tag 機器學習

標籤
貢獻423
330
05:25 PM · Oct 25 ,2025
deephub 頭像 qingfouai 頭像 tecdat 頭像 u_17420180 頭像 chaoshenjinghyperai 頭像 lab4ai 頭像 u_17061379 頭像 youyudetusi 頭像 u_15214399 頭像 aigoto 頭像 u_15690955 頭像 MrVolleyball 頭像

@機器學習 / 博客 RSS 訂閱

tecdat 頭像

拓端tecdat - Python動態採樣、隨機森林、XGBoost、決策樹新能源電動汽車NEV運行數據故障預警模型構建研究|附代碼數據

全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44400 原文出處：拓端數據部落公眾號 分析師：Mingyang Li 引言 在全球能源結構轉型與環保政策雙輪驅動下，新能源電動汽車已成為交通領域的核心發展方向，但其高壓電池系統、電機驅動系統的複雜性也讓故障發生概率大幅提升，電池過充自燃、過放電等問題不僅影響車輛正常運營，更直接關乎駕乘安全。作為數據科學團隊，我們曾承接某新能源車企

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

lab4ai 頭像

Lab4AI - NeurIPS 2025|清華北大團隊開源VCA模塊，即插即用，讓視覺AI“抓重點”既快又準

論文標題：Linear Differential Vision Transformer: Learning Visual Contrasts via Pairwise Differentials 作者團隊：清華大學、北京大學 發佈時間：2025年11月4日 👉一鍵直達論文 [👉Lab4AI大模型實驗室論文閲讀]( https://www.lab4ai.cn/paper/detail/

機器學習 , llm , 算法 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

weidejianpan 頭像

商湯萬象開發者 - LazyLLM教程 | 第18講：高階RAG：Agentic RAG

前面教程中，我們學習到了如何構建 RAG 系統，以及對 RAG 系統進行效果提升、速度優化、功能擴展等等方面。 本教程我們將在此基礎上進一步介紹最近很火的Agentic RAG，它是RAG的變種，但更加智能，讓我們開始吧！ 如果把RAG比作帶着書本去考試的考生，那麼Agentic RAG就是同時帶着老師和書一起去考試的考生！ Agentic RAG 就是整合了 AI Agent 的 R

機器學習 , 自然語言處理 , 教程 , 知識 , 人工智能

收藏 評論

u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - tinymce indent2em_val的使用

1.快速集成 快速集成部分參考tiny中文文檔 http://tinymce.ax-z.cn/ 第1步：下載TinyMCE TinyMCE支持多種使用方式，但是本人還是建議使用最傳統的方式，把相關資源下載到本地，放置到項目中。最新版的下載地址https://www.tiny.cloud/get-tiny/這

機器學習 , 編輯器 , 全屏 , 人工智能 , 解決方案 , Json

收藏 評論

u_16099326 頭像

編程小天才 - 符號迴歸常見問題

輸入輸出重定向 簡而言之，輸入重定向是指把文件導入到命令中，而輸出重定向則是指把原本要輸出到屏幕的數據信息寫入到指定文件中。 輸出重定向： 標準輸出重定向 錯誤輸出重定向 2 代表追加道源文件末尾，是清空後輸入 輸入重定向 標準輸入重定向

機器學習 , 符號迴歸常見問題 , 輸出重定向 , 字符串 , 重定向 , 人工智能

收藏 評論

myskies 頭像

潘傑 - 人工智能與機器學習入門：基尼係數（Gini Index）和基於熵（Entropy）

在決策樹應用一文中，在構建決策分類樹應用決策算法時，介紹了基尼係數（Gini Index）和基於熵（Entropy）兩種算法。本文通過實例來更加深入的介紹一下這兩個算法。 仍然以簡單的數據為例： id 喜歡顏色 是否有喉結 身高 性別 1 綠 否 165 女 2 藍 是

機器學習 , 基於熵 , 基尼係數 , 入門

收藏 評論

u_16099168 頭像

代碼匠人之心 - delphi memo 讀txt 亂碼

　　Delphi 7支持對XML文檔的操作，可以通過 TXMLDocument類來實現對XML文檔的讀寫。可以利用TXMLDocument把XML文檔讀到內存中，從而可以進行編輯、保存操作。TXMLDocument類是通過DOM（文檔對象模型）接口來訪問XML文檔中的各個元素的。對於DOM接口的實現有多種方式，Delphi 支持的方式有 1)微軟的MSXML SDK

