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 2025年08月21日 47 点赞 0 评论 14176 浏览
DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini四大AI模型深度解析:谁才是你的最佳助手 在AI技术爆发的今天,DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini这四大主流模型各显神通。本文大白话帮你理清它们的优缺点,看完就知道该选谁干活了! 一、四大金刚的看家本领1. DeepSeek:省钱小能手 这个国产AI最擅长精打细算,训练成本只要557万美元(其他家动不动上亿)&#x 人工智能 2025年05月19日 153 点赞 0 评论 14158 浏览
✨解锁 AI Agent 新姿势!手把手教你用 Python 搭建 MCP 服务,对接沪深数据 API,量化交易MCP 服务 (保姆级教程)✨ ✨解锁 AI Agent 新姿势!手把手教你用 Python 搭建 MCP 服务,对接沪深数据 API (保姆级教程)✨标签: MCP, AI Agent, Python, API对接, 量化交易, 效率神器, 后端开发作者: PGFA哈喽 CSDN 的小伙伴们!👋 我是 PGFA!今天给大家分享一个超酷的技术——模型上下文 人工智能 2025年04月29日 118 点赞 0 评论 14147 浏览
用霍夫变换HoughLines检测直线3 书名:OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版) 作者:[加]罗伯特·拉戈尼尔 译者:相银初 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2018-05 ISBN:9787115480934 一、实现原理 1、累加器 霍夫变换的目的是在二值图像中找出全部直线,并且这些直线必须穿过足够多的像素点。 它的处理方法是,检查输入的二值分布图中每个独立的像素点,识别出穿过该像素点的所有可能直线。 如果同一条直线穿过很 人工智能 2025年07月20日 120 点赞 0 评论 14098 浏览
Java开发如何基于 Spring AI Alibaba 玩转 MCP:从发布、调用到 Claude & Manus 集成 0、文章摘要 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。 发布 stdio 模式的 MCP Server 发布 SSE 模式的 MCP Server 开发另一个 Spr 人工智能 2025年05月10日 127 点赞 0 评论 14094 浏览
ai之嵌入模型bge-m3:latest的本地部署 这里写目录标题 BGE-M3 嵌入模型部署方案对比与推荐 ❌ 为什么不推荐 Ollama? 🔧 备选方案:Sentence-Transformers 方案对比分析 🏆 推荐方案:**Transformers + FastAPI 自定义部署** 一、模型推荐与配置方案 二、具体部署步骤 1. 聊天模型 人工智能 2025年08月06日 131 点赞 0 评论 14094 浏览
2022-05-26我的数据是用主成分分析还是冗余分析呢?1 背景 主成分分析PCA(Principal Component Analysi)和冗余分析RDA(Redundancy analysis)都是数据分析的一种方法,都是在做降维处理,我遇到数据的时候该选择那种方法做呢? 首先什么是降维? 将多维空间(多个原始测定指标)的数据点尽可能排列在可视化的低维空间。简单理解就是,测定的一种原始指标(比如株高)就是一个维度。假设,我为了了解某个物种的几个品种的生 人工智能 2025年09月22日 188 点赞 0 评论 14076 浏览
Jenkins X + AI:重塑云原生时代的持续交付范式 目录 引言 一、Jenkins X核心架构解析 1.1 云原生设计哲学 1.2 智能流水线引擎 二、AI赋能的智能CI/CD功能矩阵 2.1 智能测试选择器 2.2 自适应部署策略 2.3 预测性资源优化 三、智能故障诊断系统 3.1 根因分析引擎 3.2 自愈流水线 四、AI增强的安全扫描 4.1 智能漏洞检测 4.2 合规性检查 人工智能 2025年06月30日 158 点赞 0 评论 14070 浏览
多组学数据整合和建模揭示了胰腺癌的新机制并改善了预后预测 Multi-omics data integration and modeling unravels new mechanisms for pancreatic cancer and improves prognostic prediction 多组学数据整合和建模揭示了胰腺癌的新机制并改善了预后预测 发表期刊:NPJ Precis Oncol 发表日期:2022 Aug 17 影响因子:10. 人工智能 2025年06月25日 165 点赞 0 评论 14058 浏览
蓝耘元生代:基于ComfyUI的AI工作流构建实践——技术架构与开发者效率的双重革新 声明:文章为本人平台测评博客,并没有推广该软件 ,非广告,为用户体验文章 文章目录 引言 一、平台技术底座:支撑高效工作流的四大核心能力 1.1 蜂巢式异构调度引擎(关键技术解析) 1.2 容器化AI运行时(Containerized AI Runtime࿰ 人工智能 2025年05月02日 38 点赞 0 评论 14033 浏览