526互联

模型 机器 任务 金融

机器学习算法——决策树

1.决策树算法地位 决策树属于分类问题，是有监督学习的一部分，并且属于有监督学习里的分类问题； 2.决策树的结构 顾名思义：就是一个树结构（可以是二叉树也可以非二叉树）： 树的非叶子节点表示一个特征属性上的测试； 树的每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出； 每个叶子节点存放的是一个类别。 3. ......
算法 机器

算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇

本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目，经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点，那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路，尤 ......
算法 模型 笔记 网络 8.3

分类模型

分类模型 二分类模型 对于二分类模型，介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对 于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤 水果分类例子 这个实际上就是一个二分类问题，通过属性推断类别。 逻辑回归logis ......
模型

R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22609 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限 ......
间歇泉 间歇 算法 模型 mixture

R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
套索 新生儿 变量 体重 模型

opencv图像处理机器学习真实项目教程(python实现)1计算机视觉简介

1 计算机视觉简介 欢迎来到计算机视觉的世界。 本书将带您踏上令人兴奋且快速发展的计算机视觉和图像处理世界的旅程。本书首先介绍计算机视觉和OpenCV库。 然后，我们将继续介绍本课程的基本库和所需的环境设置。 主要内容： 计算机视觉简介 计算机视觉的应用 Python OpenCV OpenCV简史 ......
图像处理 图像 视觉 机器 计算机

任务调度处理系列之 Spring源码分析-【SchedulingConfigurer实现原理】转

一、可能的场景在做业务平台的时候我们经常会遇到，某些跟时间打交道的需要修改状态，比如说在时间区间之前，属于未生效状态，区间之内属于有效期，区间之后，属于过期，或者需要每天 每周 每月，甚至是年为单位的做一些固定的操作。通过定时任务可以通过开启定时任务来完成这些需求。 我做合同管理模块，合同有未生效， ......
SchedulingConfigurer 源码 原理 任务 Spring

阿里-可视化建模-模型部署及训练

快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。 前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练，需要创建OSS Bucket存储空间，具体操作请参见控制台创建存储空间。 使用 ......
模型

阿里-可视化建模-评估模型

登录PAI控制台，进入工作流页面。 操作详情请参见step1：进入工作流页面。 构建预测节点。 在组件列表中分别搜索预测组件，找到后将其拖入画布，并将生成的节点作为拆分-1、逻辑回归二分类-1节点的下游节点，拼接为实验。 单击画布中的预测-1节点，在右侧节点配置中，分别单击特征列字段、原样输出列字段 ......
模型

数据仓库之星型模型和雪花模型

在了解星型模型和雪花模型之前，我们需要先了解一下事实表和维度表到底是什么？ 一、事实表与维度表 事实表 在数据仓库中，保存度量值的详细值或存储事实记录的表称为事实表。事实数据表通常包含大量的行。 事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据。事实 ......
模型 仓库 雪花 数据

C语言实现TCP CS模型代码，客户端服务器

服务端将接受客户端发送的数据并将其转换成大写形式，然后再发送给客户端，客户端将发送一个字符串给服务器，并显示来自服务器的响应内容。 服务器 点击查看代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/ ......
客户端 模型 语言 代码 客户

Flowable 服务任务执行的三种方式

前面和小伙伴们分别聊了 Flowable 中的 ReceiveTask 和 UserTask，今天我们来看看另外一个比较常见的 Task --> ServiceTask。 1. ServiceTask ServiceTask 从名字上看就是服务任务，它的图标一般是像下面这样： ServiceTask ......
Flowable 任务 方式

大语言模型训练数据常见的4种处理方法

本文将介绍当前常见的大语言模型训练数据的来源、处理方法、预训练数据对大语言模型影响的分析以及常见开源数据集合等。 ......
模型 常见 语言 方法 数据

突发奇想入一下机器学习的坑，STEP 1，想卒

检索机器学习入门，书籍推荐 《统计学习方法》李航 著 《机器学习》西瓜书 周志华 著 《Elements of Statistical Learning》（ESL）, 《Machine Learning:A Probabilistic Perspective》（MLAPP） 这两本书可以是被奉为机器 ......
奇想 机器 STEP

