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从0开始学习R语言-Day56--空间变系数模型

Chef_Chen·2025-07-26 19:21

python学习Day5打卡

day5离散特征的独热编码先按照示例代码过一遍，然后完成下列题目现在在py文件中一次性处理data数据中所有的连续变量和离散变量1.读取data数据importpandasaspddata=pd.read_csv(r"C:\Users\LENOVO\Desktop\daim\data.csv")fordesribe_featuresindata.columns:ifdata[desribe_fea

WYH49·2025-07-26 19:21

Python pdb调试：解决性能问题的调试方法

Pythonpdb调试进阶：基于调试器的性能问题诊断与优化方法论关键词Python调试、pdb模块、性能分析、调用链跟踪、瓶颈定位、调试器开销、生产环境调试摘要本报告系统阐述了如何利用Python内置调试器

PythonAI编程架构实战家·2025-07-26 19:20

目标检测：AI人工智能推动金融科技发展

我们将从计算机视觉基础原理出发，详细分析目标检测的核心算法和数学模型，并通过实际金融场景案例展示其应用价值。

AI应用开发实战派·2025-07-26 19:50

Python 处理 PDF 的神器 -- PyMuPDF

#1、PyMuPDF简介1.介绍在介绍PyMuPDF之前，先来了解一下MuPDF，从命名形式中就可以看出，PyMuPDF是MuPDF的Python接口形式。

AI大模型-搬运工·2025-07-26 19:19

生成式引擎优化（GEO）：GEO优化研究计划

随着大模型技术的快速发展和联网功能的普及，GEO已成为企业争夺AI时代信息话语权的关键，其市场正处于发育期，服务商数量激增，但行业规则尚不完善。本研究计

GEO优化助手·2025-07-26 19:19

部署+Python操作时序数据，监控场景必备

部署+Python操作时序数据，监控场景必备！"为什么运维半夜总被报警吵醒？""为什么老板要的实时报表总是延迟？"答案很可能是：你的时序数据库没选对！

总有刁民想爱朕ha·2025-07-26 19:49

RAG、Function Call、MCP技术笔记

核心概念理解这三种技术都是为了增强大模型能力的重要手段，但各有侧重点和应用场景。RAG（检索增强生成）RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。

大佐不会说日语～·2025-07-26 19:49

python学习DAY22打卡

作业：自行学习参考如何使用kaggle平台，写下使用注意点，并对下述比赛提交代码kaggle泰坦尼克号人员生还预测importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")#忽略警告信息#数据处理清洗包importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomasrnd#可视化包importseabornassnsimportmatp

星仔编程·2025-07-26 19:48

WxPython——构建你的蓝图

MVC（ModełView/Controller，也就是模型-视图-控制器模式）设计模式是这样一种结构，它保持显示和数据分离以便各自的改变相互不影响。最

·2025-07-26 19:48

怎么学习网络安全（2025年系统教程）

网络安全学习许多网络安全新手面临的第一道认知鸿沟便是对编程语言的过度执着：“学网络安全必须精通Python吗？”“选C语言还是Go语言好？”

程序员小何SS·2025-07-26 19:18

大语言模型原理与工程实践：RLHF 实战框架

大语言模型原理与工程实践：RLHF实战框架1.背景介绍1.1人工智能的崛起人工智能(AI)技术在过去几年中取得了令人瞩目的进展,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。

AI天才研究院·2025-07-26 18:46

Cesium 中结合 OpenCV.js 对影像图层进行分割，并将结果转为 GeoJSON 加载到地图

在Cesium中结合OpenCV.js对影像图层进行分割，并将结果转为GeoJSON加载到地图，需要以下步骤：1.获取Cesium影像数据首先，需要从Cesium的ImageryLayer中提取当前视图的影像像素数据

