从零开始机器学习第25页

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)已经成为当前研究和应用的热点。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小青在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。

奋进小青·2025-02-13 17:25

探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用：Python实战解析

Echo_Wish·2025-02-13 17:23

React 前端框架开发入门：从零开始构建你的第一个应用

React前端框架开发入门：从零开始构建你的第一个应用React是当前最流行的前端框架之一，由Facebook（Meta）开发并开源。它采用组件化开发的模式，使UI变得更易管理和复用。

2401_89793006·2025-02-13 16:16

从零开始构建霸王餐返利APP的技术路线与挑战

从零开始构建霸王餐返利APP的技术路线与挑战大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技·2025-02-13 16:16

攻克AWS认证机器学习工程师（AWS Certified Machine Learning Engineer） - 助理级别认证：我的成功路线图

引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理（AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate）级别证书时，我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。

硅基创想家·2025-02-13 16:14

Tritonserver 在得物的最佳实践

一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案，因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点，是目前云端的GPU

·2025-02-13 16:03

DeepSeek 实现原理探析

DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术，它通过结合自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和机器学习（ML）等多领域的技术，旨在提供更加精准、智能的搜索结果。

rockmelodies·2025-02-13 15:41

从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节

第七章目录7.1指令微调简介7.2为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复7.8评估微调后的大语言模型7.9结论本章内容涵盖大语言模型的指令微调过程准备用于有监督指令微调的数据集将指令数据整理成训练批次提取大语言模型生成的指令响应以供评估此前，我们实现了大语言模型（L

释迦呼呼·2025-02-13 15:07

Paimon实战 -- paimon原理解析

一.简介ApachePaimon原名FlinkTableStore，2022年1月在ApacheFlink社区从零开始研发，Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse

阿华田512·2025-02-13 14:06

常见的深度学习模型总结

发明动机：解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性，如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点：由多个隐藏层组成的神经网络，每一层的节点与下一层的节点完全连接。

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

手把手教你Linux内核编译：从零开始编写

如今，我们即将踏上一场激动人心的冒险之旅——一步步解锁Linux内核，开启从零开始的编程征程。一、简介Linux内核作为操作系统的核心，其魅力在于多方面。首先，它负责资源管理和设备驱动等重要任务。

深度Linux·2025-02-13 13:59

自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析

最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建，随后进入了数据处理和算法的优化阶段，如今，随着人工智能和机器学习技术的快速应用，自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。

智能计算研究中心·2025-02-13 12:50

python 学习路线

学习顺序《python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python机器学习基础教程》《FluentPython》《

Coding Happily·2025-02-13 11:05

【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪】

鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

萌虎不虎·2025-02-13 09:25

使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成

在当今的AI和机器学习应用中，嵌入向量（embeddings）已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量，从而便于计算和分析。

qq_37836323·2025-02-13 09:50

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

【AI】人工智能没那么神秘！

AI人工智能不是简单的应用程序，而是一类技术，包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成，其中代码用于实现算法，数据用于训练模型，最终形成智能决策能力。

仇辉攻防·2025-02-13 07:04

机器学习: 逻辑回归

概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型，其核心思想是将线性组合通

小源学AI·2025-02-13 07:04

临水逸·2025-02-13 05:50

2024年机器学习高薪认证

在这个数字时代，各大公司都在优先考虑使用AI（人工智能）和ML（机器学习）来解决各种问题。

科技评论AI·2025-02-13 04:16

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器（Transformer）？通俗介绍：学术解释：2.什么是预估器（Estimator）？通俗介绍：学术解释：3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例：数据标准化（转换器）5.2示例：模型训练与预测（预估器）6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预

人才程序员·2025-02-13 03:04

从零开始：9个在线网站制作工具让你的设计梦想成真

在现代社会，个人和企业都离不开网络。拥有一个独特、个性化、功能齐全的网站，可以大大提升你的在线影响力。然而，创建和维护一个网站并不容易，尤其是对于没有编程背景的人。这个时候，一个好的网页编辑工具就显得尤为重要。本文将向您展示市场上最好的网页编辑工具，帮助您选择最适合您的工具。即时设计——可实时在线编辑的设计工具https://ad.js.design/online/figma/?source=cs

不秃头的UI设计师·2025-02-13 02:59

初学者怎么入门大语言模型（LLM）

下面我们就来详细探讨如何从零开始入门大语言模型。一、了解大语言模型（LLM）的基本概念大语言模型（LLM）是通过海量文本数据进行

·2025-02-13 02:43

从零开始设计一个完整的网站：HTML、CSS、PHP、MySQL 和 JavaScript 实战教程

前言本文将从实战角度出发，带你一步步设计一个完整的网站。我们将从静态网页开始，然后加入动态功能（使用PHP），连接数据库，最后加入JavaScript实现交互功能。通过这个教程，你将掌握一个网站的真正设计过程！目录网站功能设计准备工具设计静态网页（HTML+CSS）设计动态网页（PHP）创建数据库（MySQL）加入JavaScript实现交互测试与发布总结与扩展1.网站功能设计我们的网站将包含以下

