半监督语义分割

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

答案：D（学习率过大会导致不稳定，可能震荡或无法收敛）2.在以下算法中，哪种算法属于无监督学习？A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【语义分割专题文章】

本栏聚焦在语义分割的相关算法，专栏内文章的代码均已实现。
BoostingIsm·2025-02-13 22:59

【必看】凭啥？DeepSeek如何用1/179的训练成本干到GPT-4o 98%性能

其核心策略包括减少监督微调（SFT）步骤，仅依赖强化学习（RL）技术。DeepSeek-R1-Zero版本完全跳过SFT，仅通过RL进行训练。
大F的智能小课·2025-02-13 21:51

数智百问 | 制造企业如何解锁检测数据的巨大隐藏价值？

这些系统和设备运行过程中会产生大量数据，包括结构化数据（如生产计划、质量检测数据等）、半结构化数据（如日志文件、设备配置信息等）和非结构化数据（如图像、音频、视频等）等。
杉岩数据·2025-02-13 19:07

【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

它能够通过大量无监督数据预训练，然后微调（Fine-tuning）以适应特
IT古董·2025-02-13 16:15

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
释迦呼呼·2025-02-13 15:07

基于麻雀优化算法的路径优化问题（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
长安程序猿·2025-02-13 14:35

【GA MTSP】基于matlab遗传算法求解多旅行商问题（目标函数：最短距离 单起点多终点）【含Matlab源码 4354期】

个人主页：Matlab研究室代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划（研究室版
Matlab研究室·2025-02-13 11:40

2.12反思

继续养号卡农姐发了个实习生的内推朋友圈我很感兴趣，我想写简历了，手痒要继续向前永远知道自己的位置，向上攀登今天打了好几把巅峰赛，要反思一下自己，不要过度沉迷游戏当然今天看小说的时间少了天呐‼️，现在竟然十点半了
MzyAstra·2025-02-13 02:31

实时硬件监控，维护系统完整性

硬件监控工具监督各种设备物理组件，如电源、电池、风扇等，从嵌入其中的微型传感器收集数据，这些传感器检测温度和电压等指标。
ManageEngine卓豪·2025-02-13 00:14

软件盘将dialog顶上去_Android实现输入法弹出时把布局顶上去和登录按钮顶上去的解决方法...

背景：在写登录界面时，老板就觉得在输入密码的时候谈出来的输入法软键盘把登录按钮遮挡住了(入下图所示，不爽)，连输入框都被挡了一半，于是不满意了，要叫我改，于是我看QQ的登录效果，我就去研究了一下，弹出输入法整个布局上来了
weixin_39859128·2025-02-12 18:28

100.16 AI量化面试题：监督学习技术在量化金融中的应用方案

1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍监督学习在量化金融中的应用
AI量金术师·2025-02-12 18:28

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

1.引言语义分割是计算机视觉中的重要任务，其目标是将输入图像中的每个像素分类到特定的类别。
高山仰星·2025-02-12 15:06

人大预算联网监督系统

人大财政预算联网监督是建立和完善中国特色社会主义预算审查监督制度的有益探索，是贯彻实施预算法，加强对政府全口径预算决算审查监督，推动实施全面规范、公开透明预算制度的客观需要，是对人大预算审查监督工作的创新发展
·2025-02-12 00:50

故障处理 软件 需求_软件可靠性

软件可靠性工程模型-Ruan模型由于篇幅原因，本文仅简单介绍一下可靠性设计、可靠性参数的内容（其实是因为本人是个二把刀，很多东西也一知半解的原因^_^）。
weixin_39531229·2025-02-11 22:41

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+
caspesjpe·2025-02-11 21:55

【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团（附面题）

：[青松]目录【NLP百面百过】大模型算法高频面题（全面整理ʘ‿ʘ）一、大模型（LLMs）基础面大模型（LLMs）架构篇注意力机制（Attention）篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调
青松ᵃⁱ·2025-02-11 13:37

DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

DeepSeek-R1-Zero证明了纯粹的强化学习是可行的，而DeepSeek-R1则展示了如何将监督学习与强化学习相结合，从而创建出能力更强、更实用的模型。
·2025-02-11 12:49

python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注（可用于大图裁剪）

将语义分割结果进行转换为labelme标注后，可用再次进行调整，然后重新生成标注数据。
万里鹏程转瞬至·2025-02-11 10:15

用Python+Tkinter打造专业级端口扫描器

其他错误码->端口关闭/过滤socket.create_connection((target,port),timeout=1)1.2扫描类型对比扫描类型原理特点TCP全连接完整三次握手准确但易被日志记录SYN半
WHCIS·2025-02-11 08:27

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。
飞火流星02027·2025-02-11 07:18

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆)、无监督域适
高斯小哥·2025-02-11 07:14

DeepSeek R1为什么能

与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同，Dee
森焱森·2025-02-11 03:48

大模型入门（六）—— RLHF微调大模型

一、RLHF微调三阶段参考：https://huggingface.co/blog/rlhf1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。
LLM.·2025-02-10 23:17

DeepSeek自监督学习基础与实践

自监督学习（Self-SupervisedLearning,SSL）是一种利用未标注数据进行模型训练的技术。
Evaporator Core·2025-02-10 23:43

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务 如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究语义分割数据集

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。
计算机C9硕士_算法工程师·2025-02-10 22:07