小赖同学啊·2025-07-26 18:16

浅谈生成式AI语言模型的现状与展望

摘要生成式人工智能语言模型作为当前人工智能领域最具突破性的技术之一，正在深刻改变着自然语言处理的技术范式和应用格局。

·2025-07-26 18:45

【Python面试笔记】1.1.9 基础语法数据类型 None

在Python中，None是一个特殊的常量，它表示"没有值"或"空值"；None在Python中是一个独立的数据类型，属于NoneType类型1.None的特点None是一个单一的对象，因此，在Python

m0_64866459·2025-07-26 18:15

PPO：强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践

该算法兼具信赖域策略优化（TRPO）的稳定性与一阶优化的简洁性，已成为深度强化学习（DRL）和大语言模型对齐（RLHF）的事实标准算法。本文由「大千AI助手」原创发布，专注

大千AI助手·2025-07-26 18:14

批判式微调（CFT）：原理、架构与高效推理训练新范式

⚙️一、核心定义与技术原理基本概念CFT是一种替代传统监督微调（SFT）的训练范式，其核心是让模型学习批判错误响应而非简单模仿正确答案。

·2025-07-26 18:44

预训练模型：大规模数据预学习范式——定义、原理与演进逻辑

以下基于权威教材、学术论文及行业技术报告，对“预训练模型”（Pre-trainedModel）的名称来源、技术原理及演进逻辑进行系统解析：一、名称来源与核心定义术语构成解析“预”（Pre-）：指在目标任务训练前完成的先导性训练阶段

大千AI助手·2025-07-26 18:43

OpenAI GPT-4o模型性能评估体系解析：多模态能力、安全性与应用效能的系统性验证

本文基于OpenAI官方技术文档、系统卡及权威第三方研究，系统性梳理GPT-4o的模型性能评估框架：⚙️一、核心能力评估：多模态基准测试文本与推理能力评估工具：采用改进版MMLU（大规模多任务语言理解）

·2025-07-26 18:43

RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF

RLHF工作流程：从奖励建模到在线RLHF摘要1引言1.1之前的RLHF算法及其挑战1.2在线迭代RLHF1.3人类反馈近似1.4相关工作2作为人类反馈近似的奖励模型2.1偏好数据集2.2BradleyTerry

UnknownBody·2025-07-26 18:43

【电赛学习笔记】MaxiCAM 图像基础操作

#-*-coding:utf-8-*-"""MaixCAMMaixPy图像基础速查1.创建/加载/保存2.颜色空间与格式转换3.几何变换4.绘图与文字5.与外部数据（bytes、OpenCV、

悠哉悠哉愿意·2025-07-26 18:42

数学专业转型数据分析竞争力发展报告

一、核心优势拆解（1）数学能力与数据分析对应关系数学课程数据分析应用场景比较优势说明概率论假设检验设计能准确判断统计显著性阈值实变函数数据质量评估异常值检测的严格性更高线性代数特征工程构建矩阵运算优化模型训练效率

Re_Yang09·2025-07-26 18:42

30ms 内定位包裹：陌讯迁移检测技术突破瓶颈

传统视觉算法在面对包裹重叠、光照变化、条码污损等复杂场景时，常出现目标框漂移、类别误判等问题，某华东地区分拣中心曾反馈，其采用的开源YOLOv5模型在高峰时段漏检率高达12%，导致日均错分包裹超300件

·2025-07-26 18:41

强干扰下误报率↓85%！陌讯多模态融合算法在工业消防的实战优化

#摘要针对工业场景中明火烟雾识别的特殊挑战，陌讯视觉提出基于边缘计算优化的多模态融合方案，实测显示在热源干扰、半透明烟雾等复杂条件下，较基线模型误报率降低85%。

2501_92487837·2025-07-26 18:41

农田杂草误判率高？陌讯轻量化算法实测提升 25%

在实际农田环境中，光照强度日变化幅度达8000-12000lux，导致传统模型在晨昏时段识别准确率骤降30%以上；作物生长的动态形态差异（如小麦拔节期与灌浆期株型变化）使固定阈值算法泛化能力不足；而边缘设备算力限制

