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模型 语言 实战 原理

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
模型 概率 机器 33

配色方案大概原理

参考：https://m2.material.io/design/color/the-color-system.html 外行人做个大致的小结。 一、先保持页面原初颜色。 也把所有的配色都去掉，保持页面原本的颜色，也即是，文字是黑色的，背景是白色的。页面就纯粹简单的两种颜色（黑色，白色）。 二、设置 ......
原理 方案

深入浅出 C 语言：学变量、掌控流程、玩指针，全方位掌握 C 编程技能

C 语言简介 C 语言介绍 C 语言的特性 C 语言相对于其他语言的优势 C 程序的编译 C 中的 Hello World 程序 参考文章： C 语言入门：如何编写 Hello World C 语言函数：入门指南 学习变量、数据类型和运算符 C 中的变量和关键字 C 语言中的作用域规则 C 中的数据 ......
深入浅出 指针 变量 全方位 流程

【C语言】动态内存申请，堆空间与栈空间差异

我们在学习完C语言的数组后都会觉得数组长度固定很不方便，其实C语言的数组长度固定是因为其定义在栈空间，而栈空间的大小在编译时是确定的。如果使用的空间大小不确定可以使用堆空间。 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> //m ......
空间 差异 内存 语言 动态

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十一章到第十五章

十一、恒定模型、损失和转换 原文：Constant Model, Loss, and Transformations 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 推导出在 MSE 和 MAE 成本函数下恒定模型的最佳模型参数。 评估 MSE 和 MAE 风险之间的差异。 理解变量线性 ......
原理 技巧 科学 数据 Data

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十六章到第二十章

十六、交叉验证和正则化 Cross Validation and Regularization 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 认识到需要验证和测试集来预览模型在未知数据上的表现 应用交叉验证来选择模型超参数 了解 L1 和 L2 正则化的概念基础 在特征工程讲座结束时（ ......
原理 技巧 科学 数据 Data

【C语言】指针

指针的定义 如果在程序中定义了一个变量，那么在对程序进行编译时，系统就会给这个变量分配内存单元，按变量地址存取变量值的方式称为直接访问，如printf("%d",i);和scanf("%d",&i);；另一种存取变量值的方式称为间接访问，即将变量i的地址存放到另一个变量中，在C语言中，指针变量就是用 ......
指针 语言

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第一章到第五章

一、引言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Data 100 的总体目标 了解数据科学生命周期的阶段 数据科学是一个跨学科领域，具有各种应用，并且在解决具有挑战性的社会问题方面具有巨大潜力。通过建立数据科学技能，您可以赋予自己参与和引领 ......
原理 技巧 科学 数据 Data

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第六章到第十章

六、正则表达式 原文：Regular Expressions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Python 字符串操作，pandas Series方法 解析和创建正则表达式，使用参考表 使用词汇（闭包、元字符、组等）描述正则表达式元字符 这些内容在第 6 和第 7 ......
原理 技巧 科学 数据 Data

10.App 抓包实战练习

目录 抓包原理 常用应用场景 接口抓包分析实战 抓包原理 常用应用场景 解决移动端接口测试 解决接口测试过程中检查传参错误问题 mock 测试 接口抓包分析实战 抓取接口数据 Overview：接口的大体情况 Content：请求信息和响应信息 上半部分：请求，请求头信息，请求参数，cookie 下 ......
实战 App 10

[Maven] 02 - POM模型与常见插件

POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
插件 模型 常见 Maven POM

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？

开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？

医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
医疗保险 模型 特征 医疗 工程

医疗保险欺诈识别监测模型分析

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
医疗保险 模型 医疗

开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理

数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
医疗保险 模型 医疗 数据

go语言多态中的类型断言

类型断言案例 package main import ( "fmt" ) type Usb interface{ Connect() DisConnect() } type Phone struct{ Name string } /* * Phone实现了Usb 接口（是指实现了Usb接口的所有方法 ......
语言 类型

1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?

方便点1： 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下： 上面分析出现的问题：既然只统计：开业状 ......
header 数组 模型 意思 参数

限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全）

限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全） 令牌桶算法原理及实现(图文详解) https://mikechen.cc/20379.html Redis 实现限流的三种方式 https://juejin.cn/post/7033646189845151757 ......
令牌 算法 计数器 实战 原理

C语言陷阱之 #if 不存在的宏

. . . . . 今天在使用 __BYTE_ORDER 宏判断字节序的时候，使用了如下的代码： #include <stdio.h> #include <stdint.h> typedef struct relay_frame_st { #if __BYTE_ORDER == __BIG_ENDI ......
陷阱 语言 if

Go语言defer的延迟执行机制

1 题目（单选题） 如下Go语言程序的输出结果是（） package main import "fmt" func f1(name string) string { fmt.Println("in f1", name) return name } func f2(name string) strin ......
机制 语言 defer

应用层限流——四种接口限流算法原理及实现

1 限流介绍 1.1 什么是限流 顾名思义，就是流量限制。限流是对服务下游的保护，保证在大量请求面前，还能从容不迫的提供正常服务； 限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量激增而导致的系统运行缓慢或宕机。 1.2 为什么要限流 当瞬时海量请求传入服务下游，往往会对 ......
应用层 算法 接口 原理

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
极值 阈值 模型 理论 代码

计算机组成原理期末（初稿）

计算机组成原理期末（初稿） 说明：标题带 ' * ' 为待补充或有争议 1. 三个周期：时钟，机器，指令。 指令周期是指完成一条指令所用的时间（由若干个机器周期来表示） 机器周期是指完成一个规定操作所用的时间（比如读写一次存储器等操作所需要的时间）机器周期由若干个时钟周期组成 时钟周期T又称为振荡周 ......
初稿 原理 计算机

从工程化角度，详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度，对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
模型 脑海 角度 过程 工程

人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战

​ AI技术的崛起，为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而，各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途，“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状：工商银行运用超过2200个智能模型，通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
人工智能 繁花 人工 模型 智能

面试官：请说一下Mysql事务实现原理

在日常工作中，数据库是我们必须使用的，其中使用最多的也是大部分中小公司的选择是Mysql，跳槽面试中也是必问的，今天我们就说一下Mysql事务 MySQL中的事务实现原理主要涉及以下几个方面： ACID特性：MySQL支持事务的原因之一是它遵循ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性。这意味着 ......
原理 事务 Mysql

java实战手册（1）

目录switch switch //TIP To <b>Run</b> code, press <shortcut actionId="Run"/> or // click the <icon src="AllIcons.Actions.Execute"/> icon in the gutter. ......
实战 手册 java

【C语言】str 系列字符串操作函数

strlen 函数 strlen 函数用于统计字符串长度 size_t strlen(const char *_Str); strcpy 函数 strcpy 函数用于将某个字符串复制到字符数组中 char *strcpy(char *_Dest,const char *_Source); strca ......
字符串 函数 字符 语言 str

【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型

RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 Ope... ......
OpenVINO 模型 RT-DETR Python DETR
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