逻辑回归

最新推荐文章于 2025-05-26 15:25:32 发布
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from sklearn.liner_model import LogisticRegression
log_reg=LogisticRegression()
log_reg.fit(X,y)
log_reg.predict()
log_reg.predict_proba()

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

log_reg=LogisticRegression(C,penalty='l2')

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

log_reg=LogisticRegression()              #默认OVR
log_reg=LogisticRegression(multi_class="multinomial",solver="newton-cg")   #OVO

OVR and OVO

from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
ovr=OneVsRestClassifier(log_reg)
ovr.fit(X_train,y_train)
ovr.score(X_test,y_test)
#OneVsOneClassifier
小雨林夕
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Ollama本地私有化部署通义千问大模型Qwen2.5
L
09-26 5149
Qwen是阿里巴巴集团Qwen团队的大型语言模型和大型多模态模型系列。现在大型语言模型已经升级到Qwen2.5。语言模型和多模态模型都是在大规模多语言和多模态数据上进行预训练的，并在符合人类偏好的高质量数据上进行后训练。Qwen具有自然语言理解、文本生成、视觉理解、音频理解、工具使用、角色扮演、人工智能代理等功能。在Qwen2发布的过去三个月里，许多开发人员在Qwen2语言模型上构建了新的模型，向我们提供了宝贵的反馈。在此期间，我们专注于创建更智能、知识更丰富的语言模型。
使用Cursor + Qwen2.5 大模型 零经验研发微信小程序：自由构建个性化节拍器应用实战
老牛啊
01-03 649
本文介绍了如何利用Cursor工具结合Qwen2.5大模型快速开发一款个性化的微信小程序——老牛同学节拍器。通过详细的步骤，我们展示了从零开始创建一个功能完备的小程序所需的全部流程……
从Cherry Studio 入门 MCP：为你的大模型插上翅膀
细节处有神明的博客
03-22 1818
简单来说，MCP 是一种接口协议，它是连接 API 和大模型的桥梁。通过 MCP，我们可以调用和操作第三方工具，从而扩展大模型的能力边界。MCP 让大模型不再局限于预训练的知识，而是能够实时地与外部世界互动。MCP 协议就像为大模型添加了翅膀，让它们能够突破自身的限制，与外部世界进行互动。通过 Cherry Studio 这样易用的工具，我们可以轻松地为自己的大模型配置各种 MCP 服务，从而解锁更多可能性。
实操干货！MCP全解析，一步步教你借助第三方MCP Server开发Agent_mcp server 开发
jennycisp的博客
04-18 1594
随着最近Manus带动Agent应用的火热，MCP（模型上下文协议）成为很多社区热议的话题。今天为带大家带来深度的MCP解析与实操应用指南，相信看完这篇你应该可以立刻上手MCP。让我们从一个实际的开发样例开始。假如你开发了一个AI应用，无论是ChatBot还是复杂的Agent，都不会再局限于简单的LLM对话，很多时候你需要与外部世界连接，以访问数据源或使用工具。比如：操控浏览器实现自动化；访问本地文件访问数据库结构，以更好的让AI做编程调用CRM的API以驱动智能客服流程。
一种基于通义千问prompt辅助+Qwen2.5-coder-32b+Bolt.new+v0+Cursor的无代码对话网站构建方法
qq_44373268的博客
12-09 1815
