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初面机器学习
数学到底在哪里支撑着编程
在这篇文章中,我们将从多个方面深入探讨数学如何在编程中发挥作用,包括算法设计、数据结构优化、
机器学习
、图
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2025-02-14 00:26
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大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,
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AI知识分享官
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2025-02-14 00:41
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算法
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自然语言处理(NLP)入门:基础概念与应用场景
换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、
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2025-02-14 00:38
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Ash Butterfield
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2025-02-14 00:08
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多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一,是基于深度学习的大规模
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大F的智能小课
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2025-02-13 23:02
底层技术解析
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手把手教你给 windows装个vmware虚拟机
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/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全:书单导航页(点击右侧极客侠栈即可打开个人博客):极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全
python算法小白
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2025-02-13 23:30
【Elasticsearch】分词器概述
这与
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和自然语言处理中的神经分词不同。神经分词器将字符串转换为更小的子词分词,这些分词被编码为向量,供神经网络使用。Elasticsearch没有内置的神经分词器。
risc123456
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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
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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
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如何避免交叉验证中的数据泄露?
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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。
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在个性化推荐系统中的妙用:Python实战解析在信息爆炸的时代,我们每天都被大量的内容包围着。如何在海量的信息中找到真正适合自己的内容?这就是个性化推荐系统的使命。
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,有点难度。
一位粉丝朋友分享了最近参与美团民宿旅游业务线的一面的经历,全程约1小时,面试官围绕高并发、分布式事务、性能优化等高频考点展开追问,问题密集且注重落地细节。以下是完整问题整理+回答思路+扩展解析,助你避坑!一、项目与高并发场景1.“介绍一个项目中的难点,并说明QPS和用户量峰值?”回答示例:项目背景:民宿节日大促活动,瞬时流量激增(如春节、国庆),用户抢购特价房源。核心数据:QPS峰值:约8000(
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无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合制图教程
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状、实时、非接触、无伤检测等显著优势,是智慧农业必须采用的重要技术之一。
岁月如歌,青春不败
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攻克AWS认证
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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
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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
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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
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2025-02-13 15:41
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Django学习笔记(第一天:Django基本知识简介与启动)
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S1901
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2025-02-13 14:35
python
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常见的深度学习模型总结
发明动机:解决传统
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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
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两万文字教你掌握Git和GitHub的使用
2.安装Git和GitHub2.1安装GitHub2.2安装Git3.Git
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尝试3.1总结3.2练习4.Git重要特性4.1帮助、日志和比较4.2忽略文件4.3总结4.4练习5.分支5.1总结5.2练习
herosunly
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机器学习入门之工具篇
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Tenserflow学习笔记 【一:Python入门】
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习一.前言Python的两种主要的序列数据类型二.关于序列的相关操作1.索引2.切片[开始位置:结束位置]3.获取长度len()4.添加元素①append()②insert(a
邪魔小屁屁
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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
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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
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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
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【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
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萌虎不虎
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使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
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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
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计算机视觉 工业相机、镜头、接口、光源概览及选型参考
一、相机1、分类按芯片类型分类:CCD相机、CMOS相机按传感器的结构特性分类:线阵相机、
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阵相机按输出信号方式分类:模拟相机、数码相机按输出色彩方式分类:黑白相机、彩色相机2、重要参数芯片尺寸芯片尺寸表示图像传感器感光区域的面积大小
坐望云起
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深度学习从入门到精通
计算机视觉
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数据接口
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面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
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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
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【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
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仇辉攻防
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: 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
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从0到1:ArkTS实现鸿蒙策略模式全解析
策略模式
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窥策略模式(StrategyPattern)是一种行为型设计模式,它定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换,且算法的变化不会影响到使用算法的客户端。
谢道韫689
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策略模式
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GitHub 上的开源项目推荐
GitHub上的开源项目有成千上万,涵盖了从前端框架到数据科学、
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、系统工具等各个领域。不同的人根据兴趣和需求,可能会有不同的排名。
临水逸
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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(
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)来解决各种问题。
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力扣动态规划-28【算法学习day.122】
习题1.执行操作可获得的最大总奖励I题目链接:3180.执行操作可获得的最大总奖励I-力扣(LeetCode)题
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南宫生
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1.请尽可能详细地说明,为什么Reacthooks不能写在条件和循环表达式中?你的回答中不要写出示例代码。ReactHooks不能写在条件和循环表达式中的原因主要涉及到React的内部工作机制和Hooks的设计原则。以下是详细的解释:1.Hooks的调用顺序ReactHooks必须在函数组件的顶层调用,不能嵌套在条件语句或循环语句中。这是因为React依赖于Hooks的调用顺序来管理组件的状态和副
Redstone Monstrosity
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2025-02-13 01:23
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