機器學習 , 解析器 , xml , delphi memo 讀txt 亂碼 , 人工智能

收藏 評論

u_16213703 頭像

mob64ca14150f43 - stmcubemx ide 無法設置時鐘源為晶振

要了解MSP430 單片機的時鐘系統，首先要了解單片機的時鐘源 一，時鐘源種類： 　　MSP430單片機共有三個時鐘源：高頻時鐘源（XT2CLK），低頻時鐘源（LFXT1CLK），內部時鐘源（DCOCLK） 　　高頻時鐘源一般由8M的晶振產生 　　低頻時鐘源一般由32K的晶振產生 　　內部時鐘源可由RC振盪器產生 二，時鐘系統種類: 　　

機器學習 , System , 單片機 , 人工智能 , 系統時鐘

收藏 評論

u_16213723 頭像

mob64ca1419e0cc - rewriteBatchedStatements 源碼位置 mybatisplus

　　jdk8以上版本需要用mybatis3.5.3以後的版本，之前用Mybatis-3.5.12、Mybatis-parent-36，這個版本的Myabtis需要JDK11以上的版本，因為本地JDK版本為1.8，所以導致編譯一直報錯，降低了myabtis的版本即可編譯成功，本次源碼學習選擇mybatis-3.5.0。 1、源碼下載 1、下載Mybatis源碼 　

機器學習 , User , xml , 人工智能 , apache

收藏 評論

yezhoubing 頭像

安義12 - 數據問題

不管是機器學習中還是其他項目裏，數據裏有nan值的話，後面計算很大概率都會影響最終結果。所以要麼説在源文件中避免出現nan值，要麼在程序中對文件中的nan值進行處理。 如果在計算過程中出現nan，也會導致loss、accuracy、val_loss等出現nan的情況。 比如對於在pandas中出現nan值，直接使用dropna()方法對其進行處理即可，默認會刪除包含有nan值的行

機器學習 , 原始數據 , 代碼人生 , Python

收藏 評論

stevenchendy 頭像

查拉圖斯特拉説 - Coze工作流意圖識別

前言這章節主要是簡單瞭解一下工作流的一個應用，主要是講的是意圖識別，也就是我們在當模型應用當中常用的一些提問，然後大模型識別我們的意圖，根據我們的意圖去做相關的一些處理，這有點像一個流程圖或者像我們平常的流程圖，但是他很抽象，可以拖動對應的模塊來處理。 釦子裏面提供了很多插件，你可以根據你的選擇去調用，看到裏面部分的一些邏輯，判斷有點像代碼了 意圖識別這個意圖識別其實他

機器學習 , 知識 , 人工智能 , prompt

收藏 評論

u_16099165 頭像

編程小達人 - 如何理解 embedding size

有一個深深值得相信的理論：見識決定命運。 一個重要提升見識的方法就是學習。那麼，究竟怎樣學習呢？其實是有方法的。 一本厚厚的書，最重要的其實就是那麼些概念，不算多。書的作者往往講一個概念就花費一個章節的篇幅，從內容和結構上來看，其實講的都差不多，無非是從不同的角度闡述這個概念，從而説清楚它是

機器學習 , 大數據 , 數據 , 如何理解 embedding size , 人工智能 , 思維方式

收藏 評論

u_16213705 頭像

mob64ca14157da7 - lsposed hook demo 教程

Hooks Hooks 是 React16.8 的新增特性，能夠在不寫 class 的情況下使用 state 以及其他特性。 動機 在組件之間複用狀態邏輯很難 複雜組件變得難以理解 難以理解的 class Hooks 規則 只有在最頂層使用 Hooks不要再循環/條件/嵌套函數中使用` 只有在 Re

機器學習 , API , 回調函數 , 人工智能 , 官網

收藏 評論

u_16099265 頭像

智能開發者 - rem是什麼 html

rem適配佈局 rem基礎 rem單位 rem(root em)是一個相對單位類似em，em是相對於父元素字體大小。 不同的是rem的基準是相對於html元素的字體大小 rem的優點就是可以通過修改html中的字體大小來修改頁面中元素的大小可以控制整體。 媒體查詢 media Qu

機器學習 , less , 媒體查詢 , rem是什麼 html , 人工智能 , Css

收藏 評論

u_16099336 頭像

浪人小風光 - EMMC用來做數據記錄儀壽命有問題嗎

測試環境：AOSP 7.1.1+Kernel 4.4.17 HW：HiKey Ubuntu 14.04+Kernel 4.4.0-31 1. Linux內核suspend狀態 Linux內核支持多種類型的睡眠狀態，通過設置不同的模塊進入低功耗模式來達到省電功能。 目前存在四種模式：suspend to idle、power-on standby（Stan

