一起学习机器学习

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。
江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。
JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？
人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。
VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。
程序员洲洲·2024-09-08 15:24

Elasticsearch——配置详解

作者简介：大家好，我是smart哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司CTO联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬学习必须往深处挖，挖的越深，基础越扎实！
smart哥·2024-09-08 15:51

参加《生涯创客营》初选自述

我是喜欢读古典老师的书，看古典老师的公众号，和大家一起学习古典老师的“得到”专栏，从朋友圈看到这个消息，毫不犹豫的报名吧，虽然我并没有上过新精英的课程，通过这次筛选的机会不是很大，可以依然想去申请。
李欣心理点滴·2024-09-08 13:30

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大
Network_Engineer·2024-09-08 12:58

【岁月慢行】读书，改变一个孩子

你有多长时间没有和孩子一起学习、一起进步了
伊水芳草苑·2024-09-08 11:17

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

0基础跟德姆（dom）一起学AI Python进阶03-面向对象版: 学生管理系统

*面向对象版:学生管理系统*Student学生类*StudentCMS学生管理类*main.py程序的主入口*加入文件:student.txt存储学生信息*深拷贝和浅拷贝*可变类型*不可变类型---1.学生管理系统-分析*涉及到的知识点*面向对象*列表,字典*for,if,input...*文件操作*......*需求分析*结论:分模块(.py文件)进行开发***main.py**程序的主入口**
跟德姆(dom)一起学AI·2024-09-08 11:22

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进
AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。
MavenTalk·2024-09-08 09:10

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，
鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

老师，你们还好吗？

图片发自App依稀记得您冒着大雪满天飞，奋不顾身来教室等我们，和我们一起学习的画面，依稀记得那年冬天学
露洁·2024-09-08 08:41

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。
Jtti·2024-09-08 08:01

2024年最新2024整理 iptables防火墙学习笔记大全_modepro iptables，2024年最新最新Linux运维高级面试题汇总

不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！–flush-F[chain]Deleteall
2024云技术·2024-09-08 04:37

一起学习LeetCode热题100道（72/100）

72.每日温度(学习)给定一个整数数组temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answer[i]是指对于第i天，下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用0来代替。示例1:输入:temperatures=[73,74,75,71,69,72,76,73]输出:[1,1,4,2,1,1,0,0]示例2:输入:temperatures=[30,
久违的小技巧·2024-09-08 04:35

一起学习LeetCode热题100道（42/100）

42.将有序数组转换为二叉搜索树(学习)给你一个整数数组nums，其中元素已经按升序排列，请你将其转换为一棵平衡二叉搜索树。示例1：输入：nums=[-10,-3,0,5,9]输出：[0,-3,9,-10,null,5]解释：[0,-10,5,null,-3,null,9]也将被视为正确答案：示例2：输入：nums=[1,3]输出：[3,1]解释：[1,null,3]和[3,1]都是高度平衡二叉搜
久违的小技巧·2024-09-08 04:35

4D习书-第五章 4D给NASA团队带来了什么

本章主要描述了4D如何帮助团队在实现了改善团队行为的得分，进而改善了团队的绩效。A.我的关注点198至NASA团队的得分逐年提升，并且确证是4D带来的改变。M.情绪和内心独白好神奇，特别好奇是如何做到的，很想知道是如何帮助团队进行改变。B.让自己更好的行动完善近期的项目计划，选择公司一支主动想要参与的队伍，跟随他们改进绩效。R.期待的结果可以复盘和练习4D，帮助团队绩效进行改进，从而获得领导的支持
明心悦己·2024-09-08 03:12

大学和高中的同学关系有什么不一样

在这种情况下你身边的同学是一起学习的伙伴，能够在你需要的时候帮助你。你不会考虑更多的人际关系，只会比较谁更加勤奋。
玛德花·2024-09-08 03:54

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/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师
我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】2. 一文全览LangChain数据连接模块：从文档加载到向量检索RAG，理论+实战+细节

持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。本文学习LangChain中的数据连接（Retrieval）模块。该模块提供文档加载、切分，向量存储、检索等操作的封装。
同学小张·2024-09-08 01:13

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。
liyy614·2024-09-07 23:31

如何进行 AWS 云监控

它提供广泛的云服务，包括计算能力、存储选项、网络功能、数据库、分析、机器学习、人工智能、物联网和安全。使用AWS有哪些好处？
ManageEngine卓豪·2024-09-07 22:53

一不小心就吃胖了

话说现在娃娃们竟争大，家长不早给孩子打基础，以后再追就难了，我也跟着一起学吧。
可乐娘亲·2024-09-07 21:04

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导
辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上，但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来，
叶绿先锋·2024-09-07 19:06

4D习书第九章

1、背景转换工作表CSW，工作表流程帮助转换注意力和心态，从而产生一些原来没有的行动。2、说服客户有效的方法是转变他的思维模式和心态图片发自App
白晓晖·2024-09-07 19:00

2019-09-29

【今日行动】（做了什么）✔和孩子一起学英语打卡，练字，读经典《论语》+《黄帝内经》✔发货学习盒子+蜗牛+编程机器人✔群内分享✔通厕所，想想就头疼的事。
小倩_3831·2024-09-07 19:23

