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  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-5 超参数

    通过前面的小节,我们知道了kNN算法中k这个参数值,在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。在前面我们随机的指定参数k的值,究竟k的值为多少的时候,模型才是最好的呢?这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。

    76630发布于 2019-11-13
  • 来自专栏Hank’s Blog

    4-5 R语言函数 split

    #split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.

    93540发布于 2020-09-16
  • 来自专栏大前端_Web

    javascript高级程序设计(4-5)章笔记

    版权声明:本文为吴孔云博客原创文章,转载请注明出处并带上链接,谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51234909

    75240发布于 2018-09-27
  • 来自专栏运维之路

    【每日一思】2022年第4-5

    一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标(至少到带有主题的流水)-》洞察-》决策-》执行”的路线,这样才能减少返工的重复性工作量。

    28520编辑于 2022-03-07
  • 来自专栏iOS面试

    iOS 面试策略之算法基础4-5

    前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构:二叉树。本节主要包括以下内容:

    1.1K60发布于 2021-04-20
  • 来自专栏NetCore 从壹开始

    4-5 安装并迁移数据库:mysql

    docker volume create volume_name命令新建一个数据卷

    88520编辑于 2023-01-09
  • 来自专栏AI SPPECH

    IO竞赛2025年题目解析:基础级难度(4-5

    2025年的IO竞赛基础级(难度系数4-5)题目开始涉及更多的数据结构和算法思想,对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ) ├── 第四章:基础级题目解题技巧总结 └── 第五章:从基础到提高的学习建议 第一章:2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲,基础级(CSP-J提高)的知识点难度系数为4-

    36110编辑于 2025-11-13
  • 来自专栏跟着官方文档学小程序开发

    第二章 小程序开发指南4-5

    在小程序项目根目录里边的app.json可以指定request的超时时间,示例代码如下: {   "networkTimeout": {     "request": 3000   } } 2.4.4.5.2 2.4.4.7 wx.request结合Java使用 创建名称为httpServer的Spring Boot项目。 创建名称为wxloginServer的JavaWeb项目。 具体代码请参考这2个项目。 2.4.7 设备能力 PC的程序和手机的程序有很大体验不一样的地方,尤其是在信息输入这个体验上差别非常大。 创建名称为scanCode的小程序项目。 创建名称为onNetworkStatusChange的小程序项目

    73010编辑于 2025-08-25
  • 来自专栏老齐教室

    AI 项目落地杂谈

    人工智能(AI项目的“落地”问题,现在谈论的比较多,我也来凑个热闹,不过,我不是从宏观角度来讲,而是从具体实施过程讲讲个人体会。 首先,AI 工程师要有能力且勇敢地将项目真实情况讲出来。 如果项目管理者对某个 AI 技术的细节不很了解,而是凭借浅显的认知决定要在项目中使用,那么,AI 工程师是不是能够协助项目管理者做深入的可行性研究呢? AI 工程师要有能力进行评估 这对多数 AI 工程师来讲,是一个挑战。因为评估一个项目是否可以使用某项 AI 技术,不仅仅是技术本身,还要考虑项目的其他问题,比如成本、运营、人员、时间等等。 仅仅就 AI 技术而言,也要求 AI 工程师除了知道某项技术之外,比如某个神经网络框架,还要能够凭借自身对项目的理解,以更开阔的视野来理解项目的关键,从而才能不局限于某个神经网络框架的限制。 在项目中是否使用 AI 技术?使用哪种技术?怎么使用?结果会如何?为项目带来什么价值?所以,如果一名 AI 工程如果要有能力对项目进行评估,需要掌握和具备比较全面的的知识和技能以及相关能力。

    54510编辑于 2022-12-09
  • Spring AI 项目介绍

    Spring AI 是一个为开发 AI 应用程序提供 Spring 友好的 API 和抽象层的项目。 它将 Spring 生态系统的设计原则(如可移植性和模块化设计)应用到 AI 领域,并促进使用 POJO 作为 AI 应用程序的构建块。 核心理念 ❝ 在其核心,Spring AI 解决了 AI 集成的根本挑战:将您的企业「数据」和「API」与「AI 模型」连接起来。 聊天、嵌入Azure OpenAIspring-ai-azure-openai聊天、嵌入、图像AWS Bedrockspring-ai-bedrock聊天、嵌入Google Geminispring-ai-vertex-ai-gemini 聊天、嵌入Ollamaspring-ai-ollama本地部署聊天模型DeepSeekspring-ai-deepseek聊天、嵌入Minimaxspring-ai-minimax聊天智谱AIspring-ai-zhipuai

