lmd特征第2页

基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】

基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于

AI博士小张·2025-03-10 01:31

元数据存储与网络日志详解（小白版）

元数据存储与网络日志详解（小白版）一、元数据存储：网络的「快递单管理系统」1.1核心概念元数据是描述数据特征的==‌结构化标签‌==，类似于：快递单（记录包裹重量、发件人，但‌‌不含包裹内的物品‌‌）‌

漠月瑾-西安·2025-03-10 00:58

C++类和对象：匿名对象及连续构造拷贝编译器的优化

3.匿名对象核心特性总结1.本质特征2.典型应用场景3.与有名对象对比连续构造和拷贝时编译器的优化1️⃣何时会发生连续构造和拷贝？2️⃣编译器的优化技术：拷贝省略（CopyElision

有梦想的电信狗·2025-03-09 22:08

机器学习篇——决策树基础

它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。本文将详细介绍决策树的原理、构建过程、优缺点以及实际应用。

巷955·2025-03-09 21:30

GEE python——通过 Dask 数据框访问 Google Earth Engine 特征集合（矢量集合）

目录简介使用方法PIP安装方法通过conda安装初始化和授权案例在编写代码之前，请安装开发依赖项（克隆版本库后）：简介通过Dask数据框访问GoogleEarthEngine特征集合使用方法PIP安装方法

此星光明·2025-03-09 19:16

（ECCV2018）CBAM改进思路

论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.06521论文题目：CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule会议：ECCV2018论文方法利用特征的通道间关系生成了一个通道注意图

这张生成的图像能检测吗·2025-03-09 19:12

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

这种混合模型旨在充分利用CNN的局部特征提取能力、BiGRU的长序列处理能力以及Attention机制的关键特征突出能力，从而提高功率预测的准确性和可靠性。

清风AI·2025-03-09 18:59

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

大规模语言模型构建流程

2.预训练语言模型受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响，自然语言处理

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

快速掌握EasyOCR应用实战指南

EasyOCR核心组件解析1.特征提取（FeatureExtraction）技术模型：ResNet（残差网络）、VGG功能：将输入图像转换

梦想画家·2025-03-09 14:27

4.2 Hugging Face狂揽40亿背后的开源变现密码：GitHub明星项目的黄金投资法则

明星开源项目的商业化路径呈现明显特征：

少林码僧·2025-03-09 12:45

2020年精排模型调研

Marcus-Bao·2025-03-09 11:06

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归*

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

OpenCV基础：用Python生成一幅黑白图像

Python代码下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵，修改特征

superdont·2025-03-09 10:58

DNS隧道检测的原理

DNS隧道检测的核心原理是通过分析DNS流量中的异常特征，识别出隐藏在正常DNS协议中的非授权数据传输。

嗨起飞了·2025-03-09 09:18

golang深度学习-性能分析

性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态，有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。

老狼伙计·2025-03-09 08:26

java中有了ArrayList为什么还有LinkedList

这两种集合类都属于Java集合框架的一部分，但它们在设计和实现上有显著的不同，这导致了它们在性能特征和使用场景上的差异。

不如打代码KK·2025-03-09 08:25

AI图片创作与图像生成：青花瓷风格的艺术魅力

1.青花瓷的艺术特征青花

weixin_58606202·2025-03-09 05:16

基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证

其中，中值滤波是一种常用的图像去噪方法，广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现，并通过MATLAB进行辅助验证。

CodeWG·2025-03-09 04:26

sql注入基础原理(SQL injection)

sql注入基础原理文章目录sql注入基础原理Sql注入简介案例表产生sql注入的写法python相关java相关php相关sql注入相关技术B:基于布尔的盲注特征案例总结E:基于错误案例总结U:基于联合查询案例总结

？？？？27282·2025-03-09 03:26

冯诺依曼架构与操作系统

目录一、冯诺依曼体系结构1.历史背景2.核心组成3.工作原理4.冯诺依曼体系下的QQ聊天与文件传输：数据流动全解析场景1：发送文字消息场景2：发送文件冯诺依曼体系的显性特征总结：软件数据流中的冯诺依曼基因二

南风与鱼·2025-03-09 01:36

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了

qq_43625764·2025-03-09 01:05

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

基本逻辑（1）使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5，并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

