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房价数据集——影响房价的各种因素

该数据集为于2025年11月8日在Kaggle发布的核心用于分析影响房屋价格的因素,包含房屋及等属性,可支持探索性数据分析、数据可视化和预测模型构建,对数据分析师、学生及机器学习爱好者的房地产分析工作具有价值其可用性评分为,采用(详情查阅:https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)许可。数据集源地址:https://www.kaggle.

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#python#数据可视化
java: 程序包javax.servlet.http不存在

过去,Java EE(现 Jakarta EE)提供了 Servlet API 等一系列企业级开发的标准。但由于 Java EE 更名为 Jakarta EE,相关的包名和命名空间也发生了改变。通过将 Servlet 相关包迁移到新的位置,Spring Boot 能够更好地与其他 Jakarta EE 规范集成,同时避免与旧的 Java EE 版本产生冲突。如今使用springboot3.x.x的

#java#servlet#http
数据挖掘(6.1)--神经网络

神经网络是一种计算模型,它受到人脑处理信息的生物神经网络过程的启发。人工神经网络(ANN)一般也称为神经网络(Neural Network,NN)。神经网络是由多个神经元组成的,每个神经元都有一个输入和一个输出,它们之间通过权重进行连接。当输入数据经过多个神经元后,输出结果就是由这些神经元的输出加权求和得到的。

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#人工智能#神经网络#数据挖掘
【码银送书第二十一期】《大数据智能风控:模型、平台与业务实践》

商业银行作为金融中介机构,经营的本质是对风险的运营和管理。金融科技的高速发展和国家政策的扶持,驱动商业银行向数字化、信息化、智能化的更高阶段发展。在此背景下,商业银行更应抓住数字化转型机遇,建立覆盖风险识别、计量、分析、处置全流程的智能风控体系,全面提升银行风险防控能力。传统的风控体系中定性风险管理占主体,以主观规则及客户评级为主,存在数据获取维度窄、定量分析能力偏弱、难以精确化用户特征等缺点。在

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#大数据
【码银送书第二十六期】《大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建》

这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验,详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景,同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理,还通过丰富的案例与代码实现,引导读者从理论走向实践,轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者,还是希望提升RAG应用技能的开发者,本书都将为你提供宝贵的参

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#AI#人工智能
【码银送书第二十五期】 《智能计算系统:从深度学习到大模型(第2版)》重磅上市!

全面贯穿人工智能整个软硬件技术栈以大模型为牵引,形成智能领域的系统思维前沿研究与技术实践结合,快速提升智能领域的系统能力第2版的更新内容包括如何构建大模型算法(第2、3章),如何让编程框架支撑海量处理器分布式训练大模型(第4、5章),如何在单个处理器层面实现算力提升(第6、7章),如何面向大模型进行智能计算系统的编程(第8章)。我们还专门增加了第9章,将前面各个章节的串联起来,介绍完整的面向大模型

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#深度学习#人工智能
文心一言没有体验上,看看讯飞星火认知大模型

您好,我是科大讯飞研发的认知智能大模型,我的名字叫讯飞星火认知大模型。我可以和人类进行自然交流,解答问题,高效完成各领域认知智能需求。

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#人工智能
分享一本好书《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT》

仅仅发布 5 天,ChatGPT 就吸引了 100 万用户——当然,数据不是关键,关键是其背后的技术开启了新的 AI 狂潮,成为技术变革的点火器。他们关于本书的书评如下。书如其名,这是一本有关大模型应用开发的极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领大家快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。

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#人工智能
〖码银送书第三期〗《Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn》

近年来,机器学习方法凭借其理解海量数据和自主决策的能力,已在医疗保健、 机器人、生物学、物理学、大众消费和互联网服务等行业得到了广泛的应用。自从AlexNet模型在2012年ImageNet大赛被提出以来,机器学习和深度学习迅猛发展,取得了一个又一个里程碑式的成就,深刻地影响了工业界、学术界和人们的生活。如今,机器学习、深度学习、人工智能已经成为信息领域最热门的研究方向,在就业市场这些领域的工作也

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#python#深度学习#pytorch +2
基于HanLP的地址信息识别:识别出人名、地址和电话号码

类定义了一个私有静态常量,用于存储直辖市列表。该列表在后续处理地址时,用于识别和特殊处理直辖市地址。// 定义直辖市列表private static final List<String> MUNICIPALITIES = Arrays.asList("北京市", "天津市", "上海市", "重庆市");

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#java
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