首先看一下这个分类的问题：分类问题使用这个思想主要是给我们的未知的个体贴上一个标签，中间的那个白色的圆圈周围：有灰色的，有红色的，那我们的这个未知的个体应该是灰...

本文作者张杰是苏黎世联邦理工大学的二年级的博士生，导师是 Florian Tramèr。本文发表在 CCS 2024 上， 第一单位是 ETH Zurich，主...

在当前大语言模型应用不断普及的背景下，ollama 已成为本地运行各类模型的重要工具，而 deepseek-r1:7b 则代表着 DeepSeek 系列中 7B...

高斯过程回归是一个强大而灵活的非参回归工具，在机器学习和统计中经常应用。在处理输入和输出是连续变量且关系不明确的问题中尤其有用。高斯过程回归是一种贝尔斯方法，能...

随着人工智能的迅猛发展，将训练好的模型部署到生产环境中，为用户提供实时预测服务，已成为众多企业和开发者关注的重点。然而，模型部署并非易事，涉及到模型格式转换、服...

在现代自然语言处理领域，Decoder-only（解码器）架构是构建语言模型的重要设计之一。这种架构尤其适合生成任务，例如对话生成、自动摘要、代码补全等。为了更...

随着机器学习和大数据分析技术的发展，帮助客户进行油气行业数字化转型势在必行，钻井提速参数优选呈现由经验驱动、逻辑驱动向数据驱动转变的趋势。机械钻速最大化、机械比...

随机森林是一种监督式学习算法，适用于分类和回归问题。它可以用于数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理等领域。随机森林是在决策树的基础上构建的。

准确度是衡量模型性能的最基本指标。它的定义非常简单，就是模型预测正确的次数占总预测次数的比例。准确度的计算公式是：

诸如String、Date等类对equals方法进行了重写的话，比较的是所指向的对象的内容。

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机可以在没有明确编程的情况下从数据中学习。通过学习模式，机器学习算法能够对新数据进行预测或做出决策。

线性回归是预测连续变量的一种简单而有效的方法。其数学模型假设因变量 y 与自变量 x 之间存在线性关系，用公式表示为：

当前的小变异检测技术，尤其是GATK的HaplotypeCaller，在大多数情况下表现优秀。然而，在复杂基因组区域的检测准确性仍有提升空间。随着测序技术在临床...

双11购物节即将来临，作为程序员的我们可以用代码的力量为消费者提供更多便利，帮助他们更聪明地消费。

机器学习已经成为当今技术进步的核心推动力量，推动了众多行业的创新。其背后依赖的是各种各样的算法，帮助计算机通过从数据中学习来完成任务。这篇文章将对常见的几类机器...

localfile://path?media/17293066333253/17293066828167.jpg

xgboost （Extreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法。 熟悉机器学习的同学对这个模型应该是一点都不陌生。...

逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学...

我们在做RTSP|RTMP播放器的时候，有这样的技术诉求，开发者希望同时回调YUV、RGB数据，特别是Unity场景下，YUV数据用于渲染，RGB数据用于做视觉...