【半全局匹配】基于改进SmithWaterman算法的半全局基因匹配方法

算法介绍：全局匹配：Needleman-Wunsch算法使用这个算法主要考虑三个步骤：1.构造打分规则，分为匹配，错配和空位；2.初始化矩阵；3.回溯求出最长序列具体来说：设两条序列分别为A和B（长度分别为m和n）在初始化时，构造（m+1，n+1）矩阵，第一列和第一行使用空位罚分规则进行计分。初始化的（0，0）点，默认设置为0。之后的每一行每一列的每一个单元格的值，是，左，上，左上角的值加上对应的
蓝色洛特·2025-02-10 17:56

分布式事务-补偿方案

背景订单中心订单更新状态，通过mq调用库存中心增加库存实现方案1，Rocketmq半消息/事务消息，本地事务执行完成，发确认消息2，判断mq扣减库存结果，如果不是ok，写入消息表，状态为失败。
C18298182575·2025-02-10 12:18

光伏储能直流系统MATLAB仿真（PV光伏阵列+Boost DCDC变换器+负载+双向DCDC变换器+锂离子电池系统）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
wlz249·2025-02-10 11:43

《剑指offer》详解-Python

()O()O()|递归依次交换左右子树即可|Done||20.包含min函数的栈|Medium|O(n)O(n)O(n)|建一个辅助栈，保存当前数的最小值|ToDo||28.数组中出现次数超过一半的数字
2401_86984695·2025-02-10 05:06

深度解析：归并排序 vs 快速排序 vs 堆排序

一、归并排序（MergeSort）1.算法思想分治策略的经典应用，核心思想是：分：递归地将数组分成两半治：将两个有序子数组合并成完整有序数组合：合并过程是算法的核心操作2.关键步骤分解defmerge_sort
你把貂蝉藏哪了·2025-02-10 03:25

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction
JL_Jessie·2025-02-10 03:54

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。
一只波加猹~·2025-02-10 03:54

AI学习专题（一）LLM技术路线

拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

【电力负荷预测】时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制TCN-BiGRU-Attention负荷多变量时间序列预测【含Matlab源码 4752期】

个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
Matlab领域·2025-02-10 00:03

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止
释迦呼呼·2025-02-09 18:17

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

K-means聚类算法是一种无监督学习算法，在图像压缩中被广泛应用。通过将图像中的像素聚类为有限的几种颜色，从而降低图像的复杂度，实现压缩效果。应用使用场景网络传输：减少图片在网络上传输时的带宽消耗。
鱼弦·2025-02-09 16:08

linux 高性能 服务器,linux高性能服务器编程--读书笔记

2014年7月1日1、tcp报头格式6个标志位synackpshrstfinurg2、半连接下read读到的字节数为03、Tcp头部报文最长为60字节，20字节的固定头部，选项信息最多40字节。
weixin_39637059·2025-02-09 15:33

知识图谱智能应用系统：数据分析与挖掘技术文档

该模块负责处理和分析来自数据采集与预处理模块的结构化和半结构化数据，提取有价值的知识，并将其转化为可用于知识图谱构建和应用的三元组数据。
光芒再现0394·2025-02-09 09:47

2025年日祭

本文将同步发表于洛谷（暂无法访问）、CSDN与Github个人博客（暂未发布）本蒟自2025.2.8开始半停课。
JeremyHe1209·2025-02-09 08:38

个人网盘领域首个获批！百度网盘获颁“个人信息保护认证证书”

2022年11月18日，国家市场监督管理总局、国家互联网信息办公室联合发布《个人信息保护认证实施规则》，指定由中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心（CCRC）开展个人信息保护认证，这是目前我国个人信息保护领域内唯一对标
·2025-02-08 19:24

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。
HadesZ~·2025-02-08 15:04

无监督学习通俗理解

无监督学习的一种场景，便于理解：在洗钱行为的检测中，需要将这种洗钱的异常行为和正常行为区分开，但是我们不知道洗钱行为的标准是什么样的，因此用到了无监督学习。
特立独行的Q·2025-02-08 14:00

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析一、模型原理（一）DeepSeekR1DeepSeekR1的核心原理是基于强化学习（RL）的训练方式，其创新之处在于不依赖任何监督微调（SFT
程序猿000001号·2025-02-08 04:10

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

Link：https://arxiv.org/abs/1801.04381这篇文章是一篇关于MobileNetV2的学术论文，主要介绍了MobileNetV2的架构设计及其在图像分类、目标检测和语义分割任务中的应用
TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

机器学习算法分类

以下是详细的分类介绍：1.根据学习方式进行分类1.1监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练过程中，输入数据（特征）和输出数据（标签）都是已知的。
和风化雨·2025-02-07 23:07

自动驾驶领域成长方案

专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习（监督学习
树上求索·2025-02-07 18:42

【多目标免疫遗传算法在选址中的应用】使用多目标免疫遗传算法计算较简化海上救援选址问题研究（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
Ps.729·2025-02-07 15:47

基于 DeepSeek-R1 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeek-R1模型基础2.1模型简介2.1.1模型架构2.1.2预训练数据与目标2.2模型特点与优势2.2.1语言理解与生成能力2.2.2计算效率与扩展性微调（SFT）基础概念3.1微调的定义与作用3.2监督微调
zhangjiaofa·2025-02-07 10:43

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类
荷泽泽·2025-02-07 06:18
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他