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机器学习模型预测不准?用Python手把手教你概率校准(附完整代码)

本文详细介绍了机器学习模型概率校准的重要性及实践方法,通过Python代码演示了Platt Scaling和Isotonic回归两大校准技术。文章包含完整的信用风险评估实战案例,帮助开发者解决预测概率与真实频率偏差问题,提升金融风控、医疗诊断等关键领域的决策准确性。

#机器学习
当yum罢工时:详解Python模块版本冲突的3种修复姿势(实测避坑版)

本文针对服务器执行yum命令时出现“No module named yum”报错的经典故障,深入剖析了Python模块版本冲突的根源,并提供了三种实测有效的修复策略:精准修复、强制重装和环境隔离。文章旨在帮助运维人员和开发者快速恢复系统包管理功能,并建立长效预防机制,避免因Python环境混乱导致的服务中断。

Python实战:用SLSQP算法解决6点非线性拟合问题(附完整代码)

本文详细介绍了如何使用Python中的SLSQP算法解决6点非线性拟合问题,包括算法原理、实现代码和优化技巧。SLSQP算法在小样本场景中表现出色,能够有效处理复杂约束条件,相比梯度下降法具有更快的收敛速度和更高的全局最优概率。文章还提供了完整的代码示例和可视化方法,帮助读者快速掌握这一实用技术。

#机器学习
Windows平台一键生成Cesium可用的quantized-mesh离线地形瓦片工具包(含Python2.7+GDAL环境)

直接在Windows上跑通Cesium地形离线部署的完整方案,不用装环境、不用调依赖。包里自带Python 2.7.11、GDAL 1.11.4、NumPy 1.8.1和PIL 1.1.7,双击安装MSI就能用。核心脚本gdal2srtmtiles-demo.py读取原始DEM TIFF文件,自动切出符合Cesium Terrain Provider标准的quantized-mesh格式瓦片,输出

Python量化策略全流程代码包:从Tushare取数、特征构造、LightGBM建模到逐日回测

一套开箱即用的股票量化策略实现代码,覆盖完整实操链路。用data.py对接Tushare获取A股历史行情,自动保存至file/data目录,股票池由file/stock_list.txt配置(默认10只,可自由增删)。feature.py基于原始价格生成技术指标、波动率、动量等30+机器学习就绪特征,并以pickle格式存入file/feature。model.py调用LightGBM训练选股模型

纯规则驱动的中文文本纠错Python包,无需模型即可修复错字、标点和搭配问题

这个工具用轻量级Python实现中文文本基础纠错,完全不依赖深度学习模型或外部API,靠预置规则库快速定位并修正常见错误类型,比如同音错别字(如‘在’写成‘再’)、标点误用(句号逗号混用、引号不匹配)、词语搭配不当(如‘提高…水平’误作‘增加…水平’)等。核心逻辑封装在corrector.py里,自带简易中文分词器(tokenizer模块),支持语言模型辅助判断(lm模块可选启用),规则数据统一放

用LLaMAFactory打造专属AI助手:商品文案生成模型训练全记录

本文详细介绍了如何使用LLaMAFactory训练专属电商文案生成AI助手,涵盖从环境配置、数据集准备到LoRA微调和模型部署的全流程。通过指令微调技术,开发者可以高效构建适用于商品描述的生成模型,显著提升电商内容创作效率。

#AI助手
用Lora改造传统农业监测:STM32+DHT11+风速传感器的低成本预警方案(含阈值设置技巧)

本文介绍了一种基于Lora无线通信技术的低成本农业环境监测系统,采用STM32微控制器搭配DHT11温湿度传感器和风速传感器,实现低功耗、远距离的农田环境监测。系统通过动态阈值设置和智能报警机制,有效提升农业预警能力,适用于广袤农田环境。

#物联网
YOLOv7半监督目标检测实战工程:支持VOC/COCO格式、自动锚点聚类与多阶段评估

一套开箱即用的YOLOv7半监督训练工程,专为标注数据有限的场景设计。内置半监督数据加载器(semi_dataloader.py),支持有标签+无标签样本混合采样;训练逻辑(semi_training.py)集成Mean Teacher或UDA类策略,可灵活切换伪标签生成与一致性约束机制;主干网络(backbone.py)和检测头(yolo.py)保持原版YOLOv7结构,兼容官方预训练权重(yo

#目标检测
YOLOv8桌面端三合一视觉工具:检测+分割+姿态估计,PyQt6一键启动

直接运行main.py就能用的YOLOv8图形化工具,支持图片、本地视频输入,实时完成目标检测、实例分割和人体姿态估计三大任务。内置自动下载预训练权重脚本(download_weights.py),开箱即用,无需手动配置路径或环境变量。界面由PyQt6构建,含完整UI资源(ui/目录及ui.png)、可编辑的Qt Designer源文件,适配不同分辨率屏幕。功能模块高度解耦:models/存放各类

#目标检测
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