深度 逻辑12306
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 介绍 该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度 ......
R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33659 原文出处：拓端数据部落公众号 行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势。例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康 ......
南京民用汽车保有量与城市发展：数据背后的逻辑
汽车保有量与城市发展：数据的背后 随着城市化进程的不断加速，城市汽车保有量也在持续增长。这一现象在南京这样的城市中表现尤为明显。根据广郡通数据平台提供的数据，南京民用汽车保有量从2013年的140.41万辆一路攀升至2022年的306.54万辆，年均增长达14.7%。 在分析这一数据的过程中，我们发 ......
combineLatest 操作符在 Spartacus Cost Center 计算逻辑中的一个实际应用
考虑下面这段 Angular 代码： this.costCenters$ = combineLatest([ this.userCostCenters$, this.checkoutCostCenterFacade.getCostCenterState().pipe( filter((state) ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.5 读写文件
5.5.1 加载和保存 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F x = torch.arange(4) torch.save(x, 'x-file') # 使用 save 保存 x2 = torch ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.6 GPU
5.6.1 计算设备 import torch from torch import nn torch.device('cpu'), torch.device('cuda:0') # cuda等价于cuda:0（只有一块显卡没法试别的块号） (device(type='cpu'), device(ty ......
Nginx中实现逻辑运算
nginx 的配置中不支持 if 条件的逻辑与&& 逻辑或|| 运算 ，而且不支持 if 的嵌套语法，否则会报下面的错误： nginx: [emerg] invalid condition。 我们可以用变量的方式来间接实现。要实现的语句： if ($arg_unitid = 42012 && $ur ......
leetcode 二叉树的最大深度
给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 解题思路 这里可以转化思路为 ......
m基于深度学习网络的动物识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的动物识别系统是一种利用深度学习技术来进行动物识别和定位的系统。这种系统的工作原理是，通过使用深度神经网络对图像或视频进行分析，以识别出其中的动物并确定其位置。 深度学习网络，特别是卷积神经网络（CNN ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.4 自定义层
5.4.1 不带参数的层 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn class CenteredLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() ......
【专题】进一步促进数字经济和实体经济深度融合：加速工业互联网建设报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33647 这份报告合集是基于中国工业产业升级和智能制造的大背景而展开的。报告合集分析了工业互联网平台市场的发展阶段、平台玩家的产品和服务的底层逻辑以及变化趋势，并探讨了补贴减少、数据归属权之争、标准化与盈利模式、ChatGPT等因素对工业互联网平 ......
数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 数据集信息： ......
海量逻辑架构图示例
逻辑架构图是一种图形化的表示方式，用于展示系统或软件的组成部分、模块之间的关系以及其功能和交互方式。它描述了系统或软件的逻辑结构，而不涉及具体的物理实现细节。 逻辑架构图的作用如下： 明确系统结构：逻辑架构图可以清晰地展示系统或软件的组成部分和模块之间的关系，帮助人们理解系统的整体结构和各个模块的功 ......
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......
vue前端实现分页逻辑
在前端实现分页逻辑 <el-pagination @size-change="sizeChange" @current-change="currentChange" :current-page="page" :page-size="size" :page-sizes="pageSizes" layo ......
《Web安全基础》06. 逻辑漏洞&越权
@目录1：逻辑漏洞2：逻辑越权3：修复防御方案4：越权问题4.1：商品购买4.2：找回重置机制4.3：接口安全问题4.4：验证安全5：相关资源 本系列侧重方法论，各工具只是实现目标的载体。 命令与工具只做简单介绍，其使用另见《安全工具录》。 靶场参考：pikachu。 1：逻辑漏洞 逻辑漏洞，与技术 ......
【深度学习】修改jupyter记事本的内核
问题描述 在使用 juypter 记事本执行 ipynb 文件时，默认使用的内核是 Python3 如果这个环境不包含我们所使用的库，比如 pytorch 的库，当我们的代码中调用 pytorch 的一些库方法时，如下面的代码： import torch 此时执行就会报错，会提示找不到对应的模块： ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.3 延后初始化
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 下面实例化的多层感知机的输入维度是未知的，因此框架尚未初始化任何参数，显示为“UninitializedParameter”。 net = nn.Sequential(nn. ......
登录时间逻辑
1 概述 如下图，登录时间选择一个范围。 2 数据库表 表名：sys_logininfo。 字段：login_time。类型为datetime类型。 3 前台代码 F:\code\RuoYi-Vue-master\ruoyi-ui\src\views\monitor\logininfor\index ......
基于深度学习的图像识别技术研究
基于深度学习的图像识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它已经在多个领域取得了巨大的成功。下面是关于这一技术研究的一些重要方面： 1. 卷积神经网络 (CNNs)： CNNs 是深度学习中用于图像识别的基本工具。它们模拟了人类视觉系统的工作原理，通过一系列卷积和池化层来提取图像中的特征。 2. ......
Go语句与表达式深度解析：全案例手册
关注公众号【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 语句 语句是Go编程语言中完成特定操作的单 ......
Swift 值类型和引用类型深度对比
值类型和引用类型的概念 他们在内存中时如何存储的？ 值类型和引用类型分别有哪些表现？ 如果将两者混合使用会怎样？ 什么时候使用值类型，什么时候使用引用类型？ 定义值类型和引用类型 Swift有三种声明类型的方式：class，struct和enum。 它们可以分为值类型（struct和enum）和引用 ......
图片分辨率/尺寸/位深度/内存大小的关系
首先说尺寸，就是指宽高，例如图片尺寸为1080*720，就表示宽1080，高720，即有1080*720个像素点 分辨率指的是一英寸内有多少个像素点，常见的分辨率有72，我们常说的6寸照片，就有6*72个像素，所以说一个图片的尺寸是固定的，如果分辨率越小，那么打印的图片就越大，同理，分辨率越大，打印 ......
视频监控平台EasyCVR分组批量绑定/取消通道功能的后端代码设计逻辑介绍
视频监控平台/视频存储/视频分析平台EasyCVR基于云边端一体化管理，可支持视频实时监控、云端录像、云存储、磁盘阵列存储、回放与检索、智能告警、平台级联等功能。安防监控平台在线下场景中应用广泛，包括智慧工地、智慧工厂、智慧校园、智慧社区等等。 在前期的文章中我们介绍了关于视频监控平台/视频汇聚Ea ......
视频监控平台EasyCVR分组批量绑定/取消通道功能的后端代码设计逻辑介绍
视频监控平台/视频存储/视频分析平台EasyCVR基于云边端一体化管理，可支持视频实时监控、云端录像、云存储、磁盘阵列存储、回放与检索、智能告警、平台级联等功能。安防监控平台在线下场景中应用广泛，包括智慧工地、智慧工厂、智慧校园、智慧社区等等。 在前期的文章中我们介绍了关于视频监控平台/视频汇聚Ea ......
Pytorch深度学习零基础入门知识
DL 跑代码必须知道的事情 损失值 损失值的大小用于判断是否收敛，比较重要的是有收敛的趋势，即验证集损失不断下降，如果验证集损失基本上不改变的话，模型基本上就收敛了。 损失值的具体大小并没有什么意义，大和小只在于损失的计算方式，并不是接近于0才好。如果想要让损失好看点，可以直接到对应的损失函数里面除 ......
java使用stream流创建低深度树形结构
public static List<Node> buildSourceData() { // 124 35 return new ArrayList<>(){{ add(new Node(1, 0, "一")); add(new Node(2, 1, "二")); add(new Node(3, ......