人工智能
数据可视化
数据分析
python
信息可视化
(代码详解)pyecharts画折线图+多条折线图+参数讲解+美化(有数据)
目录一、完整代码二、
调参
目的介绍三、代码详解(分段介绍)第一步:导入库第二步:导入数据第三步:处理数据第四步:创建一个名为"line"的Line对象第五步:添加数据第六步:设置全局选项(1)折线图标题设置
青春之我_XP
·
2023-12-16 00:59
python
信息可视化
数据分析
机器学习
数据挖掘
echarts
(代码详解)plt.bar()+plt.text()+画直方图/柱状图+
调参
美化+修改图的背景颜色+添加网格线+设置直方图的随机填充颜色
目录一、目的:二、数据集:三、完整代码:四、代码解析(上面的完整代码分开讲解):(一)plt.bar()参数补充1:分别给每根柱子设置宽度补充2:使每根柱子的填充颜色随机(二)plt.tetx()参数(三)修改背景颜色(四)添加网格线(五)写个for循环,将plt.bar()和plt.text()整合到一起一、目的:下面介绍如何利用python画直方图/柱状图,并且美化,得到如下图:二、数据集:导
青春之我_XP
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2023-12-16 00:58
python
特权FPGA学习笔记
vivadoHLS------------->RTL门电路,省去了HDL语言的中间转换,可以看作是C向C#的演进,基于zynq面向以前使用C的开发人员,但是个人觉得,HDL存在且未被C取代,工具的着眼点就是面向底层
调参
chinxue2008
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2023-12-15 11:25
fpga开发
学习
笔记
ESP32使用mpu6050以及pid
调参
pid//pid参考教程https://www.xpstem.com/article/10120#include#includeMPU6050mpu6050(Wire);//pid相关参数unsignedlonglastTime;doubleInput,Output,Setpoint;doubleITerm,lastInput;doublekp,ki,kd;intSampleTime=1000;/
dsxcode
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2023-12-07 00:20
ESP32
ESP32
pid
PID
mpu6050
【学习记录】PID原理学习以及在matlab/simulink中实现PID
调参
PID是什么PID:基于误差来消除误差的控制策略,就是“比例P(proportional)+积分I(integral)+微分D(derivative)”,是一种常见的“保持稳定”控制算法。PID表达式:比例P(proportional)+积分I(integral)+微分D(derivative)现在——过去——将来实例使用比例控制(P)r:希望输出x:实际输出e:误差(error)在simulin
dumpling0120
·
2023-12-06 18:46
matlab
matlab
学习
开发语言
【HyperQuest】
调参
以此篇文章记录我的
调参
结果和个人总结,如果大家有更好的效果,欢迎留言交流~2
调参
思路最开始:没有regulation,learningrate较大,网络模型简单如果train和test接近且准确率高,说明模型
MORE_77
·
2023-12-06 17:22
深度学习
深度学习
【PID学习笔记 5 】控制系统的性能指标之一
写在前面PID在实际工程中最重要的工作就是
调参
,那么首先就要了解控制系统的性能指标。上文最后简要介绍了控制系统的基本要求,本文开始将系统学习控制系统的性能指标,内容比较多,初步计划是分三节来讲解。
MJY@二进制
·
2023-12-06 15:28
#
PID学习笔记
算法
人工智能
stm32
Gradient Boosting Machines
training_frame=train,model_id="GBM",nfolds=10,validation_frame=valid)h2o.varimp(m)h2o.performance(m,test)
调参
数
Liam_ml
·
2023-12-06 15:22
求助,有关Kriging 代理模型相关问题
还有就是Matlab里面提供的KrigingToolbox使用工具感觉有点麻烦,不知道怎么
调参
数运用。
Taylor .
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2023-12-06 14:08
代理模式
算法
ZFS管理手册:第七章池的属性
比如设置标签、默认挂载选项和其他可
调参
数。对于ZFS,同样是可以设置的,而且它要复杂得多。它允许我们修改括池及其包含的dataset的属性。因此,我们可以根据自己的喜好或需要“调优”文件系统。
Kyle__Shaw
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2023-12-06 11:34
zfs
linux
运维
java
uniapp实现表格的多选功能
最近需要做一个数据多选功能,我用到了uniapp的table组件,这个组件自带多选的功能,只需要将type设置为section然后官方给出了多选触发事件该事件的回
调参
数中,返回index和vlaue,而
陌笑忆伤
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2023-12-05 21:36
uni-app
阻抗控制下机器人接触刚性环境振荡不稳定进行阻抗调节
md=5虚拟阻抗为:kd=100,bd=10,md=10性能滤波函数的Bode图:bode(1e5/(0.0005*s^2+5*s+1))bode(5e4/(0.1*s^2+3*s+1))性能低通滤波
调参
FL17171314
·
2023-12-05 20:46
机器人
在Vue的组件事件中,如何传自定义参数
如@change事件如果我们直接在函数后面写上自定义的参数,那么是会丢失原先的回
调参
数的//错误写法@change="changeFunc(arg)"正确写法//arg1、arg2是自定义的参数@change
LuckyVc
·
2023-12-05 13:20
C++ 文件操作之配置文件读取
C++文件操作之配置文件读取在项目应用时常常会涉及一些
调参
工作,如果项目封装成了.exe或者.dll,那么频繁
调参
多次编译是一件十分低效的事情,如果代码算法或者逻辑是一定的,那么参数完全可以通过读入配置文件来获取之前在用
明月醉窗台
·
2023-12-05 07:28
C++特性
c++
开发语言
windows
visual
studio
粒子群算法
调参
支持向量回归进行预测(PSO-SVR)Python实现
