- 🍀引言在现代计算机应用中，处理多任务和并发操作是至关重要的。进程、线程和协程是实现并发编程的三种重要机制。本文将带您深入了解进程、线程和协程的概念、区别以及在不同场景中的应用，帮助您更好地理解并发编程的核心概念。🍀CPU与三者的联系CPU（中央处理器）是计算机中的主要计算和执行任务的组件之一。它由多个处理单元组成，可以同时执行多个指令。进程是操作系统中运行的一个程序实例，它具有独立的地址... 🍀引言在现代计算机应用中，处理多任务和并发操作是至关重要的。进程、线程和协程是实现并发编程的三种重要机制。本文将带您深入了解进程、线程和协程的概念、区别以及在不同场景中的应用，帮助您更好地理解并发编程的核心概念。🍀CPU与三者的联系CPU（中央处理器）是计算机中的主要计算和执行任务的组件之一。它由多个处理单元组成，可以同时执行多个指令。进程是操作系统中运行的一个程序实例，它具有独立的地址...
- 🍀简介在数据科学领域，线性回归是一种基本而强大的统计分析方法。它广泛应用于各个领域，从经济学到生物医学研究，从市场营销到城市规划，目的是建立和利用变量之间的简单关系，以便预测未来趋势或做出决策。在本文中，我们将深入探讨简单线性回归的工作原理、应用场景和使用步骤，以帮助您更好地理解和应用这一强大的分析工具。🍀什么是简单线性回归？简单线性回归是一种线性回归模型的基本形式，用于分析两个变量之间... 🍀简介在数据科学领域，线性回归是一种基本而强大的统计分析方法。它广泛应用于各个领域，从经济学到生物医学研究，从市场营销到城市规划，目的是建立和利用变量之间的简单关系，以便预测未来趋势或做出决策。在本文中，我们将深入探讨简单线性回归的工作原理、应用场景和使用步骤，以帮助您更好地理解和应用这一强大的分析工具。🍀什么是简单线性回归？简单线性回归是一种线性回归模型的基本形式，用于分析两个变量之间...
- 在油田勘探和地质建模领域，人工智能技术正日益被应用于数据驱动的方法，以提高油藏地质建模的准确性和效率。本文将介绍如何利用人工智能技术进行油田地质建模，并通过数据驱动的方法实现更精确的地质模型预测。在实现人工智能驱动的油田地质建模过程中，以下是一个简单示例，展示了使用Python和scikit-learn库的5行代码，以构建一个基于回归的地质模型：# 导入所需的库from sklearn.li... 在油田勘探和地质建模领域，人工智能技术正日益被应用于数据驱动的方法，以提高油藏地质建模的准确性和效率。本文将介绍如何利用人工智能技术进行油田地质建模，并通过数据驱动的方法实现更精确的地质模型预测。在实现人工智能驱动的油田地质建模过程中，以下是一个简单示例，展示了使用Python和scikit-learn库的5行代码，以构建一个基于回归的地质模型：# 导入所需的库from sklearn.li...
- 线性回归是一种常用的统计方法，用于建立特征和目标变量之间的线性关系模型。在Python数据分析中，线性回归是一种基础技能，被广泛应用于预测分析、关联分析和特征选择等领域。本文将详细介绍线性回归的原理、Python的实现方式以及相关应用技巧。 1. 线性回归原理 1.1 线性回归模型线性回归模型假设特征与目标变量之间存在线性关系，可以用以下的数学表达式表示：y=w0+w1x1+w2x2+...... 线性回归是一种常用的统计方法，用于建立特征和目标变量之间的线性关系模型。在Python数据分析中，线性回归是一种基础技能，被广泛应用于预测分析、关联分析和特征选择等领域。本文将详细介绍线性回归的原理、Python的实现方式以及相关应用技巧。 1. 线性回归原理 1.1 线性回归模型线性回归模型假设特征与目标变量之间存在线性关系，可以用以下的数学表达式表示：y=w0+w1x1+w2x2+......
