努力的小雨

摘要： 首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 在上一节中，我们已经完成了对所有经过均衡和清洗的菜品数据的准备工作。接下来，我们将考虑使用多种算法，也就是不同的分类器，来构建模型。我们将利用这个数据集和各种分类器，基于一组特定的配料，预测这些菜品属 阅读全文

摘要： 分类算法 首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 分类算法是监督学习的一种重要方法，它与回归算法在许多方面有相似之处。监督学习的核心目标是利用已有的数据集进行预测，无论是数值型数据还是类别型数据。具体而言，分类算法主要用于将输入数据归类为不 阅读全文

摘要： 今天我们的Spring AI源码分析主题即将结束。我已经对自己感兴趣的基本内容进行了全面的审视，并将这些分析分享给大家。如果你对这个主题感兴趣，可以阅读以下几篇文章。每篇文章都层层递进，深入探讨相关内容。考虑到长文可能让大家感到疲惫，我采用了逐步推进的方式，确保每一篇都简明易懂，便于理解。希望能为你 阅读全文

摘要： 在上一章节中，我们深入分析了Spring AI的阻塞式请求与响应机制，并探讨了如何增强其记忆能力。今天，我们将重点讲解流式响应的概念与实现。毕竟，AI的流式回答功能与其交互体验密切相关，是提升用户满意度的重要组成部分。 基本用法 基本用法非常简单，只需增加一个 stream 方法即可实现所需功能。接 阅读全文

摘要： 我们在前面的两个章节中基本上对Spring Boot 3版本的新变化进行了全面的回顾，以确保在接下来研究Spring AI时能够避免任何潜在的问题。今天，我们终于可以直接进入主题：Spring AI是如何发起请求并将信息返回给用户的。 在接下来的内容中，我们将专注于这一过程，而流式回答和函数回调的相 阅读全文

摘要： 首先，我们来澄清一下 aot.factories 和 spring.factories 之间的区别。这两个文件不仅名称不同，而且在功能上也存在显著差异。接下来，我们将深入探讨这两个文件的具体作用以及它们各自的应用场景。让我们一起来揭开它们的神秘面纱吧！ 在我们上一次讨论 Spring Boot 3 阅读全文

摘要： 首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 今天，我们的主要任务是按照既定的流程再次运行模型，并将其成功加载到 Web 应用程序中，以便通过 Web 界面进行调用。最终生成的模型将能够基于 UFO 目击事件的数据和经纬度信息，推断出事件发生的城 阅读全文

摘要： 今天我们将继续深入探讨KES的单机安装，依然围绕Docker的使用展开。这一部分的内容将涵盖一些常见的陷阱以及在遇到问题时如何进行有效的反馈和解决。首先，我们需要找到官方的安装教程，确保以官方指南为主，同时结合我们自己的使用习惯。 为什么我们如此青睐Docker，而不是选择传统的命令行安装呢？在当今 阅读全文

摘要： 首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 在之前的学习中，我们学习了直线线性回归与多项式回归，我们今天的主题则是逻辑回归，我记得在前面有讲解过这两个回归的区别，那么今天我们主要看下逻辑回归有哪些特征需要我们识别的。 逻辑回归 逻辑回归主要用于 阅读全文

摘要： 首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 在之前的学习中，我们已经对数据的准备工作以及数据可视化有了一定的了解。今天，我们将深入探讨基本线性回归和多项式回归的概念与应用。 如果在过程中涉及到一些数学知识，大家也不必感到畏惧，我会逐步为大家进行 阅读全文

摘要： 最近我对前端开发产生了浓厚的兴趣，尤其想要尝试一些新的界面设计。然而，我遇到了一个棘手的问题：在完成UI设计后，如何将其高效地转化为HTML或其他前端框架的代码。尽管最后我还是花了不少时间逐行敲代码，但我希望分享我的过程，以便为其他有相似需求的人提供参考。也许有人会从中获益，这样就能避免再次浪费时间 阅读全文

摘要： 首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 数据准备-清洗 在进行机器学习的第一步——准备数据，为了方便起见，我已经提前下载好了所需的文件。 https://files.cnblogs.com/files/guoxiaoyu/US-pumpki 阅读全文

摘要： 在本文中，我们探讨了回归分析在统计学和数据分析中的重要性和应用。线性回归和逻辑回归作为两种主要的回归分析方法，分别适用于不同类型的数据建模和预测需求。通过数学建模，它们能够揭示变量之间的关系，并且在实际应用中展现了强大的预测能力。 阅读全文

摘要： 机器学习作为人工智能的重要组成部分，通过算法自动发现数据中的模式和规律，从而使我们能够做出预测和决策。在学习过程中，我们强调了重要的关键词汇和步骤，包括训练数据集、模型、训练方法和调优过程。 阅读全文

摘要： Mock测试是测试过程中的一种方法，用于替代那些难以构造或获取的对象，通过创建虚拟对象来进行测试。所谓难以构造的对象如何理解呢？ 举例来说，像HttpServletRequest这样的对象需要在具有servlet容器环境的情况下才能创建和获取。而难以获取的对象则是指需要准备相关环境才能使用的对象，比 阅读全文