- 问题：在使用lightgbm的时候，如果希望结果更平滑、更具有趋势性，那么应该如何调整参数 答案：在使用LightGBM时，如果你希望模型的预测结果更平滑且更具有趋势性，可以考虑调整以下几个参数：num_leaves：减少num_leaves的值可以使得模型更简单，从而减少过拟合，使结果更平滑。通常可以尝试从较小的值开始，如31或15。max_depth：限制树的最大深度。较小的深度可以防... 问题：在使用lightgbm的时候，如果希望结果更平滑、更具有趋势性，那么应该如何调整参数 答案：在使用LightGBM时，如果你希望模型的预测结果更平滑且更具有趋势性，可以考虑调整以下几个参数：num_leaves：减少num_leaves的值可以使得模型更简单，从而减少过拟合，使结果更平滑。通常可以尝试从较小的值开始，如31或15。max_depth：限制树的最大深度。较小的深度可以防...
- 很多开发者学 Python 都是东拼西凑，学完基础不知道怎么做项目，学完框架不懂底层原理。最近整理了一套比较系统的学习资源，从基础语法到架构设计都有覆盖，分享给需要的朋友。 什么是真正的 Python 全栈开发在整理学习资料时，发现很多同学对"全栈开发"这个概念理解得比较模糊。到底需要掌握哪些技术？各模块之间是什么关系？今天结合一套比较完整的课程大纲，系统拆解一下 Python 全栈开发的技... 很多开发者学 Python 都是东拼西凑，学完基础不知道怎么做项目，学完框架不懂底层原理。最近整理了一套比较系统的学习资源，从基础语法到架构设计都有覆盖，分享给需要的朋友。 什么是真正的 Python 全栈开发在整理学习资料时，发现很多同学对"全栈开发"这个概念理解得比较模糊。到底需要掌握哪些技术？各模块之间是什么关系？今天结合一套比较完整的课程大纲，系统拆解一下 Python 全栈开发的技...
- 大模型API调用会用，但不理解背后原理？微调训练无从下手？本文从底层架构到工程实践，拆解完整技术路径。 大模型技术体系全景：从原理到工程实践随着ChatGPT引发的AI浪潮，大模型技术已成为开发者必备技能。但从API调用到深入理解架构原理，再到企业级应用落地，中间存在明显的知识断层。本文整理了一套完整的学习资源，帮助开发者系统掌握大模型技术栈。 技术栈覆盖范围基础理论层内容涵盖必要的数学基础... 大模型API调用会用，但不理解背后原理？微调训练无从下手？本文从底层架构到工程实践，拆解完整技术路径。 大模型技术体系全景：从原理到工程实践随着ChatGPT引发的AI浪潮，大模型技术已成为开发者必备技能。但从API调用到深入理解架构原理，再到企业级应用落地，中间存在明显的知识断层。本文整理了一套完整的学习资源，帮助开发者系统掌握大模型技术栈。 技术栈覆盖范围基础理论层内容涵盖必要的数学基础...
- 算力是衡量计算系统处理数据能力的重要指标，其单位根据计算规模和应用场景的不同，形成了一套完整的量级体系。以下是算力单位的详细分类及说明：一、基础算力单位：FLOPS 家族1. FLOPS（每秒浮点运算次数）定义：Floating Point Operations Per Second 的缩写，是衡量浮点计算能力的核心单位，适用于科学计算、AI 训练等场景。细分单位（按量级递增）：1 FLOP... 算力是衡量计算系统处理数据能力的重要指标，其单位根据计算规模和应用场景的不同，形成了一套完整的量级体系。以下是算力单位的详细分类及说明：一、基础算力单位：FLOPS 家族1. FLOPS（每秒浮点运算次数）定义：Floating Point Operations Per Second 的缩写，是衡量浮点计算能力的核心单位，适用于科学计算、AI 训练等场景。细分单位（按量级递增）：1 FLOP...
- 使用torch+mindspeed训练时，可能出现类似“wait socket establish timeout, role[0] rank[1] timeout[120]”的报错，plog日志内容如下：上图中给出以下信息：1，本端device id（5）、本端rank（1）、对端rank（2）。本端rank和对端rank表示的是在通信域内的rank编号，如果是子通信域，需要注意devic... 使用torch+mindspeed训练时，可能出现类似“wait socket establish timeout, role[0] rank[1] timeout[120]”的报错，plog日志内容如下：上图中给出以下信息：1，本端device id（5）、本端rank（1）、对端rank（2）。本端rank和对端rank表示的是在通信域内的rank编号，如果是子通信域，需要注意devic...
