XGBoost详解（原理篇）
XGBoost全称为eXtreme Gradient Boosting，即极致梯度提升树。XGBoost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器（个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法）。Note：关于Boosting算法
CODESYS增量式PID功能块(ST完整源代码）
增量式PID的详细算法公式和博途源代码，请参看下面的文章链接：博途1200/1500PLC增量式PID算法(详细SCL代码)_博图scl语言pid增量编码器_RXXW_Dor的博客-CSDN博客。
AidLux智慧交通AI安全之对抗攻击算法
AidLux智慧交通AI安全之对抗攻击算法输出结果：校车误判为缝纫机
java课程设计（学生信息管理系统设计）+数据库
本篇文章主要讲解如何用java实现一个学生信息管理系统+数据库，内容较为丰富，干货多多
MATLAB 之 函数文件、特殊形式的函数和程序调试与优化
介绍了 MATLAB 函数文件的基本结构和如何调用，特殊的子函数、内联函数和匿名函数，以及程序调试和优化的具体方法。
详解 Tree-structured Parzen Estimator（TPE）
TPE（Tree-structured Parzen Estimator），是一种基于树结构的贝叶斯优化算法，用于解决黑盒函数的全局最优化问题。在每次试验中，对于每个超参，TPE 为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型 l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型 g(x)，选择 l(x)/g
PID算法
关于各种PID改进算法的笔记
【Windows线程开发】Windows线程同步技术
我们在上一章节中讲解了关于Windows的线程基础，相信大家已经对线程有了基本的概念。这一章节中，我们来讲讲线程同步技术，包括加锁技术（原子锁和互斥体）和事件，信号灯。
yolov7检测算法Loss总结
总结了常见的目标检测Loss，包括BCEBlurWithLogitsLoss，FocalLoss，QFocalLoss，
什么是过拟合？过拟合的10个解决办法都有哪些？
过拟合的10种解决办法！
2023电工杯B题全保姆论文讲解手把手教程 人工智能影响评价
为了解人工智能在不同侧面对大学生学习的影响情况，我们设计了调查问卷，详见附件1，调查反馈结果详见附件2。这里主要是做数据描述性分析，展示数据，这道题最为开放，可以做的很简单，也可以做的很复杂，简单的做法就是单选题做频次分析，多选题做多重响应频率分析，复杂的做法可以按照先做信度分析，如果信度不满足要求
「自控原理」4.2 根轨迹法分析与校正
利用根轨迹法分析系统性能，实质上是利用零极点分布，根据二阶系统的相关公式来计算系统的动态性能指标。对于高阶系统，可以舍去距离虚轴很远的极点、和零点距离很近的极点，来近似成二阶系统。利用根轨迹进行校正，与频域校正原理相似。
每日一题——三数之和（双指针）
当我们执行left++，right- -操作的时候，如果nums[left] == nums[++left]，或nums[right] == nums[- -right]，那么显然也会出现重复的情况，因此。假设给定的数组为{-1,-1,2}，如果我们用if(nums[i] == nums[i + 1
【满分】【华为OD机试真题2023B卷 JAVA&JS】经典屏保
经典屏保 DVD机在视频输出时，为了保护电视显像管，在待机状态会显示“屏保动画”，如下图所示，DVD Logo在屏幕内来回运动，碰到边缘会反弹：请根据如下要求，实现屏保Logo坐标的计算算法。1、屏幕是一个800*600像素的矩形，规定屏幕的左上角点坐标原点，沿横边向右方向为X轴，沿竖边向下方
前沿技术|人工智能的崛起和发展历程
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指一种模拟人类智能的技术和应用。它可以通过大量数据的处理和深度学习算法自主地完成一系列复杂任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。在过去几十年中，人工智能发展迅速，尤其是在深度学习算法的出现和硬件技术的进步下，越来越多的应用场
PCA（主成分分析）的理解与应用（学习笔记）
关于PAC的一些理解与学习心得
[论文解析]DREAMFUSION: TEXT-TO-3D USING 2D DIFFUSION
为了从文本合成一个场景，我们初始化一个具有随机权重的NeRF类模型，然后从随机的摄像机位置和角度重复渲染该NeRF的视图，使用这些渲染作为封装在Imagen周围的得分提取损失函数的输入。相反，我们的MLP参数化了表面本身的颜色，然后通过我们控制的照明来照亮它(这个过程通常称为“着色”)。和Dream
朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解
今天给大家带来的主要内容包括：朴素贝叶斯算法、拉普拉斯平滑。这些内容也是机器学习的基础内容，本文不全是严格的数学定义，也包括生动的例子，所以学起来不会枯燥。下面就是本文的全部内容了！
数学建模拓展内容：卡方检验和Fisher精确性检验（附有SPSS使用步骤）
例如将一个六个面的骰子投掷36次可以得到不同点数的出现频数。在正常情况下，各个点数的出现频率应该大致相等，如果通过卡方拟合度检验判断实际频率和预期频率确实存在显著差异，那么我们就有理由认为骰子本身存在问题。，用于检验一个分类变量的预期频率和观察到的频率之间是否存在显著差异。选择两个指定的类别变量作为
常见的智能推荐算法（总结）
本文主要总结智能推荐算法
