大师兄的数据分析学习笔记(三十一）：机器学习模型总结
大师兄的数据分析学习笔记(三十）：半监督学习
大师兄的数据分析学习笔记(三十二）：模型评估（一）
一、分类模型
KNN
朴素贝叶斯
决策树
支持向量机
逻辑映射
GBDT
集成方法
神经网络
二、回归模型
线性回归
逻辑回归
人工神经网络
回归树与提升树
三、聚类
K-means
DBSCAN
层次聚类法
图分裂
四、关联
关联规则
序列规则
五、半监督学习
标签传播
六、模型
人工智能
实测AI Ping，一个大模型服务选型的实用工具
作为一名长期奋战在一线的AI应用工程师，我在技术选型中最头疼的问题就是：“这个模型服务的真实性能到底如何？” 官方的基准测试总是在理想环境下进行，而一旦投入使用，延迟波动、吞吐下降、高峰期服务不可用等问题就接踵而至。 直到我发现了由清华系团队打造的AI Ping，这个平台号称能提供真实、客观的大模型服务性能评
Redis之RDB，AOF和集群同步讲解
1 Redis持久化
Redis数据是存储在内存中的，但是我们都知道内存的数据变化是很快的，也容易发生丢失，为了保证Redis数据不丢失，那就要把数据从内存存储到磁盘上，以便在服务器重启后还能够从磁盘中恢复原有数据，这就是Redis的数据持久化。
Redis数据持久化有三种方式：
AOF 日志（Append Only File，文件追加方式）：记录所有的操作命令，并以文本的形式追加到文件中。
手把手教你打造本地私有化AI知识库：Obsidian + OpenCode + Agent Client + MCP Server 完全指南
手把手教你打造本地私有化AI知识库：Obsidian + OpenCode + Agent Client + MCP Server 完全指南
在AI时代，拥有一个高效、私密、可控的个人知识库变得尤为重要。本文将详细介绍如何利用Obsidian + OpenCode + Agent Client + MCP Server这
反抗军工程师的 “苹果智能” 实战指南：用本机基础模型打造 AI 利刃
🚀 引子在科洛桑星球的地下秘密基地里，反抗军工程师凯伦正盯着 Xcode 的屏幕 —— 帝国的资源管控日益严苛，战士们的饮食健康也屡屡亮起红灯。就在这时，苹果阵营抛出了一枚 “技术原力弹”：全新的 Foundational Models（基础模型）框架，带着类型安全的 API
Android OpenCV + tess-two 实现银行卡识别：扫描识别
目录
前言
之前实现了本地图片的银行卡号的扫描，这次顺带实现了下相机扫描的识别，我是用的农业银行卡测试的，识别速度还是挺nice的
效果展示
实现步骤
核心步骤与我的这篇文章一样：Android OpenCV + tess-two 实现银行卡识别：本地图片识别
这里扫描的主要是换成了对于相机数据的处理，这里我使用的是CameraX获取的相机数据，对于相机的回调方法的
【R语言】--- 回归分析最优拟合模型及作图
因变量和自变量间的拟合关系对于生态学而言极其重要，很多因变量和自变量间关系是一元线性回归，然而很多数据并不一定是直线关系，而是需要探索其曲线拟合关系。这种曲线关系并非直观看出，而是需要进行统计检验，通过比较拟合度及其显著性，来选择最优拟合模型。
赤池信息准则（Akaike information criterion, AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian information criter
你会学习吗？－《如何高效学习》
昨天利用一个小时听完了《如何高效学习》的解读。关于学习有了不一样的收获。
利用相同的时间内，有人什么也没有收获，有人可以收获双倍知识，其中的关键是－整体性学习。
整体性学习是做到高效学习的关键秘诀。整体性学习要求学习者可以做到搭建学习网络，建立学习框架。
关于做到高效学习，作者提出了四个步骤：如何获取知识；如何加深知识点之间的联系；如何处理随意信息；如何应用所学知识。
1.如何获取知识
获取知识
