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人工智能#机器学习
谷歌 AI Agent 白皮书:2025 年,智能体时代已来
谷歌在2024年底发布了AIAgent(AI智能体)白皮书,表明
人工智能
在商业中将扮演更积极和独立的角色的未来,并详细阐述了智能体的概念、架构、运作方式以及相关技术,为智能体的开发和应用提供了理论框架和实践指导
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2025-01-17 20:51
人工智能googleagent
【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种
机器学习
加速芯片。
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2025-01-17 20:18
AI Agent:一场智能革命的开始
在当今科技日新月异的时代,AI(
人工智能
)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中,AIAgent作为AI领域的一个新兴分支,正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。
TechubNews
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2025-01-17 20:02
人工智能
不得不了解的高效AI办公工具API
AI办公,即
人工智能
在办公领域的应用,是指利用
人工智能
技术来提高工作效率、优化工作流程、增强决策支持等。
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2025-01-17 20:14
程序员
第79期 | GPTSecurity周报
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、
人工智能
生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。
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2025-01-17 19:08
aigcgpts
国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS,助力大型国有银行智能化营销
由于SAS是集中式的,对单台服务器要求太高,算力无法支撑需求,且无法支持可视化的
机器学习
,对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后,决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS,用
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2025-01-17 19:05
数据挖掘
交叉熵损失与二元交叉熵损失:区别、联系及实现细节
在
机器学习
和深度学习中,交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)和二元交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)是两种常用的损失函数,它们在分类任务中发挥着重要作用。
专业发呆业余科研
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2025-01-17 19:56
深度模型底层原理
人工智能
深度学习
python
KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告
本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读,覆盖了用户意图感知、
机器学习
&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调
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2025-01-17 19:29
美团机器学习深度学习
llama.cpp部署
主要有两点优化:llama.cpp使用的是C语言写的
机器学习
张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类
法号:行颠
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2025-01-17 17:12
机器学习
机器学习
Kubeflow:云原生
机器学习
工作流自动化开源框架详解
Kubeflow是一个开源的
机器学习
(ML)工作流自动化平台,旨在将
机器学习
工作流部署到Kubernetes之上,实现从实验到生产的一站式解决方案。
gs80140
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2025-01-17 17:40
AI
基础知识科谱
人工智能
Kubeflow
【
机器学习
:三十一、推荐系统:从基础到应用】
1.推荐系统概述推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好,为用户提供个性化建议的技术,广泛应用于电子商务、流媒体平台和社交媒体等领域。通过分析用户行为数据,推荐系统可以帮助用户发现他们感兴趣的内容,同时提升平台的用户体验和商业收益。定义与作用推荐系统是一种数据过滤技术,旨在从海量数据中筛选出用户可能感兴趣的信息。它不仅能提升用户的满意度,还能增加平台的转化率和黏性。分类推荐系统主要分为以下三类:基于内容
KeyPan
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2025-01-17 15:54
机器学习
机器学习
人工智能
决策树
算法
深度学习
【
机器学习
:三十、异常检测:原理与实践】
1.异常检测概述异常检测(AnomalyDetection)是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术,旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点,这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型:点异常:单个数据点显著偏离正常分布(例如,银行交易中突然的巨额消
KeyPan
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2025-01-17 15:24
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
pytorch
神经网络
【
机器学习
:二十九、K-means算法:原理与应用】
1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇,使得每个簇内的样本尽可能相似,同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置,最小化簇内样本与其中心点之间的总距离(即误差平方和,SSE)。适用
KeyPan
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2025-01-17 15:23
机器学习
机器学习
算法
kmeans
人工智能
神经网络
深度学习
数据挖掘
人工智能
下的MASS服务架构
人工智能
下的MASS服务架构1.MaaS(ModelasaService)概述MaaS(ModelasaService,模型即服务)是一种新型的
人工智能
服务模式,通过将复杂的AI模型封装为标准化服务,降低了模型的开发和部署门槛
从零开始学习人工智能
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2025-01-17 15:52
人工智能
架构
十大
人工智能
公司
人工智能
(AI)是我们这个时代最具变革性和颠覆性的技术之一,它从最初由少数研究人员和科技巨头涉足的相对小众的领域,发展成为一个价值数十亿美元的产业,吸引着全球各地的投资和人才。
雪兽软件
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2025-01-17 15:20
科技前沿
人工智能
什么是通用
人工智能
?
