人工智能及机器学习课程汇总第11页

“租赁业务ERP+deepseek”模式的应用

汽车租赁业务从上世纪90年代发展至今，从传统的人工管理到软件辅助，随着互联网的发展，业务公司对汽车租赁系统提出了更高的要求，比如自助订单，业务推广、客户资质评估，车辆风控，风险预警等，又随着近期人工智能的出现

软件研究员·2025-03-24 03:41

雷军从 6 楼扔涂有防弹涂层西瓜，西瓜完好无损，这种防弹涂层是什么材质？用在车上效果怎么样？

以下是关于该涂层材质及在车用场景中的详细分析：一、防弹涂层的材质与技术特性材料本质该涂层属于聚脲材料的升级版本，由异氰酸酯与氨基化合物反应生成。

日记成书·2025-03-24 02:39

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话

科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域

大富大贵7·2025-03-24 02:35

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

基于Python PYQT5 的相机定时采集图像程序，GUI打包独立运行

基于PythonPYQT5编写相机定时采集图像及手动采集版本介绍Python3.6pyqt55.15.4pyqt5-tools5.15.4.3.2另外就是常用的cv2和numpy包fromPyQt5importQtCore

夏时summer time·2025-03-24 02:30

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗

Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能，就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python

P5688346·2025-03-24 01:53

npm error gyp info

下面是一些常见的原因和解决方法：常见原因及解决方法Python未安装或版本不兼容：Node.js使用Python来运行gyp。确保你的系统上安装了Python，并且版本与node-gyp兼容。

计算机辅助工程·2025-03-24 01:22

计算机网络&性能优化相关内容详解

2.滚动性能优化及虚拟滚动核心：用户提到虚拟滚动是关键。网页6、8、9、10详细介绍了虚拟滚动的原理，即仅渲染可视区域元素，减少DOM操作。需要总结这些内容，并指出核心

GISer_Jinger·2025-03-24 01:22

sqlmap笔记

sqlmap支持Python2.6、2.7和Python3.4及以上版本。

君如尘·2025-03-24 00:49

计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答

计算机网络课程是一门系统讲解网络体系结构、通信协议、网络技术和应用的专业课程，旨在帮助学生理解计算机网络的工作原理、设计思想和实际应用。

部分分式·2025-03-24 00:19

JavaScript基础-删除事件（解绑事件）

本文将介绍几种方法来删除JavaScript中的事件处理器，并探讨它们的应用场景及最佳实践。一、为什么需要删除事件？随着页面复杂度的增加，不恰当地管理事件处理器可能会导致性能下降或出现意外行为。

難釋懷·2025-03-24 00:44

spark explain如何使用

以下是具体使用方法及不同模式的作用：1.explain的基本语法在Spark3.0及以上版本，explain支持多种模式参数，通过mode指定输出格式：#DataFrame调用方式df.explain(

fzip·2025-03-24 00:14

【自建分布式数据库详细指南】（五）使用：常见API及使用问题

延续前几篇文章，下面着重从一些基本的API讲讲从入门到习惯的常用方法，后续更新。USAGE1节点管理设置主节点，又成为协调节点SELECTcitus_set_coordinator_host('coord.example.com',5432);step1.创建节点select*frommaster_add_node('new-node',12345);step2.删除节点step3.新增节点后重新

大板牙花生·2025-03-24 00:43

《Oracle DBA入门实战：十大高频问题详解与避坑指南》

OracleDBA入门作业十问十答本文为OracleDBA入门作业整理，涵盖工具使用、配置管理及权限控制等核心知识点，适合新手快速上手。如有疑问或补充，欢迎评论区交流！1.DBA常用工具有哪些？

鸿·蒙·2025-03-24 00:13

stc89c51单片机音乐盒系统设计_基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计

基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计1基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计一、引言1.1设计的目的通过课程设计，让学生熟悉单片机微机应用系统开发、研制的过程，软硬件设计的工作方法、工作内容、

Fax Caelestis·2025-03-24 00:42

SpringBoot 整合security 实现自定义Token和clientId登录及退出(二)

.猫的树·2025-03-23 23:40

无法访问 GitHub？教你如何轻松解决

本文将详细介绍几种常见原因及解决方法，帮助你快速恢复对GitHub的访问。一、常见原因及解决方案1.DNS解析问题DNS解析问题是最常见的原因之一，可能导致GitHub的域名无法正确解析为IP地址。

CarlowZJ·2025-03-23 23:10

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

《当人工智能遇上广域网：跨越地理距离的通信变革》

幸运的是，飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向，开启了广域网传输的新篇章。

程序猿阿伟·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor

zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址

TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.9.03.7-3.10MSVC2019Bazel5.0.08.111.2tensorflow_gpu-2.8.03.7-3.10MSVC2019Bazel4.2.18.111.