今年似乎大模型之间的“内卷”已经有些偃旗息鼓了，各大技术公司逐渐从单纯追求模型参数量的竞赛中抽身，转向更加注重模型的实际应用效果与效率，开始内卷起了LLM“载具”不知道这个词是不是我第一个发明的哈，总之我更喜欢将结合了大模型的工具都称之为LLM“载具”，这些“载具”就像是为强大的大模型配备了各种增强功能的载体，使得它们能够更好地融入不同的应用场景中，解决具体的问题涉及到编程和开发方面的，这两年就涌现出了至少五款以上的产品（其实远远不止这么点。
Firefly-一个支持Qwen2.5、Qwen2和Yi1训练的大型模型训练工具.5、Phi-3、Llama3、Gemma、M
10-16
旅行商问题Firefly-一个支持Qwen2.5、Qwen2和Yi1训练的大型模型训练工具.5、Phi-3、Llama3、Gemma、MiniCPM、Yi、Deepseek、Orion、Xverse、Firefly-一个支持Qwen2.5、Qwen2和Yi1训练的大型模型训练工具.5、Phi-3、...
qwen2.5 + langchain pip依赖包
11-15
根据提供的文件信息，我们可以识别出一系列关于Python编程语言中qwen2.5和langchain pip依赖包的详细知识点。以下是对这些知识点的梳理和总结： ### qwen2.5 + langchain pip依赖包知识点总结 #### 1. qwen2.5介绍...
uniapp 开发安卓app 微信授权获取昵称 头像登录
m0_63542260的博客
05-26 372
在manifest.json中配置appid 以及appsecret。
项目 react+taro 编写的微信 小程序，什么命令，可以减少console的显示
weixin_42771529的博客
05-26 958
在 Taro 项目中，为了减少 console 的显示（例如 console.log、console.info 等），可以通过配置 terser-webpack-plugin 来移除生产环境中的 console 调用。配置步骤：修改 index.js 文件构建生产环境代码使用以下命令构建生产环境代码：在 Taro 项目中，为了减少console的显示（例如等），可以通过配置来移除生产环境中的console调用。
博达S5700-48ET4X2QBIOS+emmc交换机编程器固件(WinHex)
05-26
博达S5700-48ET4X2QBIOS+emmc交换机编程器固件(WinHex)48口2.5G交换机
LabVIEW 2019结合三菱PLC通讯与SQLite数据库：多线程交互技术实现 · SQLite数据库 v4.0
05-26
内容概要：本文详细介绍了如何使用LabVIEW 2019与三菱PLC进行通讯，并结合SQLite数据库和JKI状态机实现多线程交互。具体来说，通过OPC UA和MC通讯协议实现LabVIEW与PLC之间的实时数据交换，利用SQLite数据库进行数据存储和查询，采用JKI状态机框架管理程序状态，以及使用数组队列实现多线程间的高效数据传递。整个项目展示了工业自动化控制系统的技术集成和应用。 适合人群：对工业自动化感兴趣的工程师和技术人员，尤其是熟悉LabVIEW、PLC编程和数据库管理的人群。 使用场景及目标：适用于需要提高工业自动化控制系统效率和可靠性的应用场景，如制造业、能源行业等。目标是通过集成多种技术和工具，优化控制系统的设计和性能。 其他说明：文中不仅涵盖了技术细节，还提供了具体的实现步骤和方法，有助于读者理解和实际操作。
基于OpenCV的人脸识别考勤系统
最新发布
05-26
本项目使用 Qt C++ 进行开发，基于 OpenCV 实现了一个功能多样、操作便捷、精度较高的课堂人脸识别考勤系统，其主要功能和特点如下： 功能： （1）登录：用户可自由设置登录账号及密码； （2）注册：未录入人脸的学生和老师可通过摄像头进行人脸注册； （3）签到和签退：已注册的学生和老师可通过摄像头进行签到和签退； （4）签到签退模式：分为单人签到签退和集体签到签退，集体签到签退模式下可一次为多人进行签到和签退； （5）监管模式：开始监管模式下，可通过摄像头记录课堂是否有人在睡觉； （6）管理员模式：老师可通过摄像头验证进入管理员模式，该模式下可对用户、签到签退、睡觉、逃课、缺勤等多项数据进行管理。 技术特点： （1）人脸检测更精准：调用深度学习 TensorFlow 人脸检测模型，比传统 OpenCV 的人脸检测算法更加快速和精准； （2）人脸识别精度高：人脸注册时允许多张拍照，使得 OpenCV 训练模型时有更多的样本，提高了识别的精度； （3）数据库：使用小巧便捷的 SQLite 数据库，占用内存小，运行较快； （4）跨平台：使用 Qt C++ 开发系统，使得该系统在 Windows 和 Linux系统下都可运行。
