- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 5-9 使用sklearn解决回归问题
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现多元线性回归和kNN回归。
93420发布于 2019-11-13 - 来自专栏石云升
人生九段算法：用算法经营自己的人生（5-9段）
一、预见性，提前把一个抽象的概念变成脑海里的一张图景，让大目标变得可视化。这样，有利于我们在决策时，更容易看清那些具有长远价值的选择。
72920编辑于 2022-08-25 - 来自专栏PM吃瓜(公众号)
Scrum of Scrums
Scrum 是常见最流行的敏捷框架，使用于5-9人的敏捷团队。 一般来说，很多大规模敏捷框架的基础均为Scrum.当您的团队规模比较大时，例如10人以上，第一种实施敏捷实践的措施就是把团队分解成多个5-9人的小团队。 这其中包括: Scrum of Scrum（SoS）：发布火车工程师（RTE）每周（或更频繁）引导 Scrum of Scrum会议，来协调依赖，并将进展和障碍以可视化的方式呈现出来。 PI目标的进度,并管理团队间的依赖关系； 产品负责人(PO)同步：产品经理（PM）和产品负责人（PO）通过 “PO 同 步”会议，对 ART 的进展在多大程度上与项目群 PI 目标相一致获得可视化呈现
94310编辑于 2023-03-02 - 来自专栏机器之心
比标准Attention提速5-9倍，大模型都在用的FlashAttention v2来了
近来，几种长上下文语言模型陆续问世，包括 GPT-4（上下文长度为 32k）、MosaicML 的 MPT（上下文长度为 65k）Anthropic 的 Claude（上下文长度为 100k）。长文档查询和故事写作等新兴用例已经表明扩展语言模型上下文窗口是非常必要的。
1.9K50编辑于 2023-08-08 - 来自专栏程序员小藕
固定资产投资监管微信实现
并且可以查看自己的项目审批评分和整合项目数据的可视化分析。项目数据保存在数据库，可以动态展示项目的信息情况。 image.png 图5-6 项目申请信息页面 信息通知页面，如图5-7所示： image.png 图5-7 信息通知页面 微信平台信息通知，如图5-8所示： image.png 图5-8 微信平台信息通知 项目可视化展示 ，如图5-9所示; image.png 图5-9 项目可视化展示 在线项目问题反馈页面，如图5-10所示： image.png 联系客服页面，如图5-11所示： image.png image.png
51210编辑于 2022-05-09 - 来自专栏木头编程 - moTzxx
手机号段正则表达式 (2019-01 最新)
198 146(物联网) 166 1410(物联网) 199 ✎ 正则表达式 如果根据上文的手机号段，进行严谨的规则匹配，那么得到的结果为： /^[1](([3][0-9])|([4][5- 9])|([5][0-3,5-9])|([6][5,6])|([7][0-8])|([8][0-9])|([9][1,8,9]))[0-9]{8}$/ 如果觉得太过严谨，可以考虑使用 /^[1]([3- 9])[0-9]{9}$/ 举例，在 js 代码中进行应用的一种写法： var telStr = /^[1](([3][0-9])|([4][5-9])|([5][0-3,5-9])|([6][
19.7K60发布于 2019-01-03 - 来自专栏zcqshine's blog
Java 手机号正则
str.trim().equals("") && str.length() == 11) { String regExp = "^((13[0-9])|(14[5-9])|(15 ([0-3]|[5-9]))|(16[5|6])|(17[0135678])|(18[0-9])|(19[8-9]))\\d{8}$"; Pattern p = Pattern.compile
2.5K50发布于 2018-05-11 - 来自专栏计算机魔术师
【机器学习 | 可视化】回归可视化方案
欢迎大家订阅该文章收录专栏 [✨--- 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 ---✨]@toc回归可视化方案在评估回归模型效果时，可以使用多种可视化方案来直观地比较实际值和预测值之间的差异。 以下是几种常见的回归模型评估可视化方案和相应的Python代码模板：对角线图：对角线图用于比较实际值和预测值之间的差异。 plt.xlabel('Actual Values')plt.ylabel('Residuals')plt.title('Residual Plot')plt.show()拟合曲线图：可以绘制拟合曲线来可视化模型的拟合效果 ', label='Predicted')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('Fitted Curve')plt.legend()plt.show()这些可视化方案提供了不同的角度和方法来评估回归模型的效果 根据数据和模型的特点，可以选择适合的可视化方案或结合多种方案来全面评估模型的性能。 到这里，如果还有什么疑问欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的！
94000编辑于 2023-11-29 - 来自专栏大数据仓库建设
我国大陆地区的手机号正则匹配
((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\\d{8}$" 在线正则测试 http ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\d{8}$
2.3K20发布于 2019-03-14 - 来自专栏大数据仓库建设
我国大陆地区的手机号正则匹配
((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\\d{8}$" 在线正则测试 http ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\d{8}$
71330发布于 2019-03-12 - 来自专栏李才哥
手机号码验证
(13[0-9]|14[5-9]|15[012356789]|166|17[0-8]|18[0-9]|19[8-9])[0-9]{8}$/ 这样就可以对手机号码格式进行相对严谨进行校验了。 /^(13[0-9]|14[5-9]|15[012356789]|166|17[0-8]|18[0-9]|19[8-9])[0-9]{8}$/ 由于电信199、移动198、联通166号段刚刚发布，所以很多网站和 let valid_rule =/^(13[0-9]|14[5-9]|15[012356789]|166|17[0-8]|18[0-9]|19[8-9])[0-9]{8}$/;// 手机号码校验规则 if
