企业服务知识库知识管理深度学习第43页

GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

详情点击链接：GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模第一：GPT4入门基础1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）2、

慢腾腾的小蜗牛·2024-01-28 05:54

pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API

1pytorch介绍1END-TO-ENDMACHINELEARNINGFRAMEWORK（端到端的机器学习框架）上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支2pytorch的优点：简单易用、分布式训练

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

计算机设计大赛卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是卷积神经网络手写字符识别-深度学习该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-28 04:39

计算机设计大赛垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习

邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-28 04:39

Scikit-Learn 高级教程——高级模型

本篇博客将深入介绍Scikit-Learn中一些高级模型，包括集成学习方法、核方法、以及深度学习模型。我们将提供详细的代码示例，帮助你理解和应用这些高级模型。

Echo_Wish·2024-01-28 04:17

《卡片笔记写作法》：构建你的“第二大脑”，实现高效输出

本书重点介绍了一种搭建“第二大脑”的知识管理笔记法，叫做“卢曼卡片盒笔记法”。对于记忆力不好，每天需要整理一定量及大量学习知识或学习一项专业的技能知识等等的人群有极大帮助。

梓鸢成长书单·2024-01-28 03:36

DeepPhos代码复现流程

文章提出了一种名为DeepPhos的新型深度学习架构，用

学诠·2024-01-28 03:29

深度学习图解安德鲁

网上一堆要付钱的，给予鄙视，没有套路，直接下载链接：https://pan.baidu.com/s/10Nbe2zg4KJWoRNjHW_KsZQ?pwd=an9e提取码：an9e–来自百度网盘超级会员V1的分享

中二骚年·2024-01-28 02:38

家庭教育每日分享成都明月

如何学习的，方式，发现未知的世界，深度学习。忽略了学习的乐趣和内在的深层次思考。看待问题的思维受限。家长不停叨，打压孩子，孩子把学习=写作业。

成都明月·2024-01-28 02:06

深度学习理念下小学数学教学目标的设计——以“得数是6、7的加法”为例

［摘要］针对目前小数学数学课堂存在的表面化、形式化、浅层化的问题，提出从教学目标设计入手，进行深度学习理念下的课堂教学。

西苑小学陈涵·2024-01-28 02:30

惊为天人，NumPy手写全部主流机器学习模型，代码超3万行

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|深度学习这件小事用NumPy手写所有主流ML模型，普林斯顿博士后DavidBourgin最近开源了一个非常剽悍的项目。

小白学视觉·2024-01-28 01:15

自然语言处理的发展

随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。

Dxy1239310216·2024-01-28 01:04

别轻易给自己贴标签

如同我此前《你的知识库，是时候更新了》举的例子：当你把“原生家庭”看作是

Geronimo_h·2024-01-28 00:56

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》一、技术进步：自然语言处理的引擎在自然语言处理（NLP）领域，关键技术的不断进步推动了整个行业的发展。

清水白石008·2024-01-28 00:05

深度学习如何入门？

深度学习如何入门？深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法，它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。

清水白石008·2024-01-28 00:05

自然语言处理中的Transformer架构

在过去的几年里，深度学习技术在NLP领域取得了显著的进展，尤其是在语言模型和机器翻译等任务上。

OpenChat·2024-01-27 23:08

屡试不爽的torch_geometric安装方法

一、torch安装torch是个开源的机器学习库，用于构建神经网络和各种机器学习或深度学习模型。安装torch本身很简单，但是需要考虑是否和自己的python版本兼容。

快乐旺仔小馒头·2024-01-27 23:03

对比一下Confluence，其实HelpLook搭建知识库也不错

HelpLook和Confluence是两个我认为比较相似的知识库软件，它们都提供了丰富的功能和卓越的用户体验。接下来就对HelpLook和Confluence进行详细的介绍和对比。

LookLook同学·2024-01-27 22:17

如果想将企业微信的组织架构同步到内部知识库咋搞？方法来也！

在现代企业的运营中，内部知识库不仅储存了公司的宝贵知识资产，还充当着员工信息共享和协作的核心平台。

LookLook同学·2024-01-27 22:17

GitBook可以搭建知识库吗？有无其他更好更方便的？

拥有一个完善的企业知识库，不仅可以加速员工的学习和成长，还能提高工作效率和团队协作能力。然而，随着企业不断发展和扩大规模，知识库的构建和管理变得更加复杂和耗时。

LookLook同学·2024-01-27 22:16

RAG(检索增强生成)在LLM(大型语言模型)中的应用

这些模型不仅是深度学习的杰出代表，而且在多个领域中取得了显著的成功。本文将聚焦于检索增强生成（RAG）技术在大型语言模型中的应用，深入探讨其原理、应用以及与传统生成模型的差异。