·2025-07-26 18:10

详谈OSI七层模型和TCP/IP四层模型以及tcp与udp为什么是4层，http与https为什么是7层

一、网络模型：OSI七层vsTCP/IP四层OSI七层模型(理论参考模型):目的：提供一个标准化的理论框架，用于理解网络通信过程和各层的功能划分，促进不同厂商设备的互操作性。它是一个理想化的模型。

一个向上的运维者·2025-07-26 17:39

如何在mac中测试nat类型

原文地址：如何在mac中测试nat类型|Kulafan'sBlog为了方便使用我自己搭建了一个在线监测nat的网站https://nat.kulafan.com/测试方法首先用terminal安装pythonpython3

Kulafan·2025-07-26 17:07

#python爬取天气数据——和风天气

@TOC#python爬取天气数据——和风天气Python爬取和风天气（自学，不足之处大家包涵）这是博主第一篇博客，也是断断续续自学python以来第一个试验的爬虫项目。

taozighhg·2025-07-26 17:36

[特殊字符] 11岁Python开发者的五年之旅：从积木到代码的艺术

11岁Python开发者的五年之旅：从积木到代码的艺术开篇词|一个00后的Python成长笔记6岁开始敲代码，11岁系统梳理知识体系-这是我的真诚分享！

scr19854727749·2025-07-26 17:36

Apache Ignite Binary Object 调优

Ignite的BinaryObject是一种高效的序列化机制，它允许你在不加载类的情况下对对象进行序列化、反序列化、查询和更新。

lang20150928·2025-07-26 17:04

RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库（ANN、FAISS、Milvus 等）

其基础是在语义嵌入（embedding）模型的支持下，将文本、图像等数据表示为高维向量，以便通过向量相似度（如余弦相似度或欧氏距离）找到内容上的邻近项。

不务正业的猿·2025-07-26 17:04

携程机票token1001 分析

部分Python代码headers={'accept':'application/json','accept-language':'zh-CN,zh;q=0.9','cache-control':'no-cache

wx a15018601872·2025-07-26 17:03

python requests练手——和风天气api

练习帖，水一波最近在学习使用各云平台的api，半桶水的python看的云里雾里的，还是先把python捡回来再继续看吧requests这个轮子很nice，是一个很实用的PythonHTTP客户端库，编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到

chhhao1126·2025-07-26 17:33

图片位深转换终极指南：使用Python将任意位深图片转换为24位深

什么是图片位深？图片位深（BitDepth）指的是每个像素用于表示颜色的位数。常见的位深包括：1位：黑白二值图像8位：灰度图像（256级灰度）24位：真彩色图像（RGB各8位，约1677万色）32位：带透明通道的图像（RGBA）为什么需要转换为24位深？兼容性问题：许多软件和网页不支持非标准位深的图片显示异常：23位深图片在某些设备上可能出现色彩失真格式限制：JPEG等常见格式只支持8位/通道（2

SuperBeen·2025-07-26 17:03

2024年AI领域10大影响力事件

从年初开始，AI技术就以惊人的速度发展，无论是多模态模型的能力拓展，还是小型化语言模型的崛起，亦或是硬件革新与云计算技术的深度融合，都标志着这一年AI产业迈上了新的台阶。2

中國龍在廣州·2025-07-26 16:02

JVM相关面试八股

什么是双亲委派模型？

Warren98·2025-07-26 16:32

python U盘盗取入门小白实战教学！！！

盘中的数据属于违法行为不知道大家有没有看过电影里面的黑客拿着一个U盘，酷呲酷呲一顿搞之后就插进别人的电脑里，就这样轻轻松松的，神不知鬼不觉的就把别人电脑里的数据盗走了，看的我是一顿羡慕啊，在以前这种技术对于我们小白非常困难的，但是python