目录一、算法简介二、示例1.导入库包、数据以及数据预处理2.利用粒子群算法调优参数gamma和C3.模型训练与预测4.对模型进行性能评估5.结果展示三、代码总结SVR.pyPSO_SVR.py一、算法简介SVR(支持向量回归)是一种有效的非线性回归方法,它可以通过寻找一组最优参数来拟合数据。粒子群算法是一种优化算法,可以用于找到最佳的SVR参数。以下是使用粒子群算法进行SVR参数调优的步骤:确定S
镜子kk
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2023-12-05 06:26
算法
回归
数据挖掘
支持向量机
056B R包ENMeval教程-基于R包ENMeval对MaxEnt模型优化
调参
和结果评价制图(更新)
056B-1资料下载056B-2R包ENMeval在MaxEnt模型优化
调参
中的经典案例解读056B-3R软件和R包ENMeval工具包安装056B-4R软件和R包ENMeval安装报错解决办法056B
生信小窝
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2023-12-04 17:19
java
python
开发语言
055B ENMTools教程-基于R语言对MaxEnt模型优化
调参
教程 2022.01.03更新
055B-1软件-文献-数据等055B-2ENMTools软件下载安装055B-3R软件和工具包安装055B-4生物气候因子的精度说明与选择方法(理论课程)055B-5利用R批量将TIF栅格数据转为ASC数据055B-6基于ENMTools筛选分布数据(避免过拟合)055B-7基于ENMTools对气候因子的相关性分析055B-8MaxEnt软件参数含义说明-参数优化内容(理论课程)055B-9基
生信小窝
·
2023-12-04 17:48
r语言
开发语言
人工智能
055B ENMTools教程-基于R语言对MaxEnt模型优化-MaxEnt
调参
教程--更新日期2021-9
055B-1视频附带资料下载和密码:软件-数据-文献下载-持续更新055B-2ENMTools软件下载安装055B-3R软件和工具包安装055B-4生物气候因子的精度说明与选择方法(理论课程)055B-5利用R批量将TIF栅格数据转为ASC数据055B-6基于ENMTools筛选分布数据(避免过拟合)055B-7基于ENMTools对气候因子的相关性分析055B-8MaxEnt软件参数含义说明-参
生信小窝
·
2023-12-04 17:47
r语言
332. 重新安排行程
例如,行程["JFK","LGA"]与["JFK","
LGB
"]相比就更小,排序更靠前。假定所有机票至少存
FuzhouJiang
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2023-12-04 02:22
LeetCode错题集
c++
leetcode
算法
【自然语言处理】【大模型】VeRA:可
调参
数比LoRA小10倍的低秩微调方法
VeRA:可
调参
数比LoRA小10倍的低秩微调方法《VeRA:Vector-basedRandomMatrixAdaptation》论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.11454
BQW_
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2023-12-04 02:32
自然语言处理
自然语言处理
人工智能
LoRA
PEFT
微调
Python银行信贷风控建模实战(xgb+
lgb
)
目录一、数据读取及预处理1、数据读取2、数据预处理二、模型构建及评估三、划重点少走10年弯路一、数据读取及预处理1、数据读取数据来源某比赛网站(下图仅为部分字段),数据集中包含银行借贷订单的金额、利息、账期、担保等基本信息,还有历史授信情况,数据类型同样包含数值型、类别型、日期等变量,同时存在缺失问题,适合初学者入门练习。文末获取数据2、数据预处理(1)无效特征剔除:数据集中存在部分无效数据,唯一
Python风控模型与数据分析
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2023-12-01 02:52
风控建模实战
机器学习
python
机器学习
风控建模
玄学
调参
实践篇 | 深度学习模型 + 预训练模型 + 大模型LLM
这篇主要简单记录一些
调参
实践,无聊时会不定期更新~文章目录0、学习率与batch_size判断1、Epoch数判断2、判断模型架构是否有问题3、大模型-计算量、模型、和数据大小的关系4、大模型
调参
相关论文经验总结
#苦行僧
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2023-12-01 00:37
NLP
#
LLM微调
机器学习理论知识
深度学习
人工智能
大模型
llm
自然语言处理
计算机视觉
关于TC264单片机与智能车摄像头循迹的一些学习心得
其中关于PID的部分在之前我已经上传过了,这篇文章主要讲怎么实现循迹与舵机的位置式PID
调参
和电机的增量式
调参
的一些心得。
Young member
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2023-11-30 19:55
单片机
嵌入式硬件
Deep Learning(wu--84)
文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题
调参
BNsoftmaxframework2
怎么全是重名
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2023-11-30 13:06
Deep
Learning
深度学习
人工智能
AnchorDETR代码学习I
的代码来理解transformer和目标检测的方式,另外可以学习torch的使用,站在巨人的肩膀学学优秀开源框架,当然主要还要比较Deformable和Anchor以及DETR看看如何改进的,对于理解原理和实验
调参
有帮助
haleyprince
·
2023-11-29 12:50
python支持向量机分类器怎么用_用Python实现SVM多分类器
支持向量机(SVM)——分类预测,包括多分类问题,核函数
调参
,不平衡数据问题,特征降维,网格搜索,管道机制,学习曲线,混淆矩阵,AUC曲线等项目1说明svm.py该文件中实现了一个简单的SVM,使用SMO
weixin_39881760
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2023-11-29 12:39
HIVE
调参
处理小文件
https://blog.csdn.net/TinyNasubi/article/details/103299675
不可一世的绵羊
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2023-11-28 19:27
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