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AI原生应用性能优化：混合推理的7个最佳实践 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 AI人工智能与大数据 AI-native 性能优化 ai
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神经网络架构搜索 IJCAST主编进化计算神经网络架构人工智能
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c++STL库与快速排序浪子小院基础精讲 c++算法开发语言数据结构
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AI伦理与自动驾驶：当机器掌握方向盘时的道德抉择 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络人工智能自动驾驶 unix ai
AI伦理与自动驾驶：当机器掌握方向盘时的道德抉择关键词：AI伦理、自动驾驶、道德算法、电车难题、责任归属、技术监管、人机协作摘要：本文深入探讨自动驾驶技术发展过程中面临的伦理挑战，从经典的"电车难题"出发，分析AI决策系统在生死抉择中的道德困境。我们将剖析自动驾驶的伦理框架设计原则，探讨技术实现方案，并通过代码示例展示伦理算法如何嵌入自动驾驶系统。文章还将讨论法律责任划分、社会接受度等现实问题，最
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利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率关键词：大数据、Doris、企业数据决策、数据处理、效率提升摘要：本文围绕利用大数据领域的Doris来提升企业数据决策效率展开。首先介绍了背景，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了Doris的核心概念、架构以及与其他系统的联系。详细讲解了Doris的核心算法原理和具体操作步骤，并给出Python代码示例。同时介绍了相关的数学模型和公式。通过
燕大《Python机器学习》实验报告：探索机器学习的奥秘温冰礼
燕大《Python机器学习》实验报告：探索机器学习的奥秘【下载地址】燕大Python机器学习实验报告下载这份实验报告是燕山大学软件工程专业的学生在进行机器学习实验时所编写的，内容详实，结构清晰，可以直接下载使用。报告中的实验数据和代码均经过验证，确保下载后可以直接应用于实际项目或作为学习参考项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tut
Python 运用 Matplotlib 绘制动画图的流程 Python编程之道 Python人工智能与大数据 Python编程之道 python matplotlib 开发语言 ai
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什么是 Paxos和Raft MonkeyKing.sun paxos raft
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什么是DPoS（Delegated Proof of Stake，委托权益证明） MonkeyKing.sun DPoS
DPoS（DelegatedProofofStake，委托权益证明）是一种基于PoS（权益证明）演进而来的共识算法，设计初衷是提高性能、增强治理效率、实现社区自治。一、什么是DPoS（委托权益证明）？DPoS是一种将记账权“委托给投票选出的代表节点”的共识机制。普通用户不直接参与出块，而是通过投票选出“代表人”代为记账和验证交易。可以理解为：“股东大会投票选董事会代表他们管理公司”。二、DPoS的
（转）优秀的 python 机器学习库 patrick75 python 机器学习 python 机器学习
优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
DAY 10 机器学习建模与评估心落薄荷糖 Python训练营机器学习人工智能
知识点：1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多，但是难度不大，仔细看看示例代码，好好理解下这几个评估指标。作业：尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算，提供了高效的数组操作。impor
【图像处理入门】12. 综合项目与进阶：超分辨率、医学分割与工业检测小米玄戒Andrew 图像处理：从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法 python 计算机视觉 CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目，打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案，掌握医学图像分割的U-Net实现，设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化，帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1：图像超分辨率重建（从模糊到清晰的跨越）1.技术背景与核心指标超分辨率（SR）是通过算法将低分辨率（LR）图像恢复为高分辨率
Python机器学习元学习库higher 音程机器学习人工智能 python 机器学习
higher是一个用于元学习（Meta-Learning）和高阶导数（Higher-ordergradients）的Python库，专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制，使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新，并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景：元学习（Meta-Learning）比如MAML（Model-Agnosti
OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log() 村北头的码农 OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
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基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测深度学习乐园深度学习实战项目迁移学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！番石榴病害数据集背景描述番石榴（Psidiumguajava）是南亚的主要作物，尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维，支持区域经济和营养。不幸的是，番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型，帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像，分为三类。图像经过预处理步骤，例如钝
