回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统，用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的，所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时，也传递给一个python字典，里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时，通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...
jonh_felix
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回答:人脸识别系统是计算机科学的最新应用，它利用计算机技术和生物统计技术，在各种背景下识别出人脸，更进一步可以实施跟踪，它基于人的脸部特征，属于生物识别技术。人脸识别的过程可以分成人脸检测，人脸跟踪和人脸比对三个过程。人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到，并从背景中分离出来。找到人脸，有数种方法可以实施。1.设计人脸的标准模板，然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比，从匹配程度上判断是...
BicycleWarrior
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xgboost系列 ubuntu14.04 安装 pip install xgboost 报错 sudo apt-get update 结果一样的错 解决方法： sudo -H pip install --pre xgboost Successfully installed xgboost Cleaning up... 成功了！ 过拟合当你观察训练精度高,但检测精度低,很可能你遇到过度拟.....
... 十三、树和森林 Sklearn 学习指南 第二章：监督学习 GDBT/XGBoost 机器学习技法 11 -- Gradient Boosted Decision Tree 朴素贝叶斯 AILearning 第4章_朴素贝叶斯 Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类 数据科学和人工智能技术笔记 十...
...挽回的破坏。（改编自维基百科） 通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合 如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持 如何配置梯度提升算法 在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备 如何使用 scikit-learn 在 Python...
Windows 下安装 XGBoost 1. 什么是xgboost？ 基础：GBDT所属：boosting迭代型、树类算法。适用范围：分类、回归优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支 持自定义损失函数等等。缺...
...将）由深度学习实现。真实情况并非如此。决策树比如 XGBoost 不会成为头条，但却在很多 Kaggle 表格数据竞赛中低调地击败了深度学习。媒体暗示 AlphaGo 的成功全部归于深度学习，但实际上它是蒙特卡洛树搜索+深度学习，这表明...
介绍 你知道 XGBoost 算法是一种现在在数据科学竞赛的获胜方案很流行的算法吗? 那么，他比传统的随机森林和神经网络算法强在哪里呢？广义上来说，它在效率，准确性，可行性都更有优势（接下来我们将会详细讨论）。 在...
xgboost是很有用的机器学习工具包，主要是实现了gbdt类型的算法这个包的好处，懂的人自然明白这里就说了一下windows安装python版的xgboost的方法首先去下载编译好的xgboost工具： http://download.csdn.net/detail/u013322192/9301757#comment 然...
...分类算法，我们尝试了基于统计的方法（SVM, Random Forest, XgBoost），也尝试了基于神经网络的模型（FastText,Text CNN/RNN/RCNN, HAN），最终我们选择了HAN模型，也就是层次注意网络（Hierarchical Attention Network）模型，通过在词一级和句一...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Binguner
付永刚
ernest
Eric