通用
人工智能
(AGI)被定义为机器的智能,使它们能够像人类一样理解、学习和执行智力任务。AGI模仿人类的思维和行为来解决任何复杂的问题。
雪兽软件
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2025-01-17 15:20
科技前沿
人工智能
自动驾驶系列—解析自动驾驶汽车的“大脑”:电子电气架构详解与选型指南
技术导航:
人工智能
:深入探讨
人工智能
领域核心技术。自动驾驶:分享自动
学步_技术
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2025-01-17 15:19
自动驾驶
自动驾驶
汽车
架构
EEA
【
机器学习
】—时序数据分析:
机器学习
与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用
云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM(长短期记忆网络)2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故
云边有个稻草人
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2025-01-17 14:13
热门文章
机器学习
数据分析
深度学习
笔记
【专题】AI市场趋势洞察(2024年)报告汇总PDF洞察(附原数据表)
p=38023当今时代,科技的浪潮汹涌澎湃,
人工智能
(AI)作为其中的核心力量,正深刻地改变着我们的生活方式和消费模式。在主流电商平台上,AI产品展现出多样化的销售态势。
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2025-01-17 14:05
数据挖掘深度学习人工智能算法
人工智能
入门需要看那些书?
对于想要入门
人工智能
的读者,以下是一些值得推荐的书籍:1、《
人工智能
:现代方法》(第4版)(上下册)作者:[美]斯图尔特·罗素(StuartRussell)[美]彼得·诺维格(PeterNorvig)著内容
人邮异步社区
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2025-01-17 14:12
人工智能
【
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,以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景,例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池(UnlabeledDataPool)。使用初始标注数据训练一个模型
IT古董
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2025-01-17 14:09
机器学习
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为什么要训练最懂您企业的AI助理?
随着
人工智能
技术的蓬勃发展,企业级AI助理已成为提升工作效率、优化客户服务体验的重要利器。
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2025-01-17 14:31
【
机器学习
:二十、拆分原始训练集】
1.如何改进模型模型的改进需求在
机器学习
任务中,模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优,避免过拟合或欠拟合。
KeyPan
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2025-01-17 13:35
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
pytorch
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【
机器学习
】---神经架构搜索(NAS)
这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索(NAS)1.1为什么需要NAS?2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素:2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用,神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
Undoom
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2025-01-17 13:03
机器学习
Python
机器学习
架构
人工智能
python
机器学习
模型调优指南
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模型调优指南
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模型参数调优的作用在于优化模型的性能,使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数,能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI
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2025-01-17 13:00
人工智能
机器学习
人工智能
2024年开发语言热度排名
主要原因包括:数据科学与
人工智能
:Python是数据科
码上飞扬
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2025-01-17 13:00
开发语言
开源
人工智能
模型框架:探索与实践
摘要本文深入探讨了开源
人工智能
模型框架,旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。
CodeJourney.
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2025-01-17 12:27
人工智能
能源
Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用:RDD 操作与数据转换
ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架,提供了高效的数据处理能力,广泛应用于大数据分析与
机器学习
。Spark提供了多种高级API,支持批处理和流处理。
一只蜗牛儿
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2025-01-17 12:26
java
spark
开发语言
小白也能懂的 Python 入门指南(1)——Python 的前世今生
在
人工智能
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日趋火热的时代,Python又赶上了一波AI的热潮,即使你没系统的学习过它,相信你也一定听说过吧,如果你也对Python产生了浓厚的兴趣,跟我一起来了解下它的前世今生
荆州克莱
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2025-01-17 07:42
面试题汇总与解析
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AI大模型
系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型,通常指的是在
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领域中,特别是
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和深度学习范畴内,具有巨大参数量和复杂结构的模型
荆州克莱
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2025-01-17 07:12
面试题汇总与解析
技术
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迎接2025年:
人工智能
引领的新时代变革
随着科技的飞速发展,我们正站在新时代的门槛上,准备迎接由
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(AI)驱动的深刻变革。
海森大数据
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2025-01-17 07:41
人工智能
深度学习:从基础到实践(上、下册)(安德鲁·格拉斯纳)
(pdf):python33+(0m深度学习概述:深度学习是
机器学习
的一个分支,它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。
fyjgfyjfg
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2025-01-17 07:11
深度学习
人工智能
AI代理的分类体系与发展路径:从概念重构到基础设施升级
目前AI代理的定义过于宽泛,需要更详细的分类以促进研究和应用的发展当前定义的宽泛性AI代理(AIAgents)作为
人工智能
领域的重要概念,涵盖了从简单的自动化工具到复杂的自主决策系统的广泛范围。
XianxinMao
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2025-01-17 07:08
人工智能
# 边缘计算的未来:推动实时智能化应用的关键技术 随着物联网(IoT)、5G和
人工智能
(AI)的发展,边缘计算正在成为推动智能化应用的重要技术之一。通过在设备本地或网络边缘进行数据处理,边缘计算能够
边缘计算的未来:推动实时智能化应用的关键技术随着物联网(IoT)、5G和
人工智能
(AI)的发展,边缘计算正在成为推动智能化应用的重要技术之一。
小zzzzzzzz
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2025-01-17 06:03
人工智能
边缘计算
物联网