三相LCL并网逆变器：基于母线电压外环PI控制与解耦内环的优化及稳定性分析
05-26
内容概要：本文详细探讨了三相LCL并网逆变器的设计与控制策略，重点介绍了LCL滤波器的应用及其基于母线电压外环PI控制和解耦内环的双闭环控制系统。文中阐述了PI控制和SPWM调制技术的工作原理，并通过仿真实验验证了该控制策略在扰动条件下的稳定性和动态响应能力。实验结果显示，即使在光照强度突然变化的情况下，系统也能快速恢复稳定，表现出优异的性能。 适合人群：从事电力电子系统设计、逆变器技术研发的专业人士，以及对新能源发电系统感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解三相并网逆变器工作原理和控制策略的研究人员和技术人员。目标是在实际应用中提升逆变器的性能和稳定性，特别是在面对外部扰动时的快速响应能力。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还结合了具体的仿真实验数据，帮助读者更好地理解和掌握相关技术细节。
计算机组成原理复习缩略版.ppt
05-26
计算机组成原理复习缩略版.ppt
三相LCL并网逆变器：有功无功解耦控制的高精度快速响应技术及其应用 · 分布式能源
05-26
内容概要：本文详细介绍了三相LCL并网逆变器的有功无功解耦控制技术，旨在实现高控制精度和快速响应速度。文章首先阐述了三相LCL并网逆变器的重要性和应用场景，特别是在风能、太阳能等分布式能源系统中的广泛应用。接着，重点讨论了有功无功解耦控制技术的具体实现方法，包括有功功率和无功功率的独立控制，以及如何通过精确的电流检测、先进的数字信号处理技术和优化系统参数来提升控制精度和响应速度。最后，强调了该技术在未来可再生能源和智能电网发展中所起的关键作用。 适合人群：从事电力电子、新能源发电、智能电网等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解三相LCL并网逆变器工作原理及优化控制方法的研究人员和技术人员，目标是提高电力系统的稳定性和性能。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还涉及实际应用中的优化措施和技术手段，有助于读者全面掌握相关技术细节。
西门子S7-1200控制V90伺服PN通讯完整项目程序及实战案例解析
05-26
内容概要：本文详细介绍了利用西门子S7-1200 PLC 控制 V90 伺服电机的完整项目程序，涵盖了PN总线通讯、Modbus RTU通讯和西门子HMI人机界面控制。具体包括：PN总线通讯配置、博图v15程序编写、Modbus RTU通讯设置、触摸屏程序设计以及配套的EPLAN电气图纸。文中提供了详细的代码示例和技术细节，帮助读者理解和掌握该项目的关键技术和实现方法。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是那些需要深入了解PLC控制、伺服驱动和通讯协议集成的专业人士。 使用场景及目标：适用于工业自动化控制系统的设计与实施，旨在提高系统的响应速度、稳定性和精度。通过学习本案例，读者能够掌握如何将不同组件整合在一起，构建高效可靠的自动化系统。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还包括大量实用的操作指南和实例代码，便于读者快速上手并应用于实际工作中。
C++ Qt实战项目：坦克大战源代码解析
05-26
这款坦克游戏是基于C++语言开发的，目前已有详细源码解析。游戏已实现的功能包括：地图编辑（通过按键“m”操作）、地图加载（按键“l”）、地图保存（按键“s”）、玩家坦克的移动（使用“asdw”键控制方向）以及坦克发射子弹（按键“j”）。在此基础上，我们计划进一步拓展游戏功能，例如设计关卡、让坦克能够攻击怪物、实现坦克的升级机制以及新增坦克的魔法攻击功能等。