一休哥助手·2024-01-27 21:30

深度学习有效改进|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等

深度学习|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等前言本系列主要分享深度学习领域前沿技术，多数为目标检测技术和分割技术，欢迎大家收藏关注。

今天炼丹了吗·2024-01-27 21:26

Faster R-CNN原理

R-CNN->FastR-CNN->FasterR-CNN一、R-CNN（RegionwithCNNfeature)R-CNN是利用深度学习进行目标检测的开山之作。

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:12

Stable diffusion

StableDiffusion是一个深度学习模型，在这篇文章中我们将会深入其内部了解其究竟是如何创作图像的。为什么你一定要对其工作原理有所了解呢？

daoboker·2024-01-27 21:32

Stable Diffusion 笔记一：网络结构拆解

一VAE：VAE是VariationalAutoencoder的缩写，中文名变分自编码器，是一种基于深度学习的生成模型。

朱小丰·2024-01-27 21:00

实体识别与分类方法综述

目录前言1实体识别简介2基于模板和规则的方法3基于序列标注的方法3.1常见序列标注模型3.2模型参数估计和学习问题3.3常见序列预测模型4.基于深度学习的实体识别方法5基于预训练语言模型的实体识别5.1BERT

cooldream2009·2024-01-27 20:11

python黑马学习

python的自述能做什么1.抢火车票2.数据分析3.开发网站4.开发游戏发展定位web全栈开发方向掌握技术前端开发数据库管理后台框架职业方向web全栈开发工程师数据科学方向人工智能方向，机器学习人工智能方向，深度学习等等

数绵羊的星星·2024-01-27 20:08

交并比（Intersection over union）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程如何判断目标检测算法运作良好呢？接下来，你将了解到并交比（intersectionoverunion）函数，可以用来评价目标检测算法。

双木的木·2024-01-27 20:33

Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）

这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记，一共5门课：《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》，最后附上人工智能领域大师访谈

双木的木·2024-01-27 20:03

Codewave学习体验分享：低代码开发世界的黑马

前言Codewave平台介绍CodeWave智能低代码开发平台基于网易自研拥有大规模参数和深度学习能力的智能模型底座产品架构,为企业级应用提供更加智能化研发的软件生产方式,IT人员可以轻易实现从“智能生成

鼠鼠我捏，要死了捏·2024-01-27 19:56

【史上最全之 ChatGPT 和文心一言对比】

接下来，我们将从智能回复、语言准确性以及知识库丰富度等核心维度对二者进行一番细致比较~方向一：ChatGPTChatGPTChatGPT凭借其强大的Transformer架构和大规模训练模型，在智能回复方面展

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-27 19:22

【自然语言处理的发展】

随着深度学习和大数据技术的不断进步，NLP在近年来取得了显著的突破。本文将探讨NLP技术的发展历程、最新技术进展以及未来展望。随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-27 19:22

2023年度佳作：AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战

目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》内容简介02《ChatGPT原理与实战》内容简介03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》内容简介05《通用人工智能》目录前言2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年

鸭鸭渗透·2024-01-27 19:43

使用深度学习opencv 进行人脸年龄的实时检测

往期的文章我们分享了人脸的识别以及如何进行人脸年龄的检测，本期文章我们结合人脸识别的模型进行人脸年龄的实时检测人脸年龄的检测步骤0、打开摄像头，获取图片数据1、对图片进行人脸的检测2、把检测到的人脸数据给年龄检测模型去检测3、把检测结果实时呈现到图片上importnumpyasnpimportcv2importosAGE_LIST=["(0-2)","(4-6)","(8-12)","(15-20

人工智能研究所·2024-01-27 19:27

opencv 使用深度学习进行人脸年龄的检测

前期的文章我们分享了人脸的识别以及如何进行人脸数据的训练，本期文章我们结合人脸识别的模型进行人脸年龄的检测人脸年龄的检测步骤1、首先需要进行人脸的检测2、把检测到的人脸数据给年龄检测模型去检测3、把检测结果呈现到图片上人脸年龄检测importnumpyasnpimportcv2importosAGE_LIST=["(0-2)","(4-6)","(8-12)","(15-20)","(25-32)

人工智能研究所·2024-01-27 19:57

基于OpenCV和Dlib的深度学习人脸识别技术实践与应用

一、背景介绍计算机视觉技术在当前人工智能发展进程中已然达到较高成熟度,一系列基础算法与应用场景获得广泛实践与验证。在算法层面,图像处理、目标检测、语义分割等多个领域的技术不断突破,准确率与效率持续提升。在应用上,人脸识别、车牌识别、医学图像分析等已步入商业化应用阶段,被广泛应用于安防监控、智能驾驶、医疗辅助诊断等领域,大幅提升效率并创造新的应用形式。基于此,结合公司规划与业务需求,我们决定在人脸识

技术狂潮AI·2024-01-27 19:25

人工智能opencv 使用深度学习进行人脸性别的检测

前期的文章我们分享了人脸的识别以及如何进行人脸数据的训练，本期文章我们结合人脸识别的模型进行人脸性别的检测人脸性别的检测步骤1、首先需要进行人脸的检测2、把检测到的人脸数据给性别检测模型去检测3、把检测结果呈现到图片上importnumpyasnpimportcv2importosgenderList=['Male','Female']prototxtFacePath="model/deploy.