江上_酒·2025-03-23 21:25

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日

一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出，下下一代AI芯片架构命名为Feynman，计划于2028年登场。同时，英伟达还推出了RTXPRO6000系列Blackwell专业卡，拥有24064核心、96GB显存和最高600W功耗。OpenAI星际之门数据中心建设进展OpenAI的首个数据中心“星际之门”预计于2026年中在德克

小亦编辑部·2025-03-23 21:55

性能优化中如何“避免链接关键请求”

以下是具体策略及实施步骤：一、什么是“关键请求链”？定义：关键请求链是浏览器在渲染首屏内容时必须按顺序加载的资源序列。

混血哲谈·2025-03-23 21:24

网络空间安全专业发展历程及开设院校

（2）高校尝试：1997年，西安电子科技大学在密码学领域积累深厚，率先开设与信息安全相关的选修课程和研究方向。1998年，武汉大学依托其计算机学院和数学学科优势，开始探索信息安全方向的本科教育。

菜根Sec·2025-03-23 21:52

网络空间安全专业培养方案及学习建议

一、网络空间安全专业培养方案（示例）本文以武汉大学网络空间安全专业培养方案为例，列举本科期间学习的课程。

菜根Sec·2025-03-23 21:52

常见的编码方式及特征

一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。Base64，就是包括小写字母a-z、大写字母A-Z、数字0-9、符号"+“、”/"一共64个字符的字符集。（1）编码规则①把3个字节变成4个字节。②每76个字符加一个换行符。③最后的结束符也要处理（2）举例说明转前：s13先转成asci

菜根Sec·2025-03-23 21:21

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式

坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

在这种情况下，AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关，可观测性是实现AIOps的基础。

雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

python Qt

fromPyQt4importQtGui,uic,QtCore很多控件像QPushButton是从QtGui的空间中得来的，下面def__init__(self,parent=None)中定义了界面的设计及与控件相互联系的方法

Solkatt's·2025-03-23 20:45

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

三维点云重建的原理及代码

点云重建是将来自各种传感器（如激光雷达、相机等）采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中，算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征，并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中，无法获得物体所有表面的三维坐标数据，因此点云重建算法必须处理部分点云数据，尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理，根据它们的

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

基于 STC89C52 的 8x8 点阵显示数字

8x8点阵作为一种经济且实用的显示模块，能够呈现数字、简单字母及图形等信息，在电子时钟、简易游戏机等产品中广泛应用。

@小张要努力·2025-03-23 20:13

使用AIOps进行更好的事件管理

随着AIOps的集成，自动化更进一步，使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。

茵赛飞3D CAD数据转换软件·2025-03-23 20:11

AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini

在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势，适用于不同的编程任务和场景。

黑夜路人（heiyeluren）·2025-03-23 20:11

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

在人工智能浪潮席卷全球的今天，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，以其独特的魅力和强大的功能，在AI领域脱颖而出。

XRC2231·2025-03-23 20:11

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup，目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

导读INTRODUCTION今天继续哈尔滨工业大学车万翔教授带来了一场主题为“DeepSeek技术前沿与应用”的报告。本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务，本身也蕴含大量知识，如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展，尤其是trans

你觉得205·2025-03-23 19:39

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

问题描述给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点m的左右两点间的距离作比较，最小的就是整个点对中最接近的现在将一维的情况扩展到二维，二维比一维复杂的地方在于每个点都有两个坐标，我们用一条直线l将平面上的所有点同样分成两个集合，再递归的去两个

haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

【最低2万搞定！】10万双枪充电桩平台神级配置：服务器成本直降80%+日志/数据库存储全拆解！慧知开源充电桩平台！！！必看攻略

-慧知开源充电桩平台一、服务器配置方案及逻辑（阿里云）1.需求分析设备规模：10万台双枪充电桩，理论最大并发连接数为20万（每个枪独立通信）。

文慧的科技江湖·2025-03-23 19:02

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