機器學習 , 低功耗 , EMMC用來做數據記錄儀壽命有問題嗎 , 人工智能 , define , ci

收藏 評論

u_16213587 頭像

mob64ca13f937ae - vue和elementUI搭建小項目 實現增刪改查

上一個章節實現數據在組件之間的傳遞 。這一章主要是完成添加任務到任務欄、刪除任務欄、統計任務完成情況。主要還是參數在各個組件之間的傳遞。 上一章節的鏈接地址： 文章目錄 1、實現的效果演示 2、需求實現的大致流程 3 、代碼（這裏只給出主要部分代碼、詳細代碼請看第一章節） 3.1

機器學習 , 任務欄 , 數據 , app , 人工智能

收藏 評論

u_16213707 頭像

mob64ca1415f0ab - 三次握手成功後發送tcp pdu reassembled in 19

所謂三次握手(Three-way Handshake)，是指建立一個TCP連接時，需要客户端和服務器總共發送4個包（兩個SYN,兩個ACK）； 第一次握手：當客户端向服務器發起連接請求時，客户端會發送同步序列標號SYN到服務器，等待服務器確認，這時客户端的狀態為SYN_SENT。 第二次握手：當服務器收到客户端發送的SYN後，服

機器學習 , 服務器 , 服務器端 , 客户端 , 人工智能

收藏 評論

u_16099185 頭像

夢想啓航吧 - systemverilog ready握手採樣

三種情況: valid先發起請求 ready先發起請求 同時發起請求 仔細觀察上述3幅時序圖，我們瞭解valid-ready握手機制需要注意三件事： valid與ready不可過度依賴，比如valid不可以等待rea

機器學習 , 數據 , 人工智能 , 寄存器 , 存儲體

收藏 評論

u_16421249 頭像

u_16421249 - 如何快速搭建一個本地私有化AI知識庫？（附完整流程）

在日常工作裏，大家應該都有這樣的痛點： 手上的文檔越來越多，想找某個內容，卻不知道存在哪個文件夾； 每次寫週報、寫方案、做調研，都要重複整理過去的資料； 用在線 AI 工具問問題時，又擔心把公司資料、會議紀要上傳到雲端； 想搭一套“私有知識庫 + 本地模型”的方案，但工具太複雜，部署成本太高。 所以，一個真正本地化、不上傳雲端

機器學習 , 本地部署 , yyds乾貨盤點 , 離線 , AI , AIPC , 人工智能 , 大模型

收藏 評論

u_16213711 頭像

mob64ca1416f1ef - ABCNN BIMPMSiaGRU 適用場景

使用智能ABC輸入法， 許多朋友在輸入中文時，要想更快速、更方便，你就一定得了解其中“v”和“i”這兩個字母的秘密。 一，“v”的妙用 　　用智能ABC輸入含有英文的中文語句時，使用Ctrl+Space切換中英文輸入狀態十分麻煩。其實智能ABC在輸入拼音的過程中，如果需要輸入英文，可以不必切換到英文方式。鍵入“v”再輸入想輸入的英文，按空格 鍵，英文字母就會出現

輸入法 , 機器學習 , 大小寫 , v9 , 人工智能

收藏 評論

chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 【Triton 教程】分組 GEMM

Triton 是一種用於並行編程的語言和編譯器。它旨在提供一個基於 Python 的編程環境，以高效編寫自定義 DNN 計算內核，並能夠在現代 GPU 硬件上以最大吞吐量運行。 更多 Triton 中文文檔可訪問 →https://triton.hyper.ai/ 分組 GEMM 內核通過啓動固定數量的 CTA 來計算一組 gemms。調度是靜態的，並且在設備上完成。 Out: group-ge

機器學習 , 自然語言處理 , 人工智能 , 編譯器 , 深度學習

收藏 評論

u_15147453 頭像

全極世界 - 阿里開源0.8B語音識別模型fun-asr，性能直逼12B巨頭，語音AI迎來效率革命

近日，阿里巴巴通義團隊開源了Fun-ASR-Nano-2512和Fun-CosyVoice3-0.5B-2512兩款語音AI模型。前者是輕量級語音識別模型，後者是多語言語音合成模型，共同構成端側“聽+説”閉環方案。此次開源的核心看點在於，僅0.8B參數的Fun-ASR-Nano在多項評測中性能接近12B參數的頂級模型。

機器學習 , 數據 , 多語言 , 人工智能 , 語音識別

收藏 評論

puxiaoke6 頭像

一點人工一點智能 - 書籍-《信息科學的數學基礎》

書籍：Mathematical Foundations of Information Sciences 作者：Esfandiar Haghverdi，Liugen Zhu 出版：World Scientific Publishing Company​ 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《信息科學的數學基礎》 01 書籍介紹 這是一本簡明扼要的書籍

機器學習 , 數學 , 人工智能

收藏 評論