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XGBoost的优势与不足:全面解析这个让无数数据科学家疯狂的算法
XGBoost(eXtreme Gradient Boost),中文是极致梯度提升,它是经过优化的分布式梯度提升库,旨在高效、灵活且可移植。 XGBoost提供了一个并行树提升,以快速准确地解决许多
伦敦数据科学与Scikit-learn:一次探索与实践的旅程
伦敦数据科学+Scikit-learn 1.题目 Data Science London正在举办一场关于Scikit-learn的聚会。 这个比赛是尝试、分享和创建 sklearn 分类能力示例的练习
🔢揭秘手写数字识别:从数据到模型的全过程🔢
1. 题目: 在本次比赛中,您的目标是从数以万计的手写图像数据集中正确识别数字。 1.1. Goal 目标✨ 本次比赛的目标是拍摄手写个位数的图像,并确定该数字是什么。 对于测试集中的每个标签,您都应
超越标签的探索:K-means与DBSCAN在数据分析中的新视角
最近在苦恼为我的数据决定分组问题,在查找资料时,恰好看到机器学习中的无监督学习的聚类分析,正好适用于我的问题,但是我之前学机器学习时。正好没有学习无监督部分,因为我认为绝大多数问题都是有标签的监督学习
NSGA-III算法:如何在多目标优化问题中找到最合适的解
当我们面临多个目标函数时,单目标的遗传算法可能无法满足需求。这时,我们可以引入多目标遗传算法。在这种情况下,目标函数可能存在冲突,例如,一个目标函数需要最小化,而另一个目标函数需要最大化。某个目标函数
YOLO:you only look once😘
1. 前言 计算机图形学的课程即将结束,我需要提交一份关于YOLO模型的学习报告。在这段时间里,我对YOLO进行了深入的学习和研究,并记录下了我的学习过程和心得体会。本文将详细介绍YOLO模型的原理、
就去成为 你想成为的那个大人 | 2023年终总结
🎉🎉🎉这是大学毕业,步入研究生生活灿烂斑斓的一年。 今年真的干了好多事情,大学毕业,毕业旅行,和对象见家长,去读研,确定以后工作方向,真的好多好多,每一项都想认真复盘一下。
踩了一堆坑,终于把微服务系统全面升级 JDK17 和 SpringBoot3 了
先说结论:非常推荐升级JDK17,成本低收益高。至于SpringBoot3.0,迁移成本比较高,坑也会比较多,但如果是新项目的话,还是可以试试的。
解决C语言的内存释放机制
昨天在写代码的时候,要记录用户的行为日志,需要获取本地时间,就浅浅写了一个获取本地时间的函数,在控制台测试了一下没问题,就准备直接美美写入文件了,结束今天的码代码任务。 测试时正常输出的图如下: 但是
🐉龙行龘龘,成语接龙,祝您龙年大吉🎇
先祝大家新的一年:龙行龘龘,前程朤朤! 龙年当然要玩成语接龙啦!这是龙的传承与创新(话说龙辰辰真的好可爱哇) 成语接龙游戏规则: 必须是成语; 除了第一个,后面每次接龙的成语必须是前一个成语的最后一个
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