- 【Datawhale动手学深度学习笔记】线性神经网络 【Datawhale动手学深度学习笔记】线性神经网络
- 最小二乘法是一种在误差估计、不确定度、系统辨识及预测、预报等数据处理诸多学科领域得到广泛应用的数学工具。 它通过最小化误差（真实目标对象与拟合目标对象的差）的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。 最小二乘法还可用于曲线拟合。对于平面中的这n个点，可以使用无数条曲线来拟合。要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值 最小二乘法是一种在误差估计、不确定度、系统辨识及预测、预报等数据处理诸多学科领域得到广泛应用的数学工具。 它通过最小化误差（真实目标对象与拟合目标对象的差）的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。 最小二乘法还可用于曲线拟合。对于平面中的这n个点，可以使用无数条曲线来拟合。要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值
- 基于糖尿病数据集的多元线性回归（附MATLAB源代码） 基于糖尿病数据集的多元线性回归（附MATLAB源代码）
- 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 文章目录 ... 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 文章目录 ...
- image.png 0.机器学习回顾： 监督学习： 从训练数据中学习模型，对测试数据进行预测 监督：每个样本均有一个已知的输出项（类标签） （1）分类模型（分类器）：二分类，多分类 决策树算法，KNN算法，SVM算法，感知机，神经网络 逻辑斯特回归（分类模型，主要二分类，ovr-one vs rest） 朴素贝叶斯（分类模型，求解分类概率） （2）回归模型（回归器）... image.png 0.机器学习回顾： 监督学习： 从训练数据中学习模型，对测试数据进行预测 监督：每个样本均有一个已知的输出项（类标签） （1）分类模型（分类器）：二分类，多分类 决策树算法，KNN算法，SVM算法，感知机，神经网络 逻辑斯特回归（分类模型，主要二分类，ovr-one vs rest） 朴素贝叶斯（分类模型，求解分类概率） （2）回归模型（回归器）...
- 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章，第3.2.3节，作者是方巍 。 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章，第3.2.3节，作者是方巍 。
- 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章，第3.2.2节，作者是方巍 。 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章，第3.2.2节，作者是方巍 。
- * 数据类型定义TYPES: BEGIN OF ty_data, x TYPE f, " 自变量 y TYPE f, " 因变量 END OF ty_data.DATA: lt_data TYPE TABLE OF ty_data, " 样本数据存储 ls_data LIKE LINE OF lt_data... * 数据类型定义TYPES: BEGIN OF ty_data, x TYPE f, " 自变量 y TYPE f, " 因变量 END OF ty_data.DATA: lt_data TYPE TABLE OF ty_data, " 样本数据存储 ls_data LIKE LINE OF lt_data...
- 如何利用MATLAB进行时间序列分析时间序列分析是一种强有力的工具，用于处理和分析随时间变化的数据。在MATLAB中，我们可以利用其强大的数学和可视化功能进行时间序列的建模、预测和分析。本文将介绍如何在MATLAB中进行时间序列分析，涵盖数据预处理、建模与评估以及预测等方面，并提供相关的代码实例。 1. 时间序列分析的基本概念时间序列是按时间顺序排列的数据集合，通常用于预测未来的值或识别数... 如何利用MATLAB进行时间序列分析时间序列分析是一种强有力的工具，用于处理和分析随时间变化的数据。在MATLAB中，我们可以利用其强大的数学和可视化功能进行时间序列的建模、预测和分析。本文将介绍如何在MATLAB中进行时间序列分析，涵盖数据预处理、建模与评估以及预测等方面，并提供相关的代码实例。 1. 时间序列分析的基本概念时间序列是按时间顺序排列的数据集合，通常用于预测未来的值或识别数...
上滑加载中
推荐直播
-
香橙派AIpro的远程推理框架与实验案例2025/07/04 周五 19:00-20:00
郝家胜 -华为开发者布道师-高校教师
AiR推理框架创新采用将模型推理与模型应用相分离的机制，把香橙派封装为AI推理黑盒服务，构建了分布式远程推理框架，并提供多种输入模态、多种输出方式以及多线程支持的高度复用框架，解决了开发板环境配置复杂上手困难、缺乏可视化体验和资源稀缺课程受限等痛点问题，真正做到开箱即用，并支持多种笔记本电脑环境、多种不同编程语言，10行代码即可体验图像分割迁移案例。
回顾中 -
鸿蒙端云一体化应用开发2025/07/10 周四 19:00-20:00
倪红军 华为开发者布道师-高校教师
基于鸿蒙平台终端设备的应用场景越来越多、使用范围越来越广。本课程以云数据库服务为例，介绍云侧项目应用的创建、新建对象类型、新增存储区及向对象类型中添加数据对象的方法，端侧（HarmonyOS平台）一体化工程项目的创建、云数据资源的关联方法及对云侧数据的增删改查等操作方法，为开发端云一体化应用打下坚实基础。
回顾中
热门标签