    96210编辑于 2025-07-07
  • 浅谈AI agent项目

    此文主要讲解ai项目集成心得体会个人感觉ai项目与正常开发并无太大区别,你可以理解为就多了一些依赖引入,多了些编码的固定格式。主要涉及几大板块区别,一个是模型引入,即你想使用什么LLM作为基座。 第一个模型引入,简单来说就是需要接入我们的大语言模型,作为我们整个agent项目的衔接。 识别是否为tools—》按描述进行对应接口调用—》结果返回给模型—》模型根据数据整理返回结果答复RAG(检索增强):就是为了实现使用数据引入,让LLM能够知道你的公司的私有数据,然后进行相应答复,比如你公司项目是业财系统

    20820编辑于 2026-04-13
  • 来自专栏前端说吧

    flag - 4-5月份预整理总结的文章目录

    模拟移动端长按存图功能 基于vue实现swiper上下切换效果的h5页面 vue-awesome-swiper 坑总结(滑动闪屏,多滑几次出现滚动条)(暂未解决/不复现) vuex+sessionStore解决vue项目刷新后页面空白

    75230发布于 2018-06-25
  • 来自专栏前端说吧

    flag - 4-5月份预整理总结的文章目录

    1.关于echarts各种稀奇古怪让人想骂niang地需求的配置 2.vue中,mode为history时,build打包后页面空白的解决方法 3.vue中使用axios,实现向请求头中传递cookie值 4.js-sdk微信分享时,动态url的设置 5.vuex的使用步骤梳理,轻松掌握。 6.一个基于promise的ajax异步请求函数封装,不用再写那么多遍的if result === 1啦! 7.使用vue实现自定义多选与单选的答题功能 8.基于ajax渲染模板的二级/多级自定义联动下拉功能封装, 9.

    88250发布于 2018-05-17
  • 来自专栏育种数据分析之放飞自我

    笔记 | GWAS 操作流程4-5:LM模型+数值+因子+PCA协变量

    第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量(注意,只能是数字,不能是字符!)

    4.5K40发布于 2020-05-29
  • AI Agents Masterclass 项目文档

    项目标题与描述AI Agents Masterclass 是一个全面的AI代理开发教程项目,旨在展示如何利用大型语言模型(LLM)与外部系统交互,实现业务流程自动化。 项目包含多个功能模块,如Asana任务管理、Google Drive文档处理、Slack消息交互等,通过实际案例演示AI代理的强大能力。 ai-agents-masterclass创建虚拟环境:python -m venv ai-agents-masterclass激活虚拟环境:# Windows. \ai-agents-masterclass\Scripts\activateMacOS/Linuxsource ai-agents-masterclass/bin/activate安装依赖:pip install : str ="today") -> str: """ 在Asana中创建任务 参数: task_name: 任务名称 project_gid: 项目

    39410编辑于 2025-07-24
  • AI 项目如何避免“烂尾”?怎么选择才能让AI项目长期奔跑?

    据MIT的研究显示,高达95%的生成式AI试点项目未能实现预期价值。场景和模型越来越多,如何在算法的“汪洋大海”中选择最适合的那一个,成了摆在所有团队面前的巨大困境。 从硬件适配到成本控制,性价比已成为决定项目生死的最关键因素。无数AI项目从雄心勃勃开始,最终却在模型选型错误、工程化落地困难、成本失控中悄然“烂尾”。为何选错模型? 能长期奔跑的项目,做对了什么?那些能将CV项目持续运营并创造价值的公司,通常跳出了单纯的技术比较,形成了一套系统化的方法论。首先,他们极度关注场景而非技术炫技。 当选择模型不再是令人头疼的“赌博”,而变为有数据支撑、有平台赋能的科学决策时,更多的AI项目才能驶离“烂尾”的险滩,抵达价值创造的彼岸。 这或许正是像Coovally这样的平台,在AI时代带给开发者和企业最宝贵的礼物。需要AI算法,或是需要AI解决方案的朋友,可以扫描二维码,我来给你提供解决方案!!