智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统
开头先配两张ER图一张不带字段,一张带字段,剩下的内容按需拿取1.产品介绍产品名称:智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统主要功能:智能视频分析与识别功能介绍:该系统集成先进的
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大模型,能够实时对视频流进行深度分析
大霸王龙
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2025-01-17 05:55
python
音视频
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大数据
大模型
DeepSeek Artifacts:前端开发的新利器
DeepSeekArtifacts:前端开发的新利器
人工智能
领域创新不断,DeepSeekV3便是其中备受瞩目的工具之一。
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2025-01-17 05:12
人工智能
《量子计算对
人工智能
发展的深远影响》
在科技发展的浪潮中,量子计算与
人工智能
无疑是两颗璀璨的明星,二者的融合正引领着一场深刻的科技变革.量子计算的独特之处在于其利用量子比特的叠加和纠缠特性,能够实现并行计算,从而在处理复杂问题时展现出超越传统计算的巨大潜力
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2025-01-17 05:02
cc++人工智能深度学习
2024年诺贝尔奖揭晓:机遇与挑战并存
诺贝尔物理学奖:意外的突破一次颁奖的震撼诺贝尔奖的官方网站指出,霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和
机器学习
领域的基础性研究而获奖。他们的
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2025-01-17 04:56
人工智能aigcopenai
探秘6-DoF GraspNet:面向对象操纵的变分抓取生成
探秘6-DoFGraspNet:面向对象操纵的变分抓取生成项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch_6dof-graspnet在
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和机器人领域,
庞锦宇
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2025-01-17 04:15
微软:全球每天网络攻击超6亿次
它强调了
人工智能
在攻击和防御中的重要作用,敦促组织采取主动的、多层次的策略来应对这些不断演变的威胁。核心观点每天有6亿次网络攻击针对微软客户。勒索软件攻击比去年增加了2.75倍。
FreeBuf-
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2025-01-17 04:41
资讯
microsoft
ChatRec的实践:交互式推荐系统的进步
交互式推荐系统,Chat-Rec,对话推荐,自然语言处理,
机器学习
,用户行为分析,个性化推荐1.背景介绍推荐系统作为互联网时代的重要技术支柱,在电商、社交媒体、内容平台等领域发挥着至关重要的作用。
AI大模型应用之禅
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2025-01-17 03:39
计算机软件编程原理与应用实践
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kotlin
golang
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人工智能
AI如何帮助电商企业进行数据分析
电商数据分析,
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,
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,深度学习,推荐系统,预测模型,客户画像1.背景介绍在当今数字化时代,电商行业蓬勃发展,数据成为企业最重要的资产。
AI大模型应用之禅
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2025-01-17 03:09
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神经架构搜索在大模型效率优化中的应用
神经架构搜索,大模型,效率优化,自动
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,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习模型取得了令人瞩目的成就,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。
AI大模型应用之禅
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2025-01-17 03:06
计算机软件编程原理与应用实践
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架构
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——逻辑回归
逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归(LogisticRegression)是一种广泛应用于分类问题的统计方法。尽管名字中有“回归”二字,但逻辑回归实际上是一种分类算法,主要用于二分类问题,但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑
口_天_光健
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2025-01-17 03:33
python
机器学习
逻辑回归
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机器学习
:十五、神经网络的编译和训练】
1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一,提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。以下是实现神经网络的一个完整代码示例,以“手写数字识别”为例:importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)
KeyPan
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2025-01-17 02:28
机器学习
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
pytorch
ubuntu
linux
【
机器学习
:十六、其他的激活函数】
1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用,其数学公式为:σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为(0,1),适合二分类问题。但随着深度学习的发展,Sigmoid函数逐渐被替代,主要原因包括:梯度消失问题:当输入绝对值较大时,梯度趋近于零,导致权重更新困难。非零中心问题:输出值始终为正,可能
KeyPan
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2025-01-17 02:28
机器学习
机器学习
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算法
服务器
运维
ubuntu
当下是否入行AI ? 一场关于未来的赌注与机遇
当下是否入行AI:一场关于未来的赌注与机遇在科技的浪潮中,
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(AI)无疑是最为汹涌的一波。它不仅改变了我们与机器互动的方式,还重塑了各行各业的面貌。
dami_king
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2025-01-17 01:54
随笔
人工智能
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合
人工智能
预测的资源预分配秘籍(上)(29 / 30)
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
青云交
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2025-01-17 01:43
大数据新视界
#
Impala
之道
大数据
Impala
人工智能预测
资源预分配
数据收集
模型构建
查询性能优化
AI代码生成器赋能软件原型快速构建:吴恩达的最佳实践指南
而随着
人工智能
技术的飞速发展,AI代码生成器等AI辅助编程工具的出现,为开发者提供了前所未有的效率提升。本文将结合吴恩达教授的观点,探讨如何利用AI工具,高效构建软件原型。
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2025-01-17 01:19
前端
从RNN到Transformer:生成式AI技术演变与未来展望
生成式
人工智能
(GenerativeAI)近年来取得了令人瞩目的进展,其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。
非著名架构师
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2025-01-17 00:42
人工智能
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transformer
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