邊界

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《從內耗到心流—清理「精神熵」,重整內在秩序,驅動最高行動力與幸福感》 中篇提到我們該如何勇敢應對內耗的現實世界,也就是擺脫情感內耗,找回清醒與自我價值感的練習 如果你曾陷入感情的消耗、社交的疲憊,這本書可以讓你從「戀愛腦」與「社交壓力」中回神。
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5/5從內耗到心流—清理「精神熵」,重整內在秩序,驅動最高行動力與幸福感
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看到騙子Liar這個關鍵字,難道我就是天生的騙子,我們從原文關鍵字來看看所謂的「騙子」到底有什麼更深的意涵?
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傍晚雨剛停。樓外的紅燈籠逐一點亮,水氣從青磚縫隙裡冒出,街道像一幅被濕墨潑染的畫。 「易血樓」開門。 下方大廳人類男女依序落座,手腕貼著驗證條碼。桌上陳列著晶亮器皿,熟肉、香料、玫瑰與微鐵,混合成一種難以言喻的甘美血香。有人輕聲交談,有人靜靜等待。 她站在回廊,俯視整個宴席。
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#方格新手#邊界
以前上班的時候,有個同事一直給人一種冷冷淡淡、圍起高牆的印象,從不多說一句話,也不參與閒聊。 其實我也差不多,只是大家沒發現而已。 直到有一天,我們偶然聊到 YouTube 頻道,原來我們都喜歡看知識型內容。我說我最近迷上刑事案件,同事回:「你知道那個地球監獄論嗎?」一講開,古文明、靈魂轉生、外
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YOLO (You Only Look Once) 是一種即時物件偵測系統。它使用單一神經網路直接從完整影像預測邊界框和類別機率。相較於需要多個階段來偵測物件的其他物件偵測系統,YOLO 的速度非常快。 簡單來說,YOLO 的運作方式是將輸入的影像分成一個網格系統。每個網格單元負責預測中心落在該單
DBSCAN 透過 ε 半徑與 MinPts 判斷密度,無須事先設定群數,可自動偵測任意形狀群集並標記離群點,對含雜訊或非線性分布的地理、天文、社群資料特別實用;但 ε、MinPts 需細調,且在高維度時距離計算衰減,效果有限。
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本篇用「二十個問題」直觀類比帶你輕鬆掌握決策樹與隨機森林的運作邏輯!從特徵選擇到集成學習,清楚解釋資訊增益與Gini指標,並結合Python實作比較兩者效能與決策邊界。想強化分類準確率、避免過擬合,這章就是你的關鍵轉折點!
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想了解高維分類的利器?本篇深入解析 SVM 如何利用超平面與支援向量巧妙分割資料,結合核函數處理非線性問題,適用於影像、醫療、金融等小樣本高維任務。搭配Python視覺化實作與參數調整建議,是你邁向精準分類的必學單元!
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想秒懂 KNN?本篇以動畫式圖解+Python 實作,教你選 K 值、避維度詛咒,並比較各主流模型優劣,讓你迅速掌握懶惰學習精髓,啟動非線性分類第一步;從距離計算、決策邊界到優缺點與實戰建議一應俱全,讀完立即上手!
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想以最低門檻踏入分類?本章用邏輯回歸貫穿機率思維、Sigmoid與Python實作,教你一節課掌握二元分類、混淆矩陣、AUC與ROC曲線,並示範閾值調整及決策邊界視覺化,醫療、金融、郵件過濾都能即刻上手,為XGBoost與深度學習奠定扎實基礎。
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