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4
Lossya·2024-09-07 19:33

【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例

引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示1.5局限性二、朴素贝叶斯网络在python中的实例2.1实例背景2.2实现步骤2.3python代码2.4代码解释三、概率推断在医疗领域中的使用3.1概率推断在医疗领域的使用3.2自动化推断的优
Lossya·2024-09-07 19:33

【Rust光年纪】从心理学计算到机器学习：Rust语言数据科学库全方位解读！

Rust语言的数据科学和机器学习库大揭秘：核心功能、使用指南一网打尽！前言随着数据科学和机器学习在各个领域的广泛应用，使用高效、稳定的编程语言来实现这些功能变得尤为重要。
friklogff·2024-09-07 18:59

习读《人间词话》译注笔记一百三十一

卷三人间词话附录一〇毛熙震词（毛熙震）周密《齐东野语》称其词新警而不为儇薄。余尤爱其《后庭花》，不独意胜，即以调论，亦有隽上清越之致，视文锡蔑如也。译文（毛熙震）周密《齐东野语》称赞他的词，以为清新警策而且不轻佻浅薄。我特别喜爱他的《后庭花》，它不单单以意取胜，即使是情调，也有隽上清越的韵致，与毛文锡相比，毛氏显得更加不如。笔记王国维先生在这里，评论了（毛熙震）周密《齐东野语》称赞他的词，以为清新
飞鸿雪舞·2024-09-07 18:54

Python与R的完美协作：深入解析subprocess模块调用R脚本的参数传递机制

在数据科学和机器学习领域，Python和R经常需要协同工作。作为一名数据科学家，掌握这两种语言的交互技巧至关重要。
十步杀一人_千里不留行·2024-09-07 17:17

感恩日记2020/10/22总1462

感恩信阳的学友和我一起学习并践行。感恩格西老师创作出通俗易懂的《能断金刚》书籍。感恩姚老师创办空中读书会，带领我们一起践行。感恩所有的
喜羊羊_43e1·2024-09-07 17:38

Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明

Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征
仙魁XAN·2024-09-07 13:19

4D习书第十一章 团队的情绪管理

A练习感受你的情绪，情绪涌上来时注意看看，你能否识别它们在身体的位置。情绪是身体的感官感受，而头脑对情绪的反应是感觉。我所体验的焦虑，很多时候在我胸口出现。然后，通过腹式呼吸，进入你的情绪之中。试着让脚扎根，这样会让你的能量更多地离开头脑回到身体里。M没有耐心，体验安静的过程比我想象的要难很多B尝试着感受并识别自己的情绪，练习体验安静的过程R通过描述情绪，管理情绪来改变与他人的相处，也令自己学会体
蓝蕙茹·2024-09-07 12:23

自然语言处理系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架

文章目录自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架安装和部署过程总结自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架TensorFlow作为最流行的深度学习框架之一，表达了高层次的机器学习计
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-07 11:11

图像去噪算法代码c语言,深度学习图像去噪代码

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力
weixin_39777018·2024-09-07 11:40

7月15日孟兆阳《叶武滨时间管理100讲》第三十讲：拖延

孟兆阳陪您一起学习《时间管理100讲》，今日解读第30讲：【拖延】拖延症的速效救心丸2第三个方法：化整为零法。
孟兆阳·2024-09-07 11:03

企业大规模部署机器学习模型的困境

基石风投合伙公司研究人工智能、机器学习的分析师、美国纽约大学的前数据科学家JustinGage不久前写了一篇文章[1]，为我们讲述了机器学习的部署和建模的不同之处，以及在公司
AI前线·2024-09-07 11:57

[教育行走19]反省吾身

《论语》言：吾日三省吾身，为人谋而不忠乎，与朋友交而不信乎，传不习乎？我时常以曾子的这句话反省自己，对工作是否尽善尽美，对朋友是否诚信释然，对爱人是否关心备至，对育己是否尽则利心。
朱雪玲·2024-09-07 10:50

Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理

通过高精度的图像识别与机器学习技术，将繁琐的手动输入工作转化为自动化的过程，不仅提升了数据处理速度，还极大降低了人为错误。
翔云API·2024-09-07 09:24

Python中的深度学习神经网络

卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
2301_78297473·2024-09-07 08:46

c++ +Opencv实现车牌自动识别

字符识别：利用机器学习算法或者OCR（光学字符识别）技
听忆.·2024-09-07 08:16

人工智能与机器学习原理精解【16】

文章目录因果推理概率空间模型一、定义二、性质三、构建步骤四、示例五、应用联合分布概述联合分布函数和概率密度函数之间的主要关系离散型联合分布连续型联合分布联合分布函数一、定义二、性质三、计算四、例子五、例题Reichenbach的共同原因原则定义与背景主要内容数学原理概述应用与推断应用领域注意事项Reichenbach共同原因原则（赖兴巴赫共同原因原理）的实例1.自然科学领域实例一：地震与海啸的相关
叶绿先锋·2024-09-07 08:45

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖
茗创科技·2024-09-07 08:35

晨诵，拨动诗意的心弦

晨诵的目的主要不在于记忆未来可能用到的知识，不是为了进行记忆力的强化训练，而在于丰富儿童当下的生命，在于通过晨诵，既养成一种与黎明共舞的生活方式，又能习诵、领略优美的母语，感受诗歌所传达的感恩、优美及音乐感
姚芬·2024-09-07 06:57
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