CMake

1.数据预处理数据清洗:识别并处理缺失值,但异常值不宜进行处理。2.特征提取与选择多维特征分析:从数据中提取能够描述医疗保险欺诈的特征。特征选择:使用方差阈值等方法选择对预测最有贡献的特征。3.模型构建与训练模型选择:基于项目需求和数据特性,选择合适的机器学习算法。模型训练:使用训练数据集对模型进行
640Python项目任务
web-ui-dashboard开源项目
本项目脚手架快速搭建web服务。基于epoll/poll/select + c + cmake +react19 +vite 5 +antd。 本项目特点:基于epoll,轻量级,资源消耗少,跨平台(linux/windows)。 分前后端项目代码,源代码少,vite和cmake一条龙构建。 分前后端项目代码,源代码少,vite和cmake一条龙构建。 分前后端项目代码,源代码少,vite和cmake一条龙构建。
1300C/C++项目构建
使用c++ 和QT开发桌面软件程序,使用opencv处理摄像头输入图片,使用Local Color Correction using Non-Linear Masking算法对图像进行自动矫正,然后输出
1870C/C++项目构建
当前共3个项目more
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