COMSOL多物理场仿真软件六大模块应用实例详解
05-26
内容概要：本文介绍了COMSOL多物理场仿真软件的六个主要模块应用实例，包括两相流、流固耦合、旋域、稀物质传递、表面对表面的辐射、固体传热、动网格及气象数据调取。每个案例都详细解析了相应的应用场景和技术实现方法，旨在帮助用户掌握COMSOL的强大仿真功能及其在不同领域的具体应用。 适合人群：从事多物理场仿真工作的工程师、科研人员及高校师生。 使用场景及目标：适用于需要进行复杂物理现象模拟的研究项目，如化工、机械、航空航天、热科学等领域。通过学习这些案例，用户可以提升对COMSOL的理解和操作技能，从而更高效地完成仿真任务。 其他说明：文中提供的案例不仅展示了COMSOL的仿真能力，还提供了宝贵的实际操作经验和技巧，有助于用户在未来的工作中灵活运用这些知识。
10G与40G以太网FPGA源码详解：基于UDP与TCP协议的K7、Z7系列全测试经验分享 - 高速以太网 (05月26日)
05-26
内容概要：本文详细介绍了基于FPGA（特别是Kintex-7和Zynq-7000系列）实现10G/40G以太网的数据传输系统。文中涵盖了从物理层到协议层的设计与实现，重点讨论了UDP和TCP协议的具体实现方法及其优化措施。对于UDP，作者分享了一个并行校验和计算的方法来提高效率；而对于TCP，则着重于滑动窗口管理和状态机设计。此外，还提供了具体的测试结果以及一些实用的调试技巧。 适合人群：从事FPGA开发、网络通信研究的专业人士，尤其是那些希望深入了解高速以太网协议栈实现的技术人员。 使用场景及目标：适用于想要构建高性能网络设备的研究机构或企业。目标是帮助读者掌握如何利用FPGA实现高效的网络协议栈，从而满足高带宽低延迟的应用需求。 其他说明：文中不仅有理论讲解还有大量的代码片段展示，使得读者能够更好地理解和应用所介绍的内容。同时，提供的测试数据也为后续的工作提供了参考依据。
IDEA通义灵码AI
02-25
### IntelliJ IDEA 中通义灵码 AI 功能介绍 IntelliJ IDEA 提供了一系列强大的工具来增强开发体验，其中包括与通义灵码 AI 相关的功能。这些功能可以帮助开发者更高效地编写代码并提高生产力。 #### 安装通义灵码插件 为了使用通义灵码的相关特性，在 IntelliJ IDEA 中需要先安装对应的插件： 1. 打开 **Settings/Preferences** 对话框 (Ctrl+Alt+S 或 Cmd+, on macOS)。 2. 导航到 `Plugins` 页面[^1]。 3. 在 Marketplace 中搜索 "通义灵码" 并点击安装按钮。 4. 完成安装后重启 IDE 使更改生效。 #### 配置通义灵码服务 成功安装插件之后，还需要配置通义灵码的服务连接信息以便正常使用其提供的各项能力： - 进入设置中的 `Tools | Qwen Coding Assistant` 菜单项[^2]。 - 填写 API Key 和其他必要的认证参数。 - 测试连接以确认配置无误。 #### 使用通义灵码辅助编程 一旦完成上述准备工作，就可以利用通义灵码来进行智能编码支持了。具体操作如下所示： ##### 自动补全代码片段 当输入部分语句时，IDE 将自动提示可能的后续逻辑，并允许一键插入完整的实现方案[^3]。 ```java // 输入 while 循环条件前半部分... while (!list.isEmpty()) { // 激活建议列表选择合适的循环体内容 } ``` ##### 解释现有代码含义 选中某段复杂的表达式或函数调用，右键菜单里会有选项可以请求通义灵码解析这段代码的作用以及优化意见。 ##### 生产测试案例 对于已有的业务逻辑模块，借助于通义灵码能够快速生成单元测试框架及初始断言集，减少手动构建的成本。 ```python def test_addition(): result = add(2, 3) assert result == 5, f"Expected 5 but got {result}" ```
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