@代碼人生

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@u_6813689

使機器學習模型變的可解釋!!

核心原理 SHAP 的理論基礎來源於合作博弈論中的Shapley 值。 在一個合作博弈中,有若干個參與者(玩家),他們通過合作獲得一個整體收益。Shapley 值用於衡量每個玩家對整體收益的平均邊際貢獻。 在機器學習中: 玩家對應於特徵; 整體收益對應於模型預測結果; 因此,Shapley 值可以度量每個特徵在所有可能的特徵

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@u_6813689

昵称 程序員小2

@u_15511034

多模態深度學習:跨模態理解與生成的融合智能

多模態深度學習:跨模態理解與生成的融合智能 引言 人類通過視覺、聽覺、觸覺等多感官通道協同理解世界,而當前AI系統大多侷限於單一模態處理。多模態深度學習通過建立跨模態的聯合表徵與轉換機制,正推動人工智能向更接近人類認知方式的方向演進。本文將深入探討多模態深度學習的核心算法、統一框架、訓練範式以及前沿應用,呈現這一跨領域研究方向的最新進展與未來趨勢。 一、多模態表徵學習 1

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@u_15511034

昵称 wx62088446a1f70

@u_15700751

邊緣新生:openEuler 輕量化基座與雲邊協同全景實踐!

引言:當算力從“雲端”走向“身邊” 我們正處在一個“萬物互聯”的時代。從智能攝像頭、工業機械臂到自動駕駛汽車,海量的設備正在世界的各個角落產生着PB級的數據。如果所有數據都必須回傳到遙遠的數據中心進行處理,那麼網絡的延遲、帶寬的成本以及數據的隱私性將成為不可逾越的鴻山。 於是,邊緣計算(Edge Computing) 應運而生。它主張將計算和存儲能力推向離數據源和用户最近的地方—

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@u_15700751

昵称 bug菌

@u_6813689

Java 8 ~ 24 新特性

⭐️ Java 8 Java 8 絕對是 Java 歷史上最重要的穩定版本,也是這麼多年來最受歡迎的 Java 版本,甚至有專門的書籍來講解 Java 8。 這個版本最大的變化就是引入了函數式編程的概念,給 Java 這門傳統的面嚮對象語言增加了新的玩法。 【必備】Lambda 表達式 什麼是 Lambda 表達式? Lambda 表達式可以

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@u_6813689

昵称 程序員小2

@u_6813689

終於把機器學習中的交叉驗證搞懂了!!

核心思想 在標準的模型訓練中,我們通常會將數據集劃分為訓練集和測試集。訓練集用於模型學習參數,測試集用於評估模型的最終性能。 然而,如果測試集本身具有偏差,或者我們想更精細地調整模型(例如超參數調優),僅僅使用一次劃分可能會導致評估結果不夠穩定或具有過高的方差。 交叉驗證的核心目標是:獲得一個更穩定、更可靠的模型性能估計,減少對特定數據劃分的依賴。 交叉驗

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昵称 程序員小2

@u_16864929

win10因為權限不足,不讓刪除的解決辦法

問題場景 在刪除文件夾(裏面有多級文件夾和文件)的時候出現如下報錯 問題分析 當前用户因權限不足,無法對 “developer” 文件夾(進行更改,需要來自 “DESKTOP-KQ301O0\shaoq” 的權限。這通常與Windows的權限管理系統有關,你可能不是文件夾的所有者,或者沒有足夠的訪問權限。此外,文件夾可能被其他程序佔用、受到系統保護,或是已被加密。 解決

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@u_16864929

昵称 瘋狂迪霸戈

@u_15916160

從本地緩存到Redis集羣的架構演進與實踐

當然!這是一篇關於分佈式系統緩存架構設計與實踐的技術博客,內容詳實,貼近實際開發,字數約2000字。 深入淺出分佈式緩存:從本地緩存到Redis集羣的架構演進與實踐 在當今高併發、大流量的互聯網時代,系統的性能與響應速度直接決定了用户體驗和業務成敗。而緩存,作為提升性能最有效的手段之一,已經從“可選項”演變為架構設計的“必選項”。然而,隨着系統從單體架構走向分

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@u_15916160

昵称 此風喚作晚安

@u_16864929

win10因為權限不足,不讓刪除的解決辦法

問題場景 在刪除文件夾(裏面有多級文件夾和文件)的時候出現如下報錯 問題分析 當前用户因權限不足,無法對 “developer” 文件夾(進行更改,需要來自 “DESKTOP-KQ301O0\shaoq” 的權限。這通常與Windows的權限管理系統有關,你可能不是文件夾的所有者,或者沒有足夠的訪問權限。此外,文件夾可能被其他程序佔用、受到系統保護,或是已被加密。 解決

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