四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型深度学习乐园深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中，传统分类算法模型数量众多，适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标（示例）本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle，该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集，包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集，搭建相应的传统机器
基于AFM注意因子分解机的推荐算法深度学习乐园深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有：中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等，曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝，拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色：深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程，请进入官网：zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑，v：zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
算法训练营|数组总结慧泽huize 数据结构算法 leetcode python c++
时间复杂度：算法执行语句的次数空间复杂度：算法在运行过程中临时占存储空间大小数组（C++）：存放在连续内存空间的相同类型固定大小的数据的集合，不能删除，只能覆盖列表（Python）：数据可以是不同类型，列表长度可变1.二分查找循环不变量原则，清楚区间定义时间复杂度：O(logn)空间复杂度：O(1)2.双指针法快指针找到新数组元素，慢指针指向新数组下标时间复杂度：O(n)空间复杂度：O(1)3.双
手把手教程：在 VS2017 32位 Windows 环境下编译 OR-Tools 9.6 并集成到 C++ 项目 A小庞 C++知识算法 c++开发语言 or-tools 算法库
OR-Tools是Google开源的优化算法库，支持路径规划、线性规划、约束编程等多种功能。本文将详细介绍在VisualStudio201732位Windows环境下编译OR-Tools9.6的两种方法：联网自动下载依赖和手动编译依赖项，并提供避坑指南。方法一：联网自动下载依赖（推荐新手）步骤1：克隆OR-Tools仓库gitclonehttps://github.com/google/or-to
Google的OR-Tools：运筹学与优化的强大工具 A小庞算法调度算法 or-tools Google
在当今数字化时代，优化问题无处不在，从物流配送到生产计划，从资源调度到交通流量优化，这些看似复杂的问题都可以通过专业的工具来解决。Google的OR-Tools正是这样一款强大的运筹学和优化工具包，它为开发者提供了丰富的算法和功能，帮助解决各种复杂的优化问题。一、OR-Tools简介OR-Tools（OperationsResearchTools）是Google开源的一个用于组合优化的软件套件，旨
第十届“信也科技杯”全球 AI 算法大赛火热开赛！巅峰对决 · 超三十万奖金等你挑战猫头虎猫头虎精品博客专栏科技人工智能神经网络计算机视觉语音识别机器学习目标检测
巅峰对决·超三十万奖金等你挑战！第十届“信也科技杯”全球AI算法大赛火热开赛！第十届信也科技杯全球AI算法大赛活动目录合作单位赛事概况赛事奖励赛事日程速览即刻报名参赛电脑端报名报名选手交流群关于“信也科技杯”关于信也科技合作单位“信也科技杯”是由信也科技主办的数据算法竞赛平台，信也科技与两大全球顶级AI会议合作不仅是IJCAI2025官方合作单位，“信也科技杯”也被CIKM2025AnalytiC
《聚类算法》入门--大白话篇：像整理房间一样给数据分类
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基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】拉勾科研工作室 matlab 开发语言
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C8051F单片机在三轴伺服转台动力学模型与伺服算法仿真中的应用【附设计】
自动化设计|控制系统|毕业设计指导|工业自动化解决方案✨专业领域：程序设计与调试工业自动化控制系统HMI人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具：西门子S7系列编程三菱/欧姆龙应用PIC单片机触摸屏界面设计电气CAD制图工业现场总线技术自动化设备调试主要内容：控制系统设计工业自动化方案规划电气原理图绘制控制程序编写与调试毕业论文指导毕业设计题目与程序设计✅具体问题可以私信或查
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机器学习5——非参数估计平和男人杨争争山东大学机器学习期末复习机器学习概率论算法
非参数估计在参数估计中我们已经提到，想要估计后验概率P(ωi∣x)=p(x∣ωi)p(ωi)p(x)P\left(\omega_i\midx\right)=\frac{p\left(x\mid\omega_i\right)p\left(\omega_i\right)}{p(x)}P(ωi∣x)=p(x)p(x∣ωi)p(ωi)，就需要估计类条件概率p(x∣ωi)p\left(x\mid\omega
机器学习4——参数估计之贝叶斯估计平和男人杨争争山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
贝叶斯估计问题建模：后验概率公式：P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
机器学习3——参数估计之极大似然估计平和男人杨争争山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能算法
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knob UI插件使用换个号韩国红果果 JavaScript jsonp knob
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Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库白糖_ JQuery Mobile
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impala-2.1.2-CDH5.3.2 dayutianfei impala
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求二进制数中1的个数周凡杨 java 算法二进制
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刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧代码如下; 经典的程序执行面试题 //关于程序执行的顺序 //例如： //定义一个基类 public class A(){ public A(
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