DONA，可爱的智能机器人乞丐

最新推荐文章于 2025-09-15 17:24:12 发布
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DONA是一款在地铁中进行慈善募捐的可爱机器人，它采用红色衣帽装扮，能够眨眼并鞠躬致谢，深受孩子们喜爱。所募集的资金将全部用于慈善事业。


大家一定见惯了地铁中的乞讨人，不过都已经审美疲劳了，DONA是一个可爱的机器人，红色的衣帽，会眨眼睛，还会对你鞠躬，融入了行为学，社会学，可爱至极，她收集到的钱用于慈善事业，看到这么可爱的机器人，小孩子们喜欢的不得了。

 

Kaggle机器学习入门课程 泰坦尼克号数据科学解决方案中文翻译
qiangrx的专栏
11-08 769
Kaggle等竞赛网站定义要解决的问题或要提出的问题，同时提供用于训练数据科学模型的数据集，并根据测试数据集测试模型结果。泰坦尼克号生存竞赛的问题或问题定义在Kaggle上描述如下。根据训练样本集中的乘客生存与否的信息，我们的模型能否根据不包含生存信息的测试数据集确定这些乘客是否生存。我们还可能希望对我们问题的领域进行一些初步了解。这在Kaggle竞赛描述页面上有所描述。以下是需要注意的要点。1912年4月15日，泰坦尼克号在首航中与冰山相撞，沉没，导致2224名乘客和船员中有1502人遇难。
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DoNa:域纳米结构-开源
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DoNa (Domain Nanostructure) 是一款用于设计 3D 纳米结构原子模型的免费软件。 该程序允许您快速创建、修改和分析复杂的纳米结构模型。 该软件现已集成到程序 DiAnNa (https://sourceforge.net/projects/dianna) 中...
【人工智能】数据分析与机器学习——泰坦尼克号的数据处理
mucheng771的博客
05-20 2110
1912年4月15日，泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没，船上共有2224名乘客和乘务人员，最终有1502人遇难。沉船导致大量伤亡的重要原因之一是，没有足够的救生艇给乘客和船员。虽然从这样的悲剧性事故中幸存下来有一定的运气因素，但还是有一定规律可循的，一些人，比如妇女、儿童和上层人士，比其他人有更高的存活可能性。泰坦尼克号事件留下了“弥足珍贵”的数据记录。如前所述，乘客的幸存率存在一定的规律，因此这些数据记录集成了Kaggle上流行的入门机器学习的数据集。
【机器学习】Kaggle实战泰坦尼克号海难生死预测（背景介绍、加载数据、数据探索、数据预处理、构建模型、模型预测）
专注上位机开发、机器视觉、机器学习、嵌入式软硬件开发
01-06 1万+
在学习机器学习相关项目时，Titanic生存率预测项目也通常是入门练习的经典案例。Kaggle平台为我们提供了一个竞赛案例“Titanic: Machine Learning from Disaster”，在该案例中，我们将探究什么样的人在此次海难中幸存的几率更高，并通过构建预测模型来预测乘客生存率。 本项目通过数据可视化理解数据，并利用特征工程等方法挖掘更多有价值的特征，然后利用同组效应找出共性较强的群体并对其数据进行修正，在选择模型时分别比较了Gradient Boosting Classifier、
泰坦尼克沉船存活率（机器学习，Python）
qq_52485934的博客
05-24 3617
总体来说，这些结论说明在泰坦尼克号上，逃生时有一定的优先考虑，年龄、性别、船票等级、有无亲属等因素都可能影响乘客的生还率，泰坦尼克号沉船幸存者多为老人、小孩和妇女，而牺牲者多为年轻的男士，这样的历史数据，让我感受到了人性之美与善。：目前使用的数据仅包含部分乘客的信息，未来可以寻找更多相关的数据，例如那些没有生还的乘客信息、关于乘客的职业等信息。由于名字之间的头衔有着明显的区别，名字之中包含着具体的称谓，可以将称谓提取出来作为变量，可能就是不同等级有着不同的称谓，比如，结婚的人是一种，普通的人又是一种。
Kaggle-练习赛-Titanic -机器学习 -集成学习
qq_38770806的博客
09-15 1464
集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习方法，通过结合多个基学习器的预测结果来提高整体模型的性能。其核心思想是“群策群力”，即多个弱学习器可以组合成一个强学习器。集成学习通常能显著降低过拟合风险，提高泛化能力。
机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读
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本篇内容给大家详细讲解了特征工程的知识，包括数据清洗（数据对齐、缺失值处理、异常值处理），特征构建，特征变换，特征选择与实战特征工程经验等内容。
机器学习实战
xiongmaowangd的博客
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本章我们通过经典的“泰坦尼克号生存预测”项目为大家讲解机器学习的完整应用，该项目来自于全球知名的数据科学竞赛平台。该平台是数据科学、机器学习、人工智能领域的重要社区之一，为数据科学家和算法工程师提供了一个实践、分享和竞争的空间。无论是新手还是经验丰富的专家，Kaggle 都能为其提供丰富的资源和挑战，通过平台提供的数据集、竞赛、课程等资源，用户可以根据自身的需求提升相关的数据科学技能并与全球的数据科学家互动。泰坦尼克号生存预测项目是 Kaggle 上最著名的入门级机器学习项目之一。
关于DONA的一些理解与解读
张然的博客
09-07 4560
