《Learning

蓝桥杯真题 - 公因数匹配 - 题解

题目链接：https://www.lanqiao.cn/problems/3525/learning/个人评价：难度2星（满星：5）前置知识：调和级数整体思路题目描述不严谨，没说在无解的情况下要输出什么

ExRoc·2025-01-19 21:05

蓝桥杯真题 - 子树的大小 - 题解

题目链接：https://www.lanqiao.cn/problems/3526/learning/个人评价：难度2星（满星：5）前置知识：无整体思路整体将节点编号−1-1−1，通过找规律可以发现，节点

ExRoc·2025-01-19 21:04

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。

墨夶·2025-01-19 21:34

【JVM】—G1 GC日志详解

G1GC日志详解⭐⭐⭐⭐⭐⭐Github主页https://github.com/A-BigTree笔记链接https://github.com/A-BigTree/Code_Learning⭐⭐⭐⭐⭐

一棵___大树·2025-01-19 20:30

NLP 中文拼写检测纠正论文-04-Learning from the Dictionary

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？可我只会写CRUD啊！一个提升英文单词拼写检测性能1000倍的算法？单词拼写纠正-03-leetcodeedit-distance72.力扣编辑距离NLP开源项目nlp-hanzi-similar汉字相似度word-

·2025-01-19 15:13

【已解决】ImportError: libnvinfer.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

问题描述：按照tensorrt官方安装文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#installing-tar

小小小小祥·2025-01-19 14:30

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。

亚远景aspice·2025-01-19 13:29

利用Python运行Ansys Apdl

学习资源Ansys官网：https://www.ansys.com/zh-cnAnsysAcademic（Ansys学术）:https://www.ansys.com/zh-cn/academicAnsysLearningForum

ssssasda·2025-01-19 13:25

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

第三讲隐语架构

SecretPad：轻量化安装快速验证POC可定制集成SecretNote：Notebook形式交互式建模多节点一站式管理和交互运行状态跟踪算法层PSI/PIR、DataAnalysis、FederatedLearningPSI

huang8666·2025-01-19 05:14

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

机器学习和深度学习的概念

MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。

你好呀我是裤裤·2025-01-18 11:34

PLUTO：突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限

24年4月来自香港科技大学的论文“PLUTO:PushingtheLimitofImitationLearning-basedPlanningforAutonomousDriving”。

硅谷秋水·2025-01-18 10:27

官宣开源阿里云与清华大学共建AI大模型推理项目Mooncake

2024年6月，国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室（MachineLearning,AI,BigDataSystemsLab）联合发布了以KVCache为中心的大模型推理架构

·2025-01-17 19:03

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注

IT古董·2025-01-17 14:09

《C++ 赋能强化学习：Q - learning 算法的实现之路》

Q-learning算法作为强化学习中的经典算法，在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的应用前景。

·2025-01-16 23:24

2024年大数据最全【ES专题】ElasticSearch集群架构剖析_es集群

IngestNode：数据前置处理转换节点，支持pipeline管道设置，可以使用ingest对数据进行过滤、转换等操作MachineLearningNode：负责跑机器学习的Job，用来做异常检测TribeNode

kenzsoft·2025-01-16 17:04

机器学习与深度学习间关系与区别

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。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用

AGI通用人工智能之禅·2024-09-16 02:27

云服务业界动态简报-20180128

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

Captain7·2024-09-15 12:26

机器学习VS深度学习

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。

nfgo·2024-09-15 11:28

ResNet的半监督和半弱监督模型

Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps:/

Valar_Morghulis·2024-09-15 11:49

联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记

FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddatahttps://www.youtube.com/watch?

努力搬砖的星期五·2024-09-15 11:55

PCL 怎样可视化深度图像

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

LeonDL168·2024-09-15 10:52

Awesome TensorFlow

AwesomeTensorFlowAcuratedlistofawesomeTensorFlowexperiments,libraries,andprojects.Inspiredbyawesome-machine-learning.WhatisTensorFlow

weixin_30594001·2024-09-13 17:49

【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘

机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。

ShuQiHere·2024-09-13 14:59

综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”

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。

硅谷秋水·2024-09-13 14:27

机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习

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

Efred.D·2024-09-13 08:55

端到端的自动驾驶论文与代码整理

LearningbyCheatinggithubcodearxivpaperconferenceonrobotlearning最新进展(May2021)Checkoutourlatestfollow-upwork

大别山伧父·2024-09-13 08:53

Lt-8 Multithreading

IntendedLearningOutcomesTounderstandtheconceptofconcurrency.Tounderstandthedifferenceofaprocessandathread.TodefineathreadusingtheThreadclassandRunnableinterface.TocontrolthreadswithvariousThreadmethod

yanlingyun0210·2024-09-12 20:03

如何使用Pytorch-Metric-Learning？

文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning？

鱼儿也有烦恼·2024-09-12 17:12

推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learning

潘惟妍·2024-09-12 09:53

推荐：FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目

褚知茉Jade·2024-09-12 05:58

【python】【Ray的概述】

Overview概述Rayisanopen-sourceunifiedframeworkforscalingAIandPythonapplicationslikemachinelearning.Itprovidesthecomputelayerforparallelprocessingsothatyoudon

资源存储库·2024-09-12 04:23

什么是监督学习（Supervised Learning）

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。

救救孩子把·2024-09-12 02:33

使用3DUNet训练自己的数据集（pytorch）— 医疗影像分割

3DUNet-Pytorch:3DUNetimplementedwithpytorch(github.com)文章<cicek16miccai.pdf(uni-freiburg.de)3DU-Net:LearningDenseVolumetricSegmentation

编程日记✧·2024-09-11 23:44

探索任务的隐秘世界：推荐Task2Vec

邓越浪Henry·2024-09-11 22:06

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https:

小夏refresh·2024-09-11 20:50

linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程

在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码，方便及时交互。

天启大烁哥·2024-09-11 10:15

如何在DPDK中实现协议解析？

初始化DPDK环境首先，你需要初始化DPDK环境，加载EAL(EthernetAddressLearning)库，并设置好内存池、环形缓冲区等。

编码小哥·2024-09-11 08:29

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。

山颠海涯·2024-09-10 11:33

2021-03-31 每日打卡

昨日完成情况：1.6k散步，❌帕梅拉（我好懒）2.思维导图，statistical和machinelearning,先快速看一遍中文版，然后细看英文版.太多了，感觉在面试前看不完。

来多喜·2024-09-09 06:25

强化学习分类

Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率：PolicyGradients

0penuel0·2024-09-08 16:29

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1

我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

元学习（meta learning）（一）

元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”，也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数，或者在决定网络架构，改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参，今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU，然后一次训练多个模型，有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉，最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU，这些

前行居士·2024-09-08 02:48

《Learning to Count without Annotations》CVPR2024

摘要论文提出了一种名为UnCounTR的模型，该模型能够在没有任何手动标注的情况下学习进行基于参考的对象计数。这是通过构建“Self-Collages”（自我拼贴画）实现的，即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本，提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。UnCounTR基于现有的无监督表示和分割技术，首次成功展示了无需手动监督即可进行参考计数的能力。实验表明，该方法不仅超越了简单的基线和通用模

夏日的盒盒·2024-09-07 19:35

深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合

目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的

CristianoC·2024-09-07 14:39

[ROS2 Foxy] rclcpp_action “no match for ‘operator=’ (operand types are“

---stderr:learning_action_cpp/userdata/dev_ws/src/ros2_21_tutorials/learning_action_cpp/src/action_move_client.cpp

chdlr·2024-09-07 07:05

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