数据挖掘

从项目入手机器学习——鸢尾花分类写这个专题主要是因为最近在做高级人工智能的作业，发现自己还有很多基础上的知识缺陷，因此打算重新记录一下。本专题主要会以项目为导向，做项目——遇到问题——解决问题——做项目来进行。

实验二：船舶雷达感知数据分析与利用实验二：船舶雷达感知数据分析与利用一、实验目标1. 知识目标：熟悉船联网感知层中船舶自动识别系统（AIS）作为雷达数据重要来源的工作原理、数据构成和采集流程。

基于YOLOv8-FasterNet的液压阀块端盖表面缺陷检测与分类🔥 工业制造领域中，液压阀块端盖作为关键部件，其表面质量直接影响整个液压系统的可靠性和安全性。传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易受主观因素影响，难以满足现代工业生产的高质量要求。随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的缺陷检测方法逐渐成为工业质检的主流解决方案。

算法与编程之美

损失函数与分类精度的关系1 问题2 方法将输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核(滤波器)。

聚类(Clustering)算法在机器学习的“无监督学习”（unsupervised learning）领域中，训练样本的标记信息是未知的。我们的目标是通过对无标记训练样本的学习，来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。而在这些任务中，研究最多、应用最广的当属聚类（Clustering）。

【开源项目】核心评价指标的动态关联性分析与可视化实验 —— 以多分类文本任（代码+结果分析）作者：烛龙实验日期：2025年12月29日联系方式：geniusdog_lyj@163.com CSDN网址：https://blog.csdn.net/qq_36631076/category_11469976.html GitHub：https://github.com/GeniusDog 和鲸：和鲸社区 - Heywhale.com

【Wandb】Linux环境下通过Docker部署Wandb教程我自己本身是root，如果不是root用户可能要在命令前加上sudo确保你能访问到wandb的官网需要到wandb官网注册一个许可证

【机器学习】Kaggle案例之Rossmann连锁药店销售额预测：时间序列与机器学习完美融合的实战指南🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，CSDN / 稀土掘金等平台人工智能领域优质创作者。目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。

运动想象脑电的基本原理与分类方法运动想象脑电（Motor Imagery Electroencephalography, MI-EEG）是脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）领域的核心研究方向之一，其核心价值在于无需依赖外围神经与肌肉的参与，仅通过大脑对特定运动的心理模拟即可产生可被解析的神经电信号，进而实现对外部设备的直接控制。这一技术不仅为肢体运动功能障碍患者（如脊髓损伤、脑卒中后遗症患者）提供了重建自主交互能力的全新途径，也在智能人机交互、神经工程、认知科学研究等领域展现出巨大应用潜力。

为什么要用rust做算子执行引擎在 AI、量化、风控、复杂决策系统里，“算子执行引擎”这个位置，正在变得越来越关键。很多人第一反应是：

人工智能基础与应用 - 数据处理、建模与预测流程 8 基础模型之分类模型通过本章学习，读者应能够：本章的目标是：让读者理解“判断类问题”中，模型到底在判断什么。分类模型用于解决这样一类问题：

华为 ModelEngine Nexent低代码平台单智能体评测：数据分析智能体 —— 零代码实现数据洞察与可视化闭环在数据驱动决策的时代，数据分析与可视化已成为企业运营、业务优化的核心需求，但传统数据分析流程往往受限于 “编程门槛高、工具切换繁琐、可视化效率低” 等问题。华为 ModelEngine Nexent低代码平台推出的单智能体数据分析解决方案，以 “一体化数据处理 + 工具自动调用 + 可视化智能生成” 为核心，无需复杂编程，即可实现从数据接入到图表输出的全流程自动化。本文将从技术逻辑、实践操作、核心优势等维度，深度评测该数据分析智能体的实际表现。官网地址：https://modelengine-ai.ne

算法与编程之美

探索不同的损失函数对分类精度的影响1 问题探索不同的损失函数对分类精度的影响.2 方法通过在网上学习，然后了解了损失函数分为几类，以下是几种常见的损失函数及其对分类精度的影响：

RDD4D：基于4D注意力引导的道路损伤检测与分类https://arxiv.org/pdf/2501.02822道路损伤检测与评估是基础设施维护的关键组成部分。然而，当前的方法通常在单张图像中检测多种类型、不同尺度的道路损伤方面存在困难。这是由于缺乏包含多种尺度损伤类型的道路数据集。为了克服这一缺陷，首先，我们提出了一个名为多样道路损伤数据集的新数据集，用于道路损伤检测，该数据集捕获了单张图像中多样的道路损伤类型，弥补了现有数据集的一个关键空白。然后，我们提供了我们的模型——RDD4D，该模型利用了Attention4D模块，能够在多个尺度上实现更好的

用回归分析为短剧APP“号脉”：我们如何找到留存的关键驱动力与产品迭代优先级？我们团队负责一款短剧APP的研发、维护工作，会有经常性的版本更新。是否大家都会遇到同样的困惑？如果没有数据来驱动决策，这些问题都将是难题，各部门会为了自己的需求被优先安排而强力争取。因为没有不能预先评判工作效果，事后效果往往也不一定好，更不利于各部门友好相处。作为产品技术同事，也疲于奔命，而难以产生良好产品效果。

人工智能基础与应用 - 数据处理、建模与预测流程 7 基础模型之回归模型通过本章学习，读者应能够：本章的目标是：让读者真正“跑通”一个模型，并理解结果意味着什么。在人工智能中，回归模型主要用于解决这样一类问题：

熬夜敲代码的小N

AI文本分类实战：从数据预处理到模型部署全流程解析在如今这个信息爆炸的时代，每天都有海量的文本数据不断涌现。从新闻资讯、社交媒体动态，到学术论文、企业文档，这些文本数据涵盖了丰富的信息，但也给信息的有效管理和利用带来了巨大挑战。文本分类作为自然语言处理（NLP）的核心任务之一，就像是一位高效的 “信息分拣员”，能够实现海量文本的自动化归类。

区块链存证节点搭建：金融行业审计证据链构建指南区块链存证节点搭建：金融行业审计证据链构建指南金融科技的迅猛发展，金融行业对数据安全与透明度的要求越来越高。特别是在监管趋严和风险控制日益复杂的背景下，传统审计证据链的构建方式已逐渐暴露出信息不透明、篡改风险高、存证成本大等问题。作为政策制定者或金融行业的决策者，如何在制度层面和实操层面上实现审计证据链的可信、可追溯与可验证，是一个亟需解决的现实问题。区块链存证节点搭建，正成为破解这一难题的重要突破口。

数据分析师的“水晶球”：时间序列分析很多刚入行的小伙伴问我：“我想预测下个月公司的销售额，或者预测一下明天的股价，该学什么？”我的回答通常只有六个字：时间序列分析。

Python 流程控制：LLM 批量推理与 API 限流处理对零基础开发者来说，Python 流程控制就像 LLM 批量推理的「交通信号灯」—— 它决定了：在 LLM 开发中，80% 的批量推理问题都可以通过流程控制解决—— 本文将从零基础开始，系统讲解 Python 流程控制的核心语法，并结合 LLM 批量推理、API 限流处理的真实场景，提供可直接运行的代码方案。