不喝奶茶的加菲猫·2025-07-26 16:01

哈希表在Python中的实现

可以自定义keys查找速度快，时间复杂度可以只有O(1)Python中的字典就是哈希表哈希表只能用于添加和查找哈希函数HashAlgorithm/HashFunction通过key值计算索引，通常是采用模运算

Kentos(acoustic ver.)·2025-07-26 16:31

2026计算机毕设选题推荐【千次实战】【万条选题】

主要包括：Java、SSM、Python、小程序方向选题推荐。历经千次实战选出万条选题，必有一条适合你！！

·2025-07-26 16:01

Flutter 状态管理框架Get

defaultDialogbottomSheetsnackbar状态刷新有很多种方式ValueBuilderObx基础使用是时候引入GetxController,也是Get里面的常用的GetX优化控制器的使用put优化控制器的使用find优化控制器的使用懒加载

·2025-07-26 16:00

无源域自适应综合研究【2】

SFUDA使预训练模型在无需访问原始训练数据的情况下，适应一个新的未标记域。迁移学习可分为三种不同的范式（i）归纳式迁移学习，其中目标任务与源任务不同，但目标域的标签是可获取的。

·2025-07-26 16:30

python processpoolexector 释放内存_python之ThreadPoolExecutor

python3.2引入的concurrent.future模块中有ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，这两个类内部维护着线程/进程池，以及要执行的任务队列

weixin_39818014·2025-07-26 16:59

想进大厂？LLMs 10道面试题提前看，有问有答，图文详解！

微调（Fine-tuning）LLMs指的是在特定任务或数据上对预训练好的模型进行进一步训练，使其能更好地适应目标场景的过程，其主要流程如下：数据准备：数据收集：根据目标任务收集高质量、有代表性的数据；

AI大模型-大飞·2025-07-26 16:58

机器学习篇-KNN算法实现鸢尾花模型和手写数字识别模型

一.KNN简介KNN思想K-近邻算法（KNearestNeighbor，简称KNN）。比如：根据你的“邻居”来推断出你的类别KNN算法思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别K值根据网格和交叉验证来确定样本相似性：样本都是属于一个任务数据集的。样本距离越近则越相似。利用K近邻算法预测电影类型K值的选择KNN的应用方式解决问题：分类问题、回归问

·2025-07-26 16:28

第23期3组+弘羽丰+第一周第2次作业

【周主题】：模型法帮你解决问题片段2【主题】总分总模型让你思考更清晰，表达更有力【片段来源】《结构思考力》P30【R:阅读原文】你有一个不耐烦的上司吗？

弘羽丰·2025-07-26 15:49

无人机中的数学应用-第一章：地形测绘：构建无人机眼中的 “数字大地”

从“地图曲线”到“海拔密码”2.1.2等高线的数学表达——隐函数背后的地形语言2.1.3等高线的“秘密”：坡度计算与地形解读2.1.4等高线在无人机中的应用场景——从救援到农业的实战价值2.2数字高程模型

·2025-07-26 15:56

无人机中的数学应用-第二章：航线规划：数学驱动的路径优化

-19世纪）：几何与微积分的奠基1.2现代理论奠基期（20世纪上半叶）：算法思想的突破1.3算法爆发期（20世纪末）：从Dijkstra到A*的飞跃1.4智能优化时代（21世纪至今）：从单一算法到融合模型

无人装备硬件开发爱好者·2025-07-26 15:56

Nginx 平滑升级/回滚

一、平滑升级Nginx的平滑升级（热升级）是一种不中断服务即可更新Nginx版本的核心功能，其设计基于多进程模型和UNIX信号机制。

竹竿袅袅·2025-07-26 15:56

大模型的安全风险全解：Prompt Injection、信息泄露与幻觉问题

“大模型是聪明的，但它也可能是个会胡说八道的‘熊孩子’。”自从ChatGPT点燃LLM的星火，生成式AI就成了工具箱里的瑞士军刀——写文档、写代码、做分析、开玩笑它都行。

代码AI弗森·2025-07-26 15:25

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