- 在当今数字化的工作环境中，员工上网行为监控软件对于企业的信息安全和生产效率至关重要。Scikit - learn 作为一款强大的机器学习库，为监控数据的分类提供了高效且实用的解决方案。数据准备阶段首先，我们需要收集和整理员工上网行为的数据。这些数据可能包括访问的网址、使用的应用程序、访问时间等信息。假设我们已经将这些数据整理成了一个 CSV 文件，其中每一行代表一次上网行为记录，列则分别对应... 在当今数字化的工作环境中，员工上网行为监控软件对于企业的信息安全和生产效率至关重要。Scikit - learn 作为一款强大的机器学习库，为监控数据的分类提供了高效且实用的解决方案。数据准备阶段首先，我们需要收集和整理员工上网行为的数据。这些数据可能包括访问的网址、使用的应用程序、访问时间等信息。假设我们已经将这些数据整理成了一个 CSV 文件，其中每一行代表一次上网行为记录，列则分别对应...
- 文章目录 简介代码复现sklearn库调用 简介 K近邻（K Nearest Neighbors，KNN）算法是最简单的分类算法之一，也就是根据现有训练数据判断输入样本是属于哪一个类别... 文章目录 简介代码复现sklearn库调用 简介 K近邻（K Nearest Neighbors，KNN）算法是最简单的分类算法之一，也就是根据现有训练数据判断输入样本是属于哪一个类别...
- 目录 简介论文简介ABSTRACT1 INTRODUCTION2 RELATED WORK2.1 Network Embedding2.2 Sample Selection 5 CONCLUS... 目录 简介论文简介ABSTRACT1 INTRODUCTION2 RELATED WORK2.1 Network Embedding2.2 Sample Selection 5 CONCLUS...
- 内容总结 前面五点是对常见的推荐算法（序列建模）做简要的总结，第六点是基于注意力机制的SASRec模型的算法讲解，第七点是2021年ccf图书推荐赛题的top2方案解读。 SASRec（召回）提出... 内容总结 前面五点是对常见的推荐算法（序列建模）做简要的总结，第六点是基于注意力机制的SASRec模型的算法讲解，第七点是2021年ccf图书推荐赛题的top2方案解读。 SASRec（召回）提出...
- 当我们的训练数据的类别分布严重偏斜时，我们面临的分类不平衡问题。不平衡可能影响我们的机器学习算法的一种方式是当我们的算法完全忽略少数类时。这是一个问题的原因是因为少数类通常是我们最感兴趣的类。例如，在构建... 当我们的训练数据的类别分布严重偏斜时，我们面临的分类不平衡问题。不平衡可能影响我们的机器学习算法的一种方式是当我们的算法完全忽略少数类时。这是一个问题的原因是因为少数类通常是我们最感兴趣的类。例如，在构建...
- 这里是第二部分计算水稻提取，这里采用的是监督分类。这里我们将上一次影像的的波段加载出来，然后将其已经选择好的样本点进行分析，这里我们主要用到随机样本点的产生，然后按照7/3分为训练和验证样本进行分析，利用随机森林或者支持向量机的分类方法对训练样本进行分类，我们看样本点等函数： sampleRegions(collection,prop... 这里是第二部分计算水稻提取，这里采用的是监督分类。这里我们将上一次影像的的波段加载出来，然后将其已经选择好的样本点进行分析，这里我们主要用到随机样本点的产生，然后按照7/3分为训练和验证样本进行分析，利用随机森林或者支持向量机的分类方法对训练样本进行分类，我们看样本点等函数： sampleRegions(collection,prop...
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- 前言 之前在看Swin Transformer的时候，发现该算法在目标检测、实例分割等各种视觉任务上屠榜，于是想来实践测试一下。 官方地址：https://github.com/SwinTransfo... 前言 之前在看Swin Transformer的时候，发现该算法在目标检测、实例分割等各种视觉任务上屠榜，于是想来实践测试一下。 官方地址：https://github.com/SwinTransfo...
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华为云码道 × 仓颉编程：工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
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