机器学习

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机器学习入门（十五）集成学习，Bagging，Boosting，Voting，Stacking，随机森林，Adaboost集成学习是机器学习中的一种思想，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型称为弱学习器（基学习器）。训练时，使用训练集依次训练出这些弱学习器，对未知样本进行预测时，使用这些弱学习器联合进行预测。

如何避免代码冲突，拉取分支为了让你绝对放心，我们在执行 Git 命令前，先加一个物理备份步骤。这样无论 Git 怎么炸，你都能一键还原。

基于GAN的文生图算法详解ControlGAN（Controllable Text-to-Image Generation）视频讲解1：Bilibili视频讲解视频讲解2：https://www.douyin.com/video/7600973855217208610?count=10&cursor=0&enter_method=post&modeFrom=userPost&previous_page=personal_homepage&secUid=MS4wLjABAAAA0NVS_BfnZjuBUqHzrh-1oSxoNxExvuesrznu1Wu4-fc

懒羊羊吃辣条

电力负荷预测怎么做才不翻车做电力负荷预测的时候，经常会陷入一种很努力但不踏实的状态：模型写了好几版、特征也堆了不少，指标看着也不错，但心里总会犯嘀咕——这个提升到底是模型真强，还是评估或者baseline给了错觉？

人工智能培训

基于Transformer的人工智能模型搭建与fine-tuning

机器学习入门（二）——逻辑回归 (Logistic Regression)这部分是逻辑回归的灵魂，也是面试和考试的重灾区，请务必彻底理解。线性回归的输出是 z = w T x + b z = w^T x + b z=wTx+b，它的范围是 ( − ∞ , + ∞ ) (-\infty, +\infty) (−∞,+∞)。但分类问题（二分类）需要的输出是概率，范围必须在 [ 0 , 1 ] [0, 1] [0,1] 之间。怎么把直线“压”弯呢？

一人の梅雨

VVIC图片搜索接口进阶实战：服装批发场景下的精准识图与批量调度方案VVIC（搜款网）作为国内头部服装B2B批发平台，图片搜索接口（核心端点：/api/search/item/image，稳定版V2.2）是采购商“以图找款、同款比价、档口溯源”的核心工具——区别于综合电商的图片搜索，其设计逻辑深度绑定服装批发场景，核心价值是“通过一张服装图，快速匹配平台内同款/相似款档口货源，支撑批量采购决策”。当前全网技术贴均停留在“上传图片/图片URL→调用接口→提取结果列表”的基础层面，既忽视VVIC图片搜索“对服装版型、纹理、细节敏感度高，易出现匹配偏差；批量识图易触发限流；结果

矢志航天的阿洪

IGRF-13 数学细节与公式说明本文件整理 IGRF-13 C++ 实现中的关键数学公式与算法细节，确保与官方 Fortran igrf13syn 一致。

小鸡吃米…

机器学习 —— 数据缩放摘要：数据缩放是机器学习中重要的预处理技术，主要包括归一化和标准化两种方法。归一化将特征值缩放到0-1范围，标准化则将特征调整为均值为0、标准差1的分布。Python中可通过sklearn的StandardScaler实现标准化处理，示例展示了鸢尾花数据集缩放前后的对比，使用fit_transform()方法完成数据拟合和转换。数据缩放能消除特征量纲差异，提升模型性能。

智能体造论子--简单封装大模型输出审核器

AI算法实战：逻辑回归在风控场景中的应用AI算法实战：逻辑回归在风控场景中的应用一、为什么风控偏爱逻辑回归？二、风控目标与建模任务三、关键环节：特征工程决定上限四、模型训练与业务对齐五、模型评估：不止看准确率六、模型部署与持续监控七、总结：逻辑回归的不可替代性

数字韧性时代，华为云CBR为业务连续性注入“免疫基因”当勒索病毒突袭加密核心数据，当人为误操作清空关键业务档案，当软硬件故障或区域灾难点断服务链路，企业失去的从来不止是有形的数字资产，更是日积月累的市场信任与赖以生存的发展根基。在数字转型深度渗透的今天，数据危机从“偶然突发”成为“必然发生”——没有“如果规避”，只有“如何抵御”。

JuiceFS 企业版 5.3 特性详解：单文件系统支持超 5,000 亿文件，首次引入 RDMAJuiceFS 企业版 5.3 近日发布，单文件系统支持超 5,000 亿文件，实现里程碑式突破。此次升级针对元数据多分区架构进行了多项关键优化，并首次引入 RDMA 技术，以提升分布式缓存效率；此外，5.3 版本还增强了可写镜像，为跨桶导入的对象提供数据缓存等多项功能，旨在支持高性能要求及多云应用场景。

得物Java面试被问：消息队列的死信队列和重试机制java复制下载java复制下载java复制下载篇幅限制下面就只能给大家展示小册部分内容了。整理了一份核心面试笔记包括了：Java面试、Spring、JVM、MyBatis、Redis、MySQL、并发编程、微服务、Linux、Springboot、SpringCloud、MQ、Kafc

Ovis-Image：卓越的图像生成模型你是否还在为无法得到自己心中想要的画面发愁？直到现在 ai 生成的图片也会有很多槽点，比如文字乱码想在 T 恤上印「LOVE」，结果出来的是 ℒℴ𝒱 外星文，放大一看全是伪笔画，又或者是常识错误，猫耳朵长到头顶正中间，汽车轮子比车身还大，咖啡杯没有底，物理老师沉默，生物老师落泪，除了这些还有风格漂移，乱打光影甚至多写几句，它又自动忽略后半截，像跟健忘症患者对话。

C++学习——C++中`memcpy`和**赋值拷贝**的核心区别C++中memcpy和赋值拷贝的核心区别，简单来说：二者是完全不同层面的拷贝方式——memcpy是内存层面的二进制逐字节拷贝，属于C语言的底层内存操作；赋值拷贝是C++语法层面的拷贝，会根据数据类型触发对应的拷贝逻辑（内置类型直接拷贝值，自定义类型调用拷贝构造/赋值运算符）。

小鸡吃米…

机器学习 —— 训练与测试摘要：机器学习中，训练集-测试集划分是评估模型性能的关键技术。通过将数据分为训练集（用于模型训练）和测试集（用于性能评估），可以避免过拟合问题，确保模型具有良好的泛化能力。示例使用sklearn的train_test_split函数将鸢尾花数据集按8:2划分，训练逻辑回归模型后获得100%的测试准确率。该方法通过独立测试集验证模型对新数据的预测能力，random_state参数保证了实验可重复性。

自己的九又四分之三站台

PGVector 的两种主流 ANN 索引：IVFFlat 与 HNSW这是一篇关于 PGVector 中两种主流近似最近邻（ANN）索引——IVFFlat 和 HNSW 的深度解析。

金融小师妹

AI算法与多因子模型驱动：金价获利了结涌现后的高位下跌态势摘要：本文通过分析现货黄金的价格波动数据，结合市场盘面结构、其他贵金属表现、经济政策预期、地缘风险以及机构定价逻辑等多维度因素，对黄金价格高位下跌超百美元后的市场态势及未来趋势进行专业剖析。

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基于Transformer的人工智能模型搭建与fine-tuning二