学习笔记(05):人工智能-必备数学基础视频教程-奇异值的分解

【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步 -一杯为品- 数学线性代数矩阵
本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数：x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍人工智能生成内容（AIGC）正在迅速改变我们的世界。从文本、代码到图像和音乐，AIGC正在各个领域展示其强大的能力，并开始挑战传统的创意产业。本篇文章将深入探讨AIGC的概念、技术原理、应用场景以及其对未来职业的影响，并为读者提供入门AIGC的实用指南。1.1AIGC的兴起AIGC的兴起得益于近年来人工智能技
机器学习 [白板推导]（三）[线性分类] 神齐的小马机器学习分类人工智能
4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型模型：f(x
内容创作者必备！Deepseek赋能，让创作更高效小焱创作 AI改变未来人工智能人工智能写作 ai写作深度学习神经网络 ai chatgpt
内容创作者必备！DeepSeek赋能，让创作更高效在当今信息爆炸的时代，内容创作已成为自媒体博主们展现才华、吸引粉丝的重要途径。然而，面对日益增长的竞争压力和不断变化的用户需求，如何高效、高质量地产出内容成为了摆在我们面前的一大挑战。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，一款名为DeepSeek的智能工具应运而生，为内容创作者提供了强大的赋能。本文将深入探讨DeepSeek的基本概念、深层次解读、
开源模型应用落地-Qwen2-VL-7B-Instruct-vLLM-OpenAI API Client调用开源技术探险家开源大语言模型-新手试炼深度学习 AI编程 AIGC
一、前言学习Qwen2-VL，为我们打开了一扇通往先进人工智能技术的大门。让我们能够深入了解当今最前沿的视觉语言模型的工作原理和强大能力。这不仅拓宽了我们的知识视野，更让我们站在科技发展的潮头，紧跟时代的步伐。Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力，以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力，无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容，还是在实际工作中进行文档处理、解决
ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比：AI 语言模型的博弈与未来一ge科研小菜菜人工智能人工智能
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展，AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。其中，ChatGPT（OpenAI）、DeepSeek（中国团队研发）和Grok（xAI，ElonMusk旗下公司）是当前三大具有代表性的AI语言模型。它们在技术架构、应用场景、用户体验、生态开放性等多个维度各具特色，并针对不同的用户需
Ollama 基本概念 Mr_One_Zhang 学习Ollama ai
Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型（Model）在Ollama中，模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型，能够执行不同的任务，例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型，常见的模型有：deepse
【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？前网易架构师-高司机 golang从入门到精通 golang json go 结构体首字母大写 golang从入门到精通 go从入门到精通
目录作者简介：问题抛出分析结论作者简介：高科，先后在IBMPlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作 -一杯为品- 机器学习深度学习人工智能
主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
为什么转行大模型行业？深度解析职业变革与技术红利大模型入门教程大模型学习语言模型人工智能 AI 大模型程序员大模型入门
引言2023年ChatGPT的爆发式发展，标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界，更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者，越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因，并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径，为从业者提供系统性分析。一、行业变革：传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例，随着移动互联网流量
DeepSeek 与云原生后端：AI 赋能现代应用架构一ge科研小菜菜后端人工智能后端
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今快速发展的互联网时代，云原生（CloudNative）架构已成为后端开发的主流趋势。云原生后端的核心目标是利用云计算的弹性、可扩展性和高可用性，为现代应用提供稳定可靠的后端支持。而人工智能（AI）技术的发展，使得智能化成为云原生后端的新趋势。DeepSeek作为新一代AI技术，在云原生后端的自动化运维、智能资源调度、安全增强和高效数
AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构 AI智能涌现深度研究 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））浪九天人工智能直通车开发语言 python 机器学习深度学习神经网络人工智能
目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination,R2）机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）详细解释均方误差是回归问
国央企AI落地：以智能客服系统为突破口的详细实施方案探讨数商云网络 B2B系统数字化电商平台人工智能大数据架构 java 微服务 spring
一、引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展和广泛应用，国央企作为国民经济的重要支柱，正积极探索AI技术在企业管理、业务运营等方面的应用。智能客服系统作为AI技术的一个重要应用领域，具有提升服务效率、增强用户体验、降低运营成本等显著优势，成为国央企AI落地的重要突破口。本文将详细探讨国央企如何以智能客服系统为突破口，实施AI技术的落地应用，并结合数商云在智能客服系统领域的实践经验，为国央企提供一套切
从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用努力的小雨机器学习机器学习前端人工智能
首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点，并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先，请不要担心，本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们
CSDN社区，到底该不该用DeepSeek AI生成文章？ Small踢倒coffee_氕氘氚 python 经验分享
##引言在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展，逐渐渗透到各个行业和领域。作为AI技术的一个重要分支，自然语言处理（NLP）在内容创作、文本生成等方面展现出了巨大的潜力。DeepSeekAI作为一款先进的AI写作工具，能够自动生成高质量的文章，极大地提高了内容创作的效率。然而，随着AI生成内容的普及，CSDN社区中的开发者、技术爱好者和内容创作者们开始思考一个问题：我们到底该不该
AI大模型从入门到精通，2025终极指南！好卷啊，又不能躺平，只能悄悄卷你们了！大模型教程人工智能大模型训练 LLM 知识库大模型大模型入门大模型学习
什么是AI大模型？AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于
Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例云策量化 Python自动化炒股量化投资量化软件 python 量化交易 QMT PTrade 量化炒股量化投资 deepseek
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AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】 AI大模型-大飞人工智能学习大模型 LLM AI 程序员大模型学习
引言近年来，以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径，帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearn dnn cnn
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【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习 @金色海岸 sklearn 学习人工智能
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Python与Web3.0：重新定义数字身份验证的未来随着Web3.0的迅猛发展，传统的身份验证方式正面临越来越大的挑战。从依赖中心化服务器存储用户数据，到如今去中心化、用户掌控数据的新时代，身份验证系统经历了前所未有的变革。而作为一个人工智能、区块链和Python技术的深度爱好者，我认为Python将成为构建Web3.0身份验证系统的重要工具。今天，我们就来聊聊如何结合Python与Web3.0
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大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案更多参考公众号：优享智库引言项目背景与意义数字化转型目标与期望实施方案概述零售行业现状及挑战实体零售行业现状数字化转型面临的挑战市场需求与趋势分析大模型与数据要素赋能策略大模型技术及应用场景数据要素采集、整合与治理赋能策略制定与实施路径数字化转型关键技术与解决方案人工智能技术及应用大数据分析与挖掘技术云计算、物联网等技术支持定制化解决方案设计
从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）码事漫谈 AI 人工智能
文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
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深入解析两大AI模型的架构与功能草莓屁屁我不吃人工智能 chatgpt
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纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用 kkchenjj 分子动力学2 机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
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如何减少跨团队交付摩擦？——基于 DevOps 与敏捷的最佳实践网罗开发实战实战源码 devops 运维
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Spring中@Value注解，需要注意的地方无量 spring bean @Value xml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
mongoDB 分片开窍的石头 mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
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编码乱码问题灵静志远 java jvm jsp 编码
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想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1 首先要
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一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper 一:SQLiteOpenHelper创建数据库: 1,SQLi
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group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
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【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？ val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect reduceByKey在这里的操作，是把
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读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
iOS应用打包发布常见问题 chenhbc ios iOS发布 iOS上传 iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。 1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用 OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样，不一样在哪里呢？国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多，仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法)，从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题，而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性，这样一来，在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
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