人工智能研究所·2024-01-27 19:54

深度学习学习笔记-论文研读4-基于深度强化学习的多用户边缘计算任务卸载调度与资源分配算法

本人学识浅薄，如有理解不到位的地方还请大佬们指出，相互学习，共同进步概念引入强化学习DQN算法边缘计算边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可

丰。。·2024-01-27 17:17

深度学习在医学影像分析中的应用

深度学习在医学影像分析中的应用深度学习在医学领域的应用逐渐崭露头角，尤其在医学影像分析方面，为医生提供了更准确、高效的诊断手段。本文将探讨深度学习在医学影像领域的应用，并介绍其中一些令人瞩目的成果。

jcfszxc·2024-01-27 15:23

深度学习简介与应用

深度学习简介与应用深度学习是人工智能领域中备受关注的一项技术，通过模拟人脑神经网络的结构，实现了在大规模数据上进行复杂任务的能力。本文将简要介绍深度学习的基本概念，并探讨其在不同领域的应用。

jcfszxc·2024-01-27 15:53

huggingface高速下载模型的实战代码

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-01-27 15:21

深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割哪个难度大，哪个检测精度容易实现，哪个速度低。请按照难度、精度容易实现程度、速度排名。

问题描述：深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割哪个难度大，哪个检测精度容易实现，哪个速度低。请按照难度、精度容易实现程度、速度排名。

神笔馬良·2024-01-27 15:48

2022-05-28晨间日记

#今天是什么日子起床：7点50就寝：1点30天气：晴心情：一般纪念日：暂无发现#叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：盈利20万，调通商业模式#本月重要成果：使用知识库记录沉淀知识，并开始做个人知识管理

鱼笨自由·2024-01-27 15:56

计算机毕业设计选题参考算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

基于深度学习的农业病虫害识别基于U-Net模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于

mqdlff_python·2024-01-27 15:10

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是SquareError:5.Multi-classClassification5.1用softmax来计算一个元素去到各个class的概率5.2把f(x)和y的分布用交叉熵来对比6.Fea

闻.铃·2024-01-27 14:22

【PyTorch】深度学习实践之逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

本文目录回归vs分类sigmoid函数损失函数例子课堂练习模型实现计算损失实现代码测试模型学习资料系列文章索引回归vs分类回归是预测数值分类是预测类别概率sigmoid函数LogisticFunction是最典型的sigmoid函数，因此有些书会直接说成sigmoid函数。实际上满足如下条件即可称为sigmoid函数：饱和函数单调递增存在极限损失函数使用二分类交叉熵公式：y=1，预测值接近1，lo

zoetu·2024-01-27 14:51

PyTorch深度学习实践——用pytorch实现logistic regression（分类问题）

参考资料参考资料1：https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109680909参考资料2：http://biranda.top/Pytorch%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0007%E2%80%94%E2%80%94%E5%88%86%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98/#%E9%97%AE

没有人会真的躺平·2024-01-27 14:21

深度学习入门笔记（7）—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression

首先介绍一个非常著名的多分类数据集MNIST，也就是0到9的手写数字数据集。每个图像都是28*28，用于Pytorch数据读取的格式是NCHW，即Number、Channel、Height、Weight。读取图像之后，就能看到一个只有单通道的（灰度）图像，实际上就是一行行像素值的组合，用于SoftmaxRegression时输入得是一个向量，所以要将一行行的像素进行拼接，成为一个长的向量。同时，将

cnhwl·2024-01-27 14:20

PyTorch深度学习实践——Logistic Regression

在本次学习中，学习到了logistic回归，虽然说是一种回归模型，但是这个模型实际上是做分类问题，对于这种回归模型我们同样从三个方面来进行介绍，logistic回归是什么？为什么要采用logistics回归？如何实现losgistic回归模型？下面是对于logistic回归的总结：logistic回归是什么？给出定义：逻辑斯谛回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法，

不见当年灰太狼·2024-01-27 14:50

深度学习之反向传播

反向传播英文叫做BackPropagation。为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的损失函数的梯度，例如，其损失函数的梯度就是，我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其损失函数的梯度，继而进行使用梯度下降算法是参数（权重）更新。但是这仅限于对于简单的模型，一旦模型的深度增加，模型变得复杂，我们就很难直观的看出损失函数的梯度。例如这个模型，每连接的两个节点里面都有相应的权重，

丘小羽·2024-01-27 14:50

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