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多变量决策树：机器学习中的“多面手”

博主头像 在机器学习的广阔领域中，决策树一直是一种备受青睐的算法。它以其直观、易于理解和解释的特点，广泛应用于分类和回归任务。 然而，随着数据复杂性的不断增加，传统决策树的局限性逐渐显现。 本文将深入探讨多变量决策树这一强大的工具，它不仅克服了传统决策树的瓶颈，还为处理复杂数据提供了新的思路。 1. 基本概念 ...

你想不想让你写的博客一键发布多平台？！

大家好。我是一个计算机小白，最近开始写博客记录我的项目开发中遇到的问题和解决方案并且想要分享给大家。 我使用Obsidian来编写markdown文章后，当我想要发布到csdn时，发现虽然支持它支持markdown编辑器，但是图片要从本地一个一个上传上去，这太蠢了。 紧接着又出现了另一个大问题，博客 ...

自动化测试 2025 年的 8 大趋势

博主头像 探索AI辅助测试的趋势，本文直接翻译而来，原文：https://testguild.com/automation-testing-trends/ 随着我们进入 2025 年，以下是一些我认为将显著塑造软件测试未来的自动化测试趋势。 我的分析基于数百次访谈以及 2018-2025 年期间进行的一项全面 ...

Spring AI与DeepSeek实战四：系统API调用

博主头像 一、概述 在 AI 应用开发中，工具调用 Tool Calling 是增强大模型能力的核心技术。通过让模型与外部 API 或工具交互，可实现 实时信息检索（如天气查询、新闻获取）、系统操作（如创建任务、发送邮件）等功能。 Spring AI 作为企业级 AI 开发框架，在 1.0.0.M6 版本中进 ...

基于Trae生成AIGC的书籍

博主头像 背景 之前用基于其他LLM大模型已经生成数据大纲，我们主题是《JAVA多线程编程》，基于Trae工具AI能力编写。我们把大纲以markdown格式上传某个git仓库中，在Trae打开这个工程，与代码工程一样。适合场景：结构化文档（如API文档、知识库条目） 数据驱动内容（如产品目录、客户案例）按章节 ...

Cursor：一个让程序员“失业”的AI代码搭子

博主头像 Tab，Tab，再来一次 Tab 在当今AI工具横飞的时代，用一款好用的AI编码工具会让你的效率成倍增长。 上篇我们刚试过国内的Trae工具写了一个简单的demo，表现的中规中矩吧。Trae可以尝试写一些简单的应用。 今天我们来玩一玩Cursor，刚打开cursor的官网，是这么介绍的： AI代码编 ...

AI应用-百度地图类MCP体验

博主头像 背景一、核心定义与协议基础MCP协议由Anthropic发起，被称为“AI界的USB-C接口”，其核心是通过标准化接口实现AI模型与外部工具/数据的无缝交互。在地图领域，高德、百度、腾讯等地图服务商已全面兼容MCP协议，提供地理编码、路线规划、POI检索等标准化API接口，支持开发者通过简单配置即可 ...

神级辅助工具，解决GPT-SoVITS配音发音纠正和逐句优化

博主头像 即使地表最强AI配音也无法自动识别360应配音成三百六十还是三六零，在长文配音中很难一次满意，总会因为个别几句配音不理想而毁掉整个配音成果。 在GPT-SoVITS配音中，自动把长文章拆分成段落或长句子，让创作者可以精细地调节所有不满意的局部小段落配音，再自动合成回完整的音频。 由于GPT-SoVI ...

MCP开发应用，使用python部署sse模式

一、概述 MCP服务端当前支持两种与客户端的数据通信方式：标准输入输出(stdio) 和 基于Http的服务器推送事件(http sse) 1.1 标准输入输出(stdio) 原理： 标准输入输出是一种用于本地通信的传输方式。在这种模式下，MCP 客户端会将服务器程序作为子进程启动，双方通过约定的标 ...

当决策树遇上脏数据：连续值与缺失值的解决方案

博主头像 在机器学习中，决策树算法因其简单易懂、可解释性强而被广泛应用。 然而，现实世界中的数据往往复杂多变，尤其是连续值和缺失值的存在，给决策树的构建带来了诸多挑战。 连续值（如年龄、收入）无法直接用于决策树的离散分裂点，需要转化为“离散区间”。 缺失值（如用户未填写的问卷项）可能导致信息损失或模型偏差。 ...

2025年10款顶级电子签章软件使用点评，哪款适合你？怎么选？

博主头像 在数字化转型的浪潮中，电子签章软件已成为企业降本增效、保障合规的“刚需工具”。无论是内部文件盖章、合同签约，还是政务办理，一款安全、高效且符合法律规范的电子签章软件能让流程“快一步”。2025年，我们结合市场表现、用户口碑和技术创新，为你精选以下10款电子签章工具——每一款都有优势特长，看看哪款适合 ...

决策树剪枝：平衡模型复杂性与泛化能力

博主头像 在机器学习的世界里，决策树是一种简单而强大的算法，但它的 “任性生长” 却常常让数据科学家陷入 “过拟合的困境”。 想象一下，一棵决策树如果无限生长，它可能会完美地拟合训练集中的每一个数据点，但当面对新的数据时，却可能表现得像一个“陌生人”——预测完全失效。 这种现象背后的原因在于模型过于复杂，对训 ...

一个简洁易用的 DeepSeek 第三方开源客户端！

博主头像 大家好，我是 Java陈序员。 之前介绍一款开箱即用、支持多个大语言模型服务的桌面客户端。 开箱即用！一款支持多个大语言模型服务的桌面客户端！ 今天，给大家安利一个简洁易用的 DeepSeek 第三方开源客户端！ 关注微信公众号：【Java陈序员】，获取开源项目分享、AI副业分享、超200本经典计算 ...

让 LLM 来评判 | 技巧与提示

博主头像 这是 让 LLM 来评判 系列文章的第六篇，敬请关注系列文章: 基础概念 选择 LLM 评估模型 设计你自己的评估 prompt 评估你的评估结果 奖励模型相关内容 技巧与提示 LLM 评估模型已知偏差及缓解措施: 缺乏内部一致性：同一 prompt 输入评估模型执行多次得到的结果可能不一样 (如果 ...

决策树：机器学习中的“智慧树”

博主头像 在机器学习的广阔森林中，决策树（Decision Tree）是一棵独特而强大的“智慧树”。 它是一种监督学习算法，既可以用于分类任务，也能用于回归任务，通过树形结构模拟人类决策过程。 这篇文章会带你了解决策树，从基础概念开始，一步步讲解如何构建决策树、常用的算法以及它的实际应用。 1. 概述 决策树 ...

【深度学习】从VAE到GAN漫谈

博主头像 正文 从AE说起 AE是一个特征提取模型，通过编解码的形式重构输入，完成低维特征表示工作 推导 存在一个输入\(x\)，构造AE编码器\(p_\theta(x)\)，得到离散低维特征\(z\)； 通过AE解码器\(q_\phi(z)\)，重构回\(\hat{x}\)； 通过正则项\(\Vert x- ...

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