sklearn：七、支持向量机（上）—22.9.9~9.12
七、支持向量机
7.1 概述
功能：
用的最多的是分类，不过做其他的也有不错的效果
对于三种不同的输入数据，每种分类器的表现。可以看出SVM最棒
SVM是最接近深度学习的机器学习算法。线性SVM可以看成是神经网络的单个神经元，非线性的SVM则与两层的神经网络相当，非线性的SVM中如果添加多个核函数，则可以模仿多层的神经网络
7.1.1 支持向量机分类器
人工智能
BSA分析-实战笔记（五）绘图
参考：
以水稻为例教你如何使用BSA方法进行遗传定位（下篇） - 简书 (jianshu.com)
使用QTLseqr进行BSA-seq分析 - 简书 (jianshu.com)
加上拟合线
文献中有拟合线（黑色的那个），如何按照每1Mb为窗口，每次移动10kb计算均值
以KY0DN1为例
calcValueByWindow <- function(pos, value,
$19.99 订阅值不值？Google AI Pro 全面评测以及订阅会员权益功能解析详情
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写在前面：2025 年 11 月，这注定是 AI 发展史上的一个分水岭。当我们将目光聚焦在 Google 刚刚完成的消费者订阅服务重组时，会发现原来的 “Google One AI Premium” 已成历史，取而代之的是层级更分明、野心更大的 Google AI
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MCP 基础与快速体验（熟悉的读者可以跳过此部分）
如何将自己开发的 Spring 应用发布为 MCP Server，验证使用 Claude 或 Spring 应用作为客户端接入自己发布的 Java MCP Server。
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一文彻底讲透AI Infra：从底层逻辑到落地实战，小白也能看懂的技术全攻略
文章目录
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二、AI Infra的核心组件：4大模块撑起整个AI生态
三、AI Infra实战：3个经典场景，代码直接抄
场景1：个人副业——搭建AI绘画平台，基于Stable Diffusion+FastAPI部署
核心需求
技术选型
核
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基于大数据平台的数据探索模式
公司要进行历史数据分析，以便找到一个合适的模型，对未来的业务进行预测。
现状
企业存在真实历史数据
目标
企业期望通过历史数据分析，找到历史业务规律，用于未来业务月初的
动作
公司要建设数据中台，这个是可以理解的。
以往经验
方案1：建立数据分析专用系统，将已知数据提取后，通过复杂逻辑提取有效数据，然后根据有经验的业务人员，设置分析方法，在通过数据进行验证
方案2：分离数据与分析的过程
Spring AI——入门介绍
目录
1.Spring AI 简介
1.1 Spring AI是什么
1.1.1 官网描述
1.1.2 发布版本
1.2 Spring AI 的主要功能
2.Spring AI 快速入门
2.1 准备工作
2.1.1.什么是 DeepSeek？
2.1.2.DeepSeek 开放平台创建 API KEY
2.2.创建 SpringB
AI训练产区图：GPU算力梯队与任务匹配指南，构建AI模型训练中的一线/二线算力资源标准图谱
目录一、 AI 训练算力资源标准图谱二、 任务匹配与算力效能指南1. 预训练阶段 (Pre-training) —— “算力黑洞”2. 指令微调阶段 (SFT/LoRA) —— “成本敏感区”3. 推理阶段 (Serving/RAG) —— “延迟与吞吐”三、 一线/二线资源配置标准图谱一线产区（资源池标准：集群化与高性能）二线产区（资源池标