    25510编辑于 2025-12-02
  • 来自专栏AI技术应用

    AI软件项目开发流程

    与传统软件不同,AI项目的核心在于数据和模型,而非纯粹的逻辑代码,因此其流程强调实验性、迭代性、持续监控和自动化。 以下是AI软件项目的核心开发流程,通常被视为一个持续的、以反馈为驱动的循环:阶段一:业务理解与数据规划(Business Understanding & Data Strategy)这个阶段是项目成功的起点 阶段二:数据工程与预处理(Data Engineering & Preprocessing)AI项目的核心环节,目标是为模型训练提供高质量的数据。1. 阶段五:模型监控与维护(Monitoring & Maintenance)AI项目并没有“完成”的概念,一旦部署,就需要持续监控和迭代。1. 总结:MLOps 闭环AI软件项目开发流程本质上是一个MLOps闭环,将软件开发(Dev)和运维(Ops)的概念扩展到机器学习领域,项目的迭代周期不再仅仅是代码更新,而是数据、代码和模型的三重迭代。

    1.2K10编辑于 2025-10-20
  • 来自专栏DotNet NB && CloudNative

    教你如何入门AI Agent,让AI自动创建项目构建项目检查代码

    AI很火爆的时候,到现在为止还有很多人很迷茫,如何入门AI?了解AI?下面我将带你进入AI Agent高级AI编程的领域。 - 您还可以帮助用户直接创建项目,修改代码文件,如果需要构建项目,通知CodeErrorCheckAgent 检查代码是否存在报错。 然后我们执行项目,下面是执行的流程,在执行过程中,AI会先找我们确认详细的需求,然后确认以后他会生成一个计划告知ProgrammerAgent然后ProgrammerAgent进行代码实现,ProgrammerAgent … 所有项目均是最新的,无法还原。 框架构建AI Agent 如何实现Agent之间的协作 如何将AI能力应用到实际开发中 这个案例展示了AI Agent在软件开发中的潜力,为我们提供了一个全新的开发范式。

    1.3K00编辑于 2025-03-13
  • 来自专栏鱼皮客栈

    我的 AI 项目开源啦!

    又经过了一段时间的爆肝,我在 编程导航 的保姆级新项目教程 ——  AI 超级智能体,完结啦! 这是一套以 AI 开发实战为核心的项目教程,一套教程带大家掌握新时代程序员必知必会的 AI 核心概念、AI 实用工具、AI 编程技术、AI 框架原理、AI 调优技巧,大幅增加求职的竞争力! 项目介绍 以 AI 开发实战 为核心的项目教程,将通过开发 AI 恋爱大师应用 + 拥有自主规划能力的超级智能体,带大家掌握新时代程序员必知必会的 AI 核心概念、AI 实用工具、AI 编程技术、AI 鱼皮给大家讲的都是 通用的项目开发方法和架构设计套路,从这个项目中你将学到: 主流 AI 应用平台的使用 AI 大模型的 4 种接入方式 AI 开发框架(Spring AI + LangChain4j) 成为编程导航会员后,可以解锁近 20 套项目教程和海量资料,如图: 下面是更多关于本项目的介绍: 技术选型 项目以 Spring AI 开发框架实战为核心,涉及到多种主流 AI 客户端和工具库的运用。

    1K10编辑于 2025-06-12
  • 来自专栏鱼皮客栈

    用 Java 开发 AI 项目,太爽了!

    之前我用 Spring AI 带大家做过一个 开源的 AI 超级智能体项目,这次我来带大家快速掌握另一个主流的 Java AI 应用开发框架 LangChain4j。 AI 应用开发 新建项目 打开 IDEA 开发工具,新建一个 Spring Boot 项目,Java 版本选择 21(因为 LangChain4j 最低支持 17 版本): 选择依赖,使用 3.5.x AI 生成前端 由于这个项目不需要很复杂的页面,我们可以利用 AI 来快速生成前端代码,极大提高开发效率。这里鱼皮使用 主流 AI 开发工具 Cursor,挑战不写一行代码,生成符合要求的前端项目。 开发 在项目根目录下创建新的前端项目文件夹 ai-code-helper-frontend,使用 Cursor 工具打开该目录,输入 Prompt 执行。 不过这类框架大家重点学习一个就好了,很多概念和用法是相通的: 最后友情提示,今天的这个小项目只是为我即将在 编程导航 带大家做的 AI项目打个基础,期待的话多多为我点赞吧~

    3.1K11编辑于 2025-07-12
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