金融数据可视化大屏：揭示投资秘密，掌控金融未来

随着数字化时代的到来，金融行业的数据量正在迅速增长。如何有效处理、分析和呈现这些数据，成为了一个亟待解决的问题。而金融数据可视化大屏的出现，正是为了解决这一问题，让金融行业的数据处理和分析更加直观、高效。 ......
金融 大屏 秘密 数据

手绘风格人物3D模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
纹理 模型 风格 人物 贴图

手绘风格3D游戏场景模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
游戏场景 纹理 模型 场景 风格

金融行业CRM和普通CRM有什么区别？金融CRM功能解析

市场形式波诡云谲，金融行业也面临着资源体系分散、竞争力后继不足、未知风险无法规避等问题。金融企业该如何解决这些问题，或许可以了解一下CRM管理系统，和其提供的金融行业CRM解决方案。 金融行业是银行业、保险业、信托业、证券业和租赁业的总称，有客户数量大、资金管理复杂、员工工作效率监管困难等行业共同存 ......
金融 CRM 功能 行业

写实风格3D植物模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
纹理 模型 植物 风格 贴图

低多边形3D卡通植物模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
多边形 纹理 模型 卡通 植物

大模型的旋转位置编码

ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITIONEMBEDDING 论文 我们先看hf官网上给的说明: https://hf-mirror.com/docs/transformers/model_doc/roformer RoPE comes w ......
模型 编码 位置

机器学习是什么？--九五小庞

机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个分支，它使计算机系统能够利用数据来自动学习和改进经验而无需明确编程。机器学习主要关注开发算法，这些算法可以从数据中学习模式，并做出预测或决策。 我理解的机器学习： 机器通过训 ......
机器

kettle的定时任务job作业

Job定时任务：新建作业，通用，选择插件：/19 09:43:20 - jobs-1 - 完成作业项[成功] (结果=[true])2023/12/19 09:43:20 - jobs-1 - 完成作业项[转换] (结果=[true])2023/12/19 09:43:20 - jobs-1 - j ......
任务 kettle job

三维模型的顶层合并构建中纹理色彩匀色技术方法分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
顶层 纹理 模型 色彩 方法

R语言离散时间马尔可夫链（Markov chain）模型分类案例可视化分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34576 原文出处：拓端数据部落公众号 有许多用于马尔可夫链的复杂应用。这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov，用于生存分析应用的mstate，用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm，用于将马尔科夫模型应用 ......
模型 案例 语言 时间 Markov

机器学习-线性分类-支持向量机SVM-软间隔-13

目录1. 总结 SVM2. 软间隔svm 1. 总结 SVM SVM算法的基础是感知器模型， 感知器模型 与 逻辑回归的不同之处？ 逻辑回归 sigmoid(θx) 映射到 0-1之间给出预测概率 感知器分类 sign(θx) 输出θx的符号， +1 或者-1 给出x是属于正样本还是负样本 直接输出 ......
向量 线性 机器 SVM 13

OpenCV 机器视觉的四大任务

CV的四大任务 图像分类(image classification), 检查图像中是否包含某种物体, 或者包含哪些物体. 目标检测(Object detection 或 Object localization), 确定目标的位置和类别, 用bounding box圈出具体的位置 语义分割 (sema ......
视觉 机器 任务 OpenCV

文档理解的新时代：LayOutLM模型的全方位解读

一、引言 在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉 ......
新时代 全方位 LayOutLM 模型 文档

大语言模型微调数据竞赛，冠军！

近日，天池FT-Data Ranker竞赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队（后称天翼云AI团队）凭借在大语言模型（LLM）训练数据增强方面的卓越研究，荣获大语言模型微调数据竞赛——7B模型赛道冠军。 ......
模型 冠军 语言 数据

波士顿机器人拿枪射击是真是假？视频是如何拍摄制作的？其实是有真人录制，然后通过后期特效制作而成

具体内容： https://www.freedidi.com/11122.html 视频制作过程的视频： https://youtu.be/zIdqiwHsuI8 ......
机器人 真人 特效 机器 视频
共5900篇  :14/197页 首页上一页14下一页尾页