Facebook签到位置

流程分析：
1、获取数据集
2、基本数据处理
2.1 缩小数据范围
2.2 选择时间特征
2.3 去掉签到较少的地方
2.4 确定特征值和目标值
2.5 分割数据集
3、特征工程 — 特征预处理（标准化）
4、机器学习 — knn+cv
5、模型评估

# 人工智能 # 机器学习 # 大数据 # 数据分析 # 数据挖掘
Logo
DAMO开发者矩阵

DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。

更多推荐

SERL：让真机强化学习从“难用”走向“可复现”的强化学习框架 ----（5）工程篇

Frame Stacking 提供了一个微小的时间窗口，让模型具备"前瞻性"，能够补偿掉几毫秒的系统延迟。这种分层结构让高层的策略决策与底层的精确控制解耦。真正让 SERL 的 RL 训练安全可控的，是底层控制逻辑从死板的"位置控制"转向了灵动的"力反馈控制"。策略输出的 action 不再是"刚性移动到 (x, y, z)"，而是"将弹簧的平衡点移到 (x, y, z)"。如果机器人每次 res

avatar DAMO开发者矩阵
cover

双奖加冕 全速领航 | 匠芯创以全栈“芯片+方案”之力，引领工控与具身智能大规模产业落地

avatar DAMO开发者矩阵

LangChain 基础使用：从入门到实战

写 LLM 应用最烦的就是 Prompt 拼装。| 这个管道操作符是 LangChain Expression Language 的核心，把组件串联起来。做聊天机器人必须处理历史消息。单个 LLM 调用的场景有限。模板的好处是 Prompt 和代码分离，改 Prompt 不用动逻辑。每次把 history 传进去，模型就能理解上下文了。这就是 Chain——把输入一层层传递，最后出结果。来一个完整

avatar DAMO开发者矩阵