9.2K20发布于 2019-07-10 - 来自专栏医学和生信笔记
R可视化：R可视化教程来了！
从本周开始会每周推送1~2次高质量R可视化内容，本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。 tidyTuesday每周更新数据，大佬们会使用这些数据集自由创作出各种高质量的R语言可视化作品，是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。 热情的小伙伴把这些内容整理到CSDN中，方便大家学习，每个例子会展示多个可视化方案，均配有完整源代码和数据（为了便于理解，部分重要步骤均添加了注解）。
1.1K30编辑于 2022-11-15 - 来自专栏计算机魔术师
【机器学习 | 可视化系列】可视化系列 之 决策树可视化
Embedding）是一种降维和可视化技术，用于将高维数据映射到二维或三维空间中。 因为t-SNE能够捕捉到复杂、非线性结构以及聚类效应，所以它通常被用于可视化高维数据集中不同类别或群组之间的分布关系。 决策树可视化scikit-learn（sklearn）的tree模块提供了一个方便的函数plot_tree，用于可视化决策树模型。 你可以使用以下步骤来使用plot_tree函数进行可视化（以iris数据集为例）：导入必要的库和模块：在Python脚本中，导入tree模块和matplotlib.pyplot库：可视化决策树：使用plot_tree 函数可视化决策树模型。
1.1K00编辑于 2023-11-29 - 来自专栏白话互联
AI 时代的开发行业洗牌：为何“中产开发者”最先感受到危机？
中坚力量（5-9 年）：认知溢出的“舒适区陷阱” 最核心的观察在于：工作 5-9 年的开发者，正处于一个危险的认知高地。 中腰部开发者（5-9 年）如果继续沉溺于过往的经验，固守“我很强”的认知假象，最容易被 AI 驱动的高效率新人替代，或被掌握了 AI 的资深架构师所淘汰。
22310编辑于 2025-12-30 - 来自专栏cwl_Java
Java工具集-校验手机号码与网址
// 手机校验 private static final Pattern MOBILE_PATTERN = Pattern.compile("^[1](([3][0-9])|([4][5- 9])|([5][0-3,5-9])|([6][5,6])|([7][0-8])|([8][0-9])|([9][1,8,9]))[0-9]{8}$"); // 网址 private
1K10发布于 2020-06-10 - 来自专栏数据小魔方
用R-Shiny打造一个美美的在线App
最近迷上了动态可视化，突然发现shiny真是个好东西，能够将我之前所学都完美的结合在一起，形成一个集成的动态仪表盘！ 今天做一个小小的案例，算是shiny动态可视化的小开端…… 这个案例是之前发过的中国人口结构动态金字塔图，这个图还是蛮不错，数据取自UN的官网，非常有现实意义的人口性别结构数据。 abs_pop=abs(Poputation)) China_Population$agegroup<-factor(China_Population$agegroup, levels=c("0-4","5-
1.7K61发布于 2018-04-11 - 来自专栏腾讯大数据可视化设计团队的专栏
遇见大数据可视化：可视化系统搭建
如何搭建数据可视化系统，使复杂和庞大数据用丰富的设计语言清晰表达，并形成鲜明的设计风格？我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系。 a、明确目标 明确数据可视化的目标，通过数据可视化我们要解决什么样的问题，需要探索什么内容或陈述什么事实。 [1497331969668_374_1497331969874.jpg] 3.动效设计 目前越来越多的可视化展示的数据都是实时的，所以动效在可视化项目中的应用越来越广泛，动效设计肩负着承载更多信息和丰富画面效果的重要作用 a、 信息承载 在可视化设计中经常遇到，非常多的数据信息需要展示在一个大屏幕上。 保证可视化图的清晰辨识度，色调与明度变化需要有跨度。
11.5K50发布于 2017-06-13 - 来自专栏智能大数据分析
【数据可视化技术】数据可视化概述&工具
本章简单介绍数据可视化的发展历史、可视化工具分类，重点结合ECharts介绍Web可视化组件生成方法，并给出Java Web开发与相关大数据组件的数据集成，以展现数据可视化结果。 一、数据可视化概述 （一）基本概念 数据可视化，是指将结构或非结构化的数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现在人们面前，是一种关于数据视觉表现形式的科学技术研究。 （三）基本方式 进入20世纪，数据可视化有了飞跃性的发展。数据可视化的方式可以分为面积与尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、地域空间可视化和概念可视化等。 二、数据可视化工具 根据可视化工具的使用方式使用用户的不同，可分为桌面数据可视化技术（如Excel、R可视化和Python可视化等）、在线数据可视化技术（Oracle BI、Superset SuperSet可以支持十几种可视化图表，用于将查询返回的数据做可视化展示，但是其可视化目前只支持每次可视化一张表，不支持join连接，且过于依赖数据库的快速响应。
1.9K10编辑于 2025-01-22 - 来自专栏好奇心Log
Python可视化 | 风玫瑰图可视化示例
https://github.com/python-windrose/windrose pip install windrose pip install git+https://github.com/python-windrose/windrose git clone https://github.com/python-windrose/windrose python setup.py install from windrose import WindroseAxes from matplotlib im
3.5K20发布于 2020-12-22 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
.NET 云原生架构师训练营（模块二 基础巩固 Scrum 团队）--学习笔记
2.7.3 Scrum 团队 理想的环境 团队章程 如何组建 Scrum 团队 产品待办事项列表 用户故事 敏捷开发流程 理想的环境 5-9人 100% 跨职能 在一起 自组织 自组织 目标 授权 沟通 可视化 辅导 奖励 要我做 => 我想做，我要做，我要做好 团队章程 团队价值观：速度与工作时间 工作协议：例如：“就绪”定义，“完成”定义 基础规则：例如：会议规则 团队规范：迟到、冲突 坦诚、高效沟通
45310发布于 2021-01-28
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号