Aishenyanying33·2025-02-13 02:58

多图详解VSCode搭建Python开发环境

爱编程的喵喵·2025-02-13 02:26

更符合DeepSeek的提问方式，学术论文方面的能力我总结了这几十个提示词！

例如不要问“如何学习机器学习？”而应问“零基础如何机器学习”。对于复杂问题，可将其拆解为多个小问题，逐一提问。比如先问“学习机器学习先学习python更好吗？”

AIWritePaper官方账号·2025-02-13 01:23

python 3.8 的anaconda怎么下载

Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、机器学习和人工智能领域，Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版，受到了广泛欢迎。

xiamu_CDA·2025-02-13 01:50

从零开始人工智能Matlab案例-和声搜索算法

程序的核心目标找到一个最优解，比如找到一组数字或参数，使得某个目标函数最小（例如让x₁²+x₂²+...+x₁₀²最小，即最接近0）。程序的作用就是自动“尝试”各种可能的解，一步步找到最好的那个。程序步骤拆解用“乐团排练”的比喻理解流程：1.乐团准备阶段（初始化）乐团成员数量（HMS=20）：乐团有20个成员，每个成员代表一个候选解，如每个成员身上带着一张写有10个数的纸条。纸条内容生成：每个纸条

算法工程师y·2025-02-13 01:48

Kibana全方位解析：告别小白，成为高手的必经之路！

Elasticsearch的关系1.1相互依赖性1.2数据流动1.3功能互补1.4协同工作3、Kibana的主要功能1.1数据发现与探索1.2可视化与仪表板1.3监控与告警1.4Canvas可视化1.5机器学习

奔跑吧邓邓子·2025-02-12 22:57

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型引言：一、打破认知：Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java？

prince_zxill·2025-02-12 20:12

Python 调用 Azure OpenAI API

在人工智能和机器学习快速发展的今天，AzureOpenAI服务为开发者提供了强大的工具来集成先进的AI能力到他们的应用中。

ivwdcwso·2025-02-12 18:27

云原生周刊：K8s 严重漏洞

KitOps支持统一打包，将AI/ML模型、数据集和配置封装为便携式工件，同时提供详细的版本控制，确保机器学习实验的可追溯性和可复现性。YokaiYok

KubeSphere 云原生·2025-02-12 17:49

如何配置syslog及修改默认端口号

爱编程的喵喵·2025-02-12 17:47

CSS 性能优化全攻略：提升网站加载速度与流畅度

系列文章目录01-从零开始学CSS选择器：属性选择器与伪类选择器完全指南02-避免样式冲突：掌握CSS选择器优先级与层叠规则的终极指南03-如何精确掌控网页布局？

吴师兄大模型·2025-02-12 16:42

AI基础 -- AI学习路径图

现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例

sz66cm·2025-02-12 16:40

探索 Dify：开源 LLM 应用开发平台

探索Dify：开源LLM应用开发平台介绍在快速发展的AI和机器学习领域，开发人员不断寻求高效的工具，以无缝地从原型过渡到生产。Dify正是在这样的背景下应运而生的。

weixin_40941102·2025-02-12 15:38

从零开始掌握Python数据结构：提升代码效率的必备技能！

系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构：提升代码效率的必备技能！

吴师兄大模型·2025-02-12 13:55

AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型【附PDF】

01内容简介本书旨在探讨AI提示工程(通常简称提示工程或Prompt工程)在各领域的应用。大语言模型是人工智能领域的重要成果，在自然语言处理和生成任务中发挥着重要的作用。读者通过深入了解和应用提示工程，能充分挖掘和利用大语言模型的潜力，提升效率、促进创新，并解决实际问题。本书涵盖人工智能发展历程，提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用，以及数据分析与挖掘领域的应用。本书旨在以通俗

程序员丸子·2025-02-12 12:49

DeepSeek V3 两周使用总结

DeepSeekV3两周使用总结机器学习AI算法工程2025年01月25日10:10广西向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程2024年12月26日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

导读大模型作为目前最前沿的技术，是如何开发或者训练出来的呢。本文就为大家总结了大模型训练各阶段的最新技术方法，希望对大家有所帮助。1背景根据scalinglaw，模型越大，高质量数据越多，效果越好。但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。跟规模相对接近的2b、

网络安全大白·2025-02-12 10:09

计算机毕业设计——Spring Boot垃圾分类网站功能说明

近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解

琛哥的程序·2025-02-12 07:47

对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析

强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。

一只贴代码君·2025-02-12 02:12

响应式设计实战指南：适配各种设备和浏览器