- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
- JavaScript 中，深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）
跳房子的前端
前端面试javascript开发语言ecmascript
在JavaScript中，深拷贝（DeepCopy）和浅拷贝（ShallowCopy）是用于复制对象或数组的两种不同方法。了解它们的区别和应用场景对于避免潜在的bugs和高效地处理数据非常重要。以下是对深拷贝和浅拷贝的详细解释，包括它们的概念、用途、优缺点以及实现方式。1.浅拷贝（ShallowCopy）概念定义：浅拷贝是指创建一个新的对象或数组，其中包含了原对象或数组的基本数据类型的值和对引用数
- 深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用
AGI通用人工智能之禅
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
深度Q-learning：在直播推荐系统中的应用关键词：深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
- 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
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深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
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- 云服务业界动态简报-20180128
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一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
- ResNet的半监督和半弱监督模型
Valar_Morghulis
Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有：https://hub.fastgit.org/r
- 联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记
努力搬砖的星期五
笔记联邦学习机器学习机器学习tensorflow
FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddatahttps://www.youtube.com/watch?v=89BGjQYA0uE文章目录FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddata1.DecentralizeddataEdgedevicesGboard:mobilekeyboa
- PCL 怎样可视化深度图像
LeonDL168
PCL计算机视觉人工智能视觉检测图像处理算法
本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法，在3D视窗中以点云形式进行可视化（深度图像来源于点云），另一种是，将深度值映射为颜色，从而以彩色图像方式可视化深度图像。代码首先，在PCL（PointCloudLearning）中国协助发行的书提供光盘的第7章例2文件夹中，打开名为range_image_visualization.cpp的代码文件，同文件夹下可以找到相关的测试点云文件room_scan1.
- el-dialog高度设置
夏之小星星
前端vue.jselementuicss
el-dialog高度设置::v-deep.el-dialog{height:78vh;overflow:auto;}
- elementuiPlus取消el-input的边框
qq_39016177
elementui
elementuiPlus取消el-input的边框1.通常取消边框的方法设置border为none2.还有其他类似边框的例如outlinebox-shadow这两个属性都是会产生边框效果3.el-input需要更改的话–如下需要修改box-shadow为空即可上代码:deep(.el-input__wrapper){align-items:center;background-color:#F7F
- 【双语新闻】AGI安全与对齐，DeepMind近期工作
曲奇人工智能安全
agi安全llama人工智能
我们想与AF社区分享我们最近的工作总结。以下是关于我们正在做什么，为什么会这么做以及我们认为它的意义所在的一些详细信息。我们希望这能帮助人们从我们的工作基础上继续发展，并了解他们的工作如何与我们相关联。byRohinShah,SebFarquhar,AncaDragan21stAug2024AIAlignmentForumWewantedtosharearecapofourrecentoutput
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人工智能移动开发大数据
AwesomeTensorFlowAcuratedlistofawesomeTensorFlowexperiments,libraries,andprojects.Inspiredbyawesome-machine-learning.WhatisTensorFlow?TensorFlowisanopensourcesoftwarelibraryfornumericalcomputationusin
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘
ShuQiHere
人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据，还能从数据中学习，从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统，背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同，它不再依赖于人类编写的固定规则，而是通过数据自我改进模型，从而更灵活
- 综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”
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该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上，许多应用程序需要对实例进行分类，而这些实例的类以前没有见过。零样本学习（Zero-ShotLearning）是一种强大而有前途的学习范例，其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
- 机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习
Efred.D
人工智能机器学习深度学习人工智能
文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络,目前学界大致把机器学习分为传统机器学习和机器学习两个类别
- 端到端的自动驾驶论文与代码整理
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LearningbyCheatinggithubcodearxivpaperconferenceonrobotlearning最新进展(May2021)Checkoutourlatestfollow-upwork:WorldonRails(2020)Checkoutoursubmissiontothe2020CARLAChallenge!pass
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文章目录概主要内容PReLUKaiming初始化ForwardcaseBackwardcaseHeK,ZhangX,RenS,etal.DelvingDeepintoRectifiers:SurpassingHuman-LevelPerformanceonImageNetClassification[C].internationalconferenceoncomputervision,2015:1
- 深度神经网络详解：原理、架构与应用
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深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
- 前端开发需要了解的算法知识
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手写深拷贝functiondeepClone(obj){//处理基础数据类型和函数if(obj===null||typeofobj!=='object'){returnobj;}//处理数组if(Array.isArray(obj)){returnobj.map(item=>deepClone(item));}//处理对象constclonedObj={};for(constkeyinobj){i
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- 推荐：FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目
褚知茉Jade
推荐：FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目FastAPI-for-Machine-Learning-Live-DemoThisrepositorycontainsthefilestobuildyourveryownAIimagegenerationwebapplication!OutlinedarethecorecomponentsoftheFastAPIwebframework,anda
- 【python】【Ray的概述】
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python开发语言
Overview概述Rayisanopen-sourceunifiedframeworkforscalingAIandPythonapplicationslikemachinelearning.Itprovidesthecomputelayerforparallelprocessingsothatyoudon’tneedtobeadistributedsystemsexpert.Rayminimi
- 什么是监督学习（Supervised Learning）
救救孩子把
AIAI学习
一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。借助已有的标记数据，监督学习模型学会了从输入到输出的映射关系，进而在各类实际问题中实现自动化决策。无论是医疗诊断、金融市场分析、客户行为预测，还是提升生产效率以及个性化推荐系统等领域，监督学习都彰显出巨大的潜力与价值。随着技术的持续进步，监督学习
- LLM系列(4)：通义千问7B在Swift/DeepSpeed上微调秘诀与实战陷阱避坑指南
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LLM工业级落地实践人工智能自然语言处理promptSwifiDeepSpeed通义千问Qwen
LLM系列(4)：通义千问7B在Swift/DeepSpeed上微调秘诀与实战陷阱避坑指南阿里云于2023年8月3日开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B以及对话模型Qwen-7B-Chat，这也是国内首个开源自家大模型的大厂。在诸多权威大模型能力测评基准上，如MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval、WMT22，通义千问7B均取得了同参数级别开源模型中的最好表现，
- 使用3DUNet训练自己的数据集（pytorch）— 医疗影像分割
编程日记✧
智能医疗pytorch人工智能python计算机视觉图像处理深度学习健康医疗
代码：lee-zq/3DUNet-Pytorch:3DUNetimplementedwithpytorch(github.com)文章<cicek16miccai.pdf(uni-freiburg.de)3DU-Net:LearningDenseVolumetricSegmentation
- 探索任务的隐秘世界：推荐Task2Vec
邓越浪Henry
探索任务的隐秘世界：推荐Task2Vecaws-cv-task2vecOfficialcodeforthepaper"Task2Vec:TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在机器学习
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询（默认）
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率，weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本：
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式，
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法）
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube（Fail to download libraries from server）
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。
这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误：
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题：
有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头，
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个：
（1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。
（2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。
（3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题：
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类，用于占位，只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security（09）——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下：
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><