最近在系统性研究ICN体系架构。想把影响力比较大的DONA、NetInf、CONET、COMET、PURSUIT等架构都梳理一遍，了解每个架构的原理，解决的问题以及优势和劣势所在，供大家分享以及自己反思所用。 1.DONA 最先拜读的还是Scott Shenker大神领导的DONA项目的代表性论文 A Data-Oriented (and Beyond) Network Architectur
泰坦尼克号乘客生存预测
weixin_42255757的博客
05-27 1246
本文介绍了泰坦尼克号乘客生存预测模型，并对多个模型的训练精度进行了比较。
Hotel dona酒店介绍ppt模板.rar
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【Hotel dona酒店介绍PPT模板】是一款由SOAP出品的专业设计作品，专为展示酒店信息而精心制作。这款模板以其54页的丰富内容和精美的配图，展现了欧美风格的独特魅力，是酒店业者进行品牌宣传、业务展示或者项目提案...
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07-04
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05-25
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【Java设计模式】单例模式七种实现方案对比：线程安全、性能与适用场景深度解析
12-16
内容概要：文章深入剖析了Java中单例模式的七种实现方式，包括饿汉式、懒汉式（线程不安全与线程安全）、双重检查锁定（DCL）、静态内部类、枚举单例和容器式单例，详细讲解了每种写法的实现原理、优缺点及适用场景，并从性能、线程安全、代码可读性等多个维度进行对比分析，最终指出应根据实际应用场景选择最优方案。同时强调枚举单例在防止反射和序列化破坏方面的优势，以及静态内部类和DCL在延迟加载与性能之间的平衡。; 适合人群：具备一定Java基础，熟悉面向对象设计和多线程编程，工作1-3年的开发人员或希望深入理解设计模式原理的技术人员。; 使用场景及目标：①理解单例模式在高并发环境下的线程安全实现机制；②掌握如何避免反射和序列化破坏单例；③在实际项目中根据需求选择最优的单例实现方式，提升系统稳定性与性能。; 阅读建议：此资源不仅展示代码实现，更注重原理剖析和场景对比，建议结合JVM类加载机制、指令重排、synchronized与volatile关键字等知识点深入理解，并通过动手实践和调试加深对各种写法差异的认识。
内镜检查腺瘤性息肉和增生性息肉识别数据集，支持pascal voc xml,识别率可达99.4%,已标注好
12-16
数据集图片和标注详情可点击博客链接查看详情： https://backend.blog.youkuaiyun.com/article/details/155979179
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建适用于综合能源系统与电网优化调度的电力电子变换装置仿真平台。该模型可用于研究PET在柔性负荷、低碳经济调度、新能源接入等场景下的运行特性与控制策略，结合文中提及的多领域仿真资源，突出其在电力系统智能化管理中的关键作用。文档还列举了大量相关科研仿真案例，涵盖微电网优化、储能配置、负荷预测及电力电子变换器建模等内容，形成以电力系统为核心的多技术交叉仿真体系。; 适合人群：电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及从事电力电子与智能电网开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力电子变压器PET的拓扑结构与控制策略研究；②支撑综合能源系统、微电网、储能优化等领域的仿真验证；③为含高比例可再生能源的电网低碳经济调度提供模型基础；④配合Matlab/Simulink环境开展教学与科研建模。; 阅读建议：建议结合文档中提供的网盘资源下载完整仿真模型，重点关注PET的中间直流环节建模与系统级集成应用，同时可参考文中列出的优化算法与控制策略实现方法，进行二次开发与仿真验证。
postgre 15.12数据库的tar镜像
12-16
postgre 15.12数据库的tar镜像
算法设计基于深度优先的回溯法搜索策略：组合优化问题中的解空间树隐式遍历与剪枝技术应用
最新发布
12-16
内容概要：本文主要介绍了回溯法的基本概念及其在算法设计中的应用。回溯法是一种基于深度优先搜索的暴力枚举策略，通过“尝试-验证-回退”的机制在解空间树中寻找可行解或最优解。文章强调了回溯法的四个关键特性：采用深度优先方式遍历解空间树；具有试探性搜索并结合剪枝优化以提高效率；适用于解空间大且存在多约束条件的组合优化问题；以及通过递归或迭代隐式遍历解空间树，无需显式构建整棵树结构。此外，文中还列举了相关练习题，帮助理解该算法的应用场景与实现逻辑。; 适合人群：具备基本数据结构与算法基础，正在学习算法设计与分析的计算机专业学生或初级开发者；适合有一定编程经验、希望提升算法思维能力的研发人员； 使用场景及目标：①理解回溯法在解决排列、组合、子集、八皇后、图着色等经典问题中的设计思路；②掌握如何通过剪枝优化提升搜索效率；③学习如何将实际问题建模为解空间树并进行隐式遍历； 阅读建议：建议结合具体编程实践，手动实现典型回溯算法例题，并通过调试观察递归调用过程与剪枝效果，加深对回溯机制的理解。
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1. 文件标题中包含了“Hotel dona酒店介绍ppt模板”这一部分，表明这是关于介绍某个名为“Hotel dona”的酒店的演示文稿模板。PPT模板是一种常用的演示文稿设计，它为用户提供了一套预先设计好的幻灯片布局、字体、...
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