目录BiLSTM的双向信息流机制LSTM回顾BiLSTM架构解析时序特征融合策略BiLSTM实现与案例注意力机制原理

凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

软考架构-面向服务的架构风格

2、特征可从企业外部访问、随时可用（服务请求能被及时响应）、粗粒度接口（粗粒度提供一项特定的业务功能，细粒度服务代表技术构件的方法）、服务分级、松散耦合（服务提供者和服务使用者分离）、可重用的服务及接口设计管理

zyhJhon·2025-03-08 23:03

linux下进程间通信方式(匿名管道)

进程间通信的本质与实现原理关键设计思想：二、匿名管道深度解析2.1️系统调用接口2.2代码案例详解2.3关键代码解析三、管道运行特性深度分析3.1实验现象3.2⚙️关键特性验证四、开发实践指南️4.1Makefile解析五、管道的核心特征六

誓约酱·2025-03-08 23:57

AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》（完整版PDF免费附下载）

世界上的相遇都是久别重逢~数字人是通过多种数字智能技术创建，具备人类外观形象、声音语言、肢体动作与思维功能等特征的数字智能体。

AI大模型_学习君·2025-03-08 21:10

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

根据all_feature参数选择特征

|柳贯一|·2025-03-08 21:09

【AI-42】如何调整参数和超参

作用：在模型训练过程中，权重不断调整，使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式，从而实现对数据的准确

W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

文本预处理：对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练：使用训练数据训练分类模型。模型评估：使用测试数据评估模型的性能。预测：使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

图像处理篇---opencv中的图像特征

文章目录前言一、纹理特征：局部二值模式（LBP）1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

如何选择适合你的AWS EC2实例？场景化分析助你精准决策

场景一：高并发Web应用——平衡计算与成本业务特征：电商大促、社交平台活动等高流量场景，需要快速响应突发流量，同时控制成本。解决方案：推荐实例：计算优化型（如C7g、C6i）核心

AWS官方合作商·2025-03-08 18:49

神经网络图像识别技术,神经网络如何识别图像

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法

小浣熊的技术·2025-03-08 17:28

人工神经网络的基本属性,神经网络四个基本属性

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法

小浣熊的技术·2025-03-08 17:25

# 附录3 傅立叶分析应用

在Excel中，傅立叶分析工具为用户提供了简单而高效的频域分析手段，帮助发现数据中的周期性特征，识别异常频率，从而做出有针对性的决策。

技术与健康·2025-03-08 16:39

Triplet Loss原理及 Python实现

FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入

AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

#深度优化提示词模板：解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案

摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系，基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。

领码科技·2025-03-08 11:38

云计算的特征

五个主要特征：按需自助服务：消费者可以按需部署处理能力，如服务器时间和网络存储，而不需要与每

帅维维·2025-03-08 11:02

深度学习中N维数组的介绍

1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。

帅维维·2025-03-08 11:01

DeepSeek掘金——vLLM和ollama综合对比

在第一部分和第二部分中，我们分别探讨了Ollama和vLLM，了解了它们的架构、功能和基本性能特征。现在到了决定性的一轮：面对面的比较，以帮助您根据特定需求

不二人生·2025-03-08 10:12

从 Web2 到 Web3：互联网发展的重要转折

Web2：信息共享与社交网络的兴起Web2，也被称为“社交网络时代”，其核心特征是用户生成内容（UGC）和社交网络的普及。

Roun3·2025-03-08 09:34

云原生边缘计算：重塑分布式智能的时空边界

一、边缘计算架构范式演进1.1技术架构对比矩阵特征维度中

桂月二二·2025-03-08 08:33

深度学习模型：原理、应用与代码实践

其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开，结合代码示例，系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。

accurater·2025-03-08 07:43

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

它通过结合局部和全局信息来增强特征表示能力，同时保持较低的计算复杂度。核心思想：MLCA的核心

听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

SQL Server 中SQL语句执行顺序

SQL不同于与其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大数编程语言中，代码按编码顺序被处理。

冷漩·2025-03-08 06:51

RV1126笔记六：人脸识别方案＜四＞

通过摄像头实时采集数据，识别人脸，并提取人脸特征，把特征值和数据库对比后，把名字合合到图像上，通过自带的RTSP库推流，在PC端播放。

殷忆枫·2025-03-08 05:39

开源游戏服务器框架NFShmServer 简介(一)

(当前主要用在游戏领域).实现了一款unity3d捕鱼demo游戏和一个MMO(目前还在完善中)游戏，有兴趣的可以加群762414765学习二、特征可以做到分布式

gaoyi445·2025-03-08 04:48

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

智能算法安全优化与关键技术实践

与此同时，可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化，显著提升模型透明度，降低黑箱风险。在技术实现层面，特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能，结合

智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

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