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深度学习框架PyTorch原理与实践 AI天才研究院 AI实战大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
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R语言环境下载和RStudio安装教程 CyberXZ r语言开发语言 R语言
R语言环境下载和RStudio安装教程R语言是一种广泛应用于统计计算和数据分析的编程语言。它提供了丰富的统计和图形功能，被广泛用于数据科学、机器学习和数据可视化等领域。本教程将向您介绍如何下载和安装R语言环境以及RStudio集成开发环境。步骤1：下载R语言环境首先，您需要下载R语言环境。请按照以下步骤进行操作：在您的Web浏览器中打开R官方网站（https://www.r-project.org
自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测 Z211613347 机器学习深度学习人工智能
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PyTorch 训练一个分类器亚里平台工具类 pytorch训练网络
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TypeError: expected np.ndarray (got numpy.ndarray)问题处理天籁忍者运行错误 numpy PyTorch 环境配置版本冲突代码运行
问题描述：更换设备后重新搭建的anaconda环境，装好numpy、pytorch后运行相关代码，出现该错误。原因：numpy版本有问题。解决方法：我的numpy版本是1.14，重新卸载，下载好1.19的whl文件重新安装，代码可以运行。以上解决方法供参考。
python中keras_Python深度学习——keras（一） weixin_39534321 python中keras
神经网络的核心组件是层(layer)，它是一种数据处理模块，可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据，出来的数据变得更加有用(吃进去的是草，挤出来的是奶)。大多数深度学习，都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载keras中的mn
机器学习--学习计划 kyle~ 机器学习机器学习学习人工智能
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机器学习--概览 kyle~ 机器学习机器学习人工智能
一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。2.与编程的区别传统编程机器学习输入：规则+数据→输出：结果输入：数据+结果→输出：规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据：模型学习的原材料（结构化/非结构化）特征（Feature）：数据的可量化属性（如房价预测中的
机器学习笔记20241017 tt555555555555 学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
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基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测） Life is a joke PYTHON 人工智能机器学习机器学习集成学习人工智能
1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现追蜻蜓追累了机器学习深度学习 cnn lstm 神经网络 gru 回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS
随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）追蜻蜓追累了深度学习机器学习 python 随机森林大数据回归算法算法
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关于双塔模型的简单介绍 eso1983 python 算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构，其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间，通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下：importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景 python算法(魔法师版) 深度学习人工智能
DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台，利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例，展示了这些技术如何被应用于实际问题中。一、推荐系统电子商务协同过滤：在电商平台中，协同过滤用于根据用户的历史行为（如购买记录、浏览历史等）推荐相关商品。基于用户的相似性或项目的相似性来生成个性化推荐。Python深色版本fromsurpriseimportDataset,
一篇文章了解AI大神何凯明 Ai知识精灵人工智能
何凯明（KaimingHe）是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍：个人背景：何凯明出生于中国，后赴美国深造。他分别在2007年和2011年在清华大学获得学士和博士学位，专业是电子工程。职业经历：在完成博士学位后，何凯明加入了微软亚洲研究院（MicrosoftResearchAsia）。2015年，他加入了FacebookAIResearch（FAIR），成
机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？ shimly123456 NLP 相关杂谈机器学习人工智能算法
首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本TN:被预测为假，实际为假的样本FN:被预测为假，实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义：被正确预测的样本占总样本的比例缺陷：尽管准确率
使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南小桥流水---人工智能人工智能 python安装库 anconda conda python 开发语言
使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时，我们通常会选择Anaconda作为管理工具，因为它不仅提供了Python的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作。Conda是Anaconda中的一个包和环境管理工具，通过使用Conda命令，我们可以方便地创建、管理和切换不同的Python环境。下面是一些常用的Conda命令，详细介绍如何使用这些命令来
基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践人工智能_SYBH 深度学习人工智能神经网络机器学习 lstm
1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中，我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术，介绍其发展历程、核心原
动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型王国平 pytorch 人工智能数据分析 python 数据挖掘
在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展，而且促进了人工智能技术的革新，已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域，具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南，重点介绍了基于P
机器学习笔记——正则化好评笔记补档机器学习人工智能论文阅读 AIGC 计算机视觉深度学习面试
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机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习好评笔记机器学习笔记机器学习人工智能 AI AI编程算法工程师
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（ManualFeatureExtraction）：自动特征提取（AutomatedFeatureExtraction）：2.特征选择
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AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路 nbsaas-boot 人工智能
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TensorFlow实现卷积神经网络CNN 红叶骑士之初 Tensorflow
一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积（滤波器）都会提取
【机器学习BDT】python代码实现(下) mcoc132 Python 机器学习机器学习 python 人工智能
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打架检测系统：基于YOLOv5的实时人群打架行为识别 2025年数学建模美赛 YOLO 深度学习 ui 计算机视觉视觉检测
1.引言打架检测，作为一个复杂且具有挑战性的任务，已经在多个领域展现出其巨大的应用潜力，尤其是在公共安全监控、安防摄像头、智能城市等应用场景中。通过深度学习技术，尤其是基于YOLOv5的目标检测，我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控，并有效地检测和识别人群中的打架行为。本博客将详细介绍如何使用YOLOv5模型搭建一个打架检测系统，包含数据集准备、YOLOv5训练、UI界面设计以及优化和部署
深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议 QQ_767172261 单目测距深度学习目标检测人工智能
深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度$W$的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距：网上有很多关于单目测距的文章，主要借鉴的是OpenCV学习笔记（二十一）——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距（python+opencv）两篇文章，在这里特别作出说明。工作环境：Ubunt
Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作 AI天才研究院大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战计算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
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Spring中@Value注解，需要注意的地方无量 spring bean @Value xml
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