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吴恩达-深度学习笔记
深度学习笔记
-使用神经网络进行手写数字分类(1)
注:关于类和标签的说明。在机器学习中,分类问题中的某个类别叫做类(class)。数据点叫做样本(Sample)。某个样本对应的类叫做标签(lable)。MNIST数据集预加载在Keras库中fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()注:tra
布莱克先生
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2023-09-22 09:28
深度学习
深度学习
神经网络
分类
吴恩达
DL lesson3 week1
1.1为什么是ML策略?(WhyMLStrategy?)当你尝试优化一个深度学习系统时,你通常可以有很多想法可以去试,问题在于,如果你做出了错误的选择,你完全有可能白费6个月的时间,往错误的方向前进,在6个月之后才意识到这方法根本不管用。例如收集更多训练数据训练集的多样性不够,收集更多的具有多样性的实验数据和更多样化的反例集.使用梯度下降法训练更长的时间尝试一个不同的优化算法,例如Adam优化算法
wyq0717
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2023-09-22 02:37
【李沐
深度学习笔记
】线性代数实现
课程地址和说明线性代数实现p2本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记,可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。这节就算之前内容的复习,后面以截图形式呈现标量由只有一个元素的张量表示importtorchx=torch.tensor([3.0])y=torch.tensor([2.0])#加减法print(x+y)#乘法print(x*y)#除法print(x/y)#幂运算print(x
魔理沙偷走了BUG
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2023-09-21 16:54
李沐深度学习
深度学习
笔记
线性代数
Deep Neural Network for Image Classification(
吴恩达
老师课后作业)
DeepNeuralNetworkforImageClassification1.前言这里
吴恩达
老师大课第一部分第四周的实验作业,上一次的实验作业(logistics回归模型实现二分类算法)是相关联的,
佳雨初林
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2023-09-20 17:05
深度学习
python
深度学习
神经网络
Logistic Regression with a Neural Network mindset _
吴恩达
老师深度学习课后作业
LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindset本篇博客主要是个人在完成
吴恩达
老师第二周的课后作业的实验记录,期间遇到过很多问题和还有个人的一些思考,所以写此博客,
佳雨初林
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2023-09-20 17:04
深度学习
深度学习
人工智能
logistics
regression
jupyter
python
吴恩达
深度学习笔记
(91)-带你了解计算机视觉现状
计算机视觉现状(Thestateofcomputervision)深度学习已经成功地应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、在线广告、物流还有其他许多问题。在计算机视觉的现状下,深度学习应用于计算机视觉应用有一些独特之处。在这个笔记中,我将和你们分享一些我对深度学习在计算机视觉方面应用的认识,希望能帮助你们更好地理解计算机视觉作品(此处指计算机视觉或者数据竞赛中的模型)以及其中的想法,以及如何自
极客Array
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2023-09-20 12:45
神经网络DNN的前向传播和后向传播
最近看了不少
吴恩达
的视频,听了不少神经网络的前向和后向传播的介绍,也看了不少的公式,很多东西看过了,不见得记住了,记住了不见得就理解了,今天就随便写点,就算是对最近一段时间学习的一个小结和回顾。
千足下
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2023-09-20 08:18
【Pytorch
深度学习笔记
10】基本的卷积操作conv1d
声明本文根据个人理解写的,如有纰漏望指正,谢谢!Conv1d的理解conv1d有两个,一个是torch.nn模块中,另一个是torch.nn.functional模块中。第一种:torch.nn.Conv1d调用格式torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,
坚果仙人
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2023-09-20 08:21
pytorch
深度学习
深度学习
神经网络
机器学习
05线性代数(李沐
深度学习笔记
)
文章目录线性代数线性代数实现QA线性代数直观理解矩阵乘法相当于扭曲空间,向量通过一个矩阵相乘变成另外一个向量,相当于矩阵把一个空间进行了扭曲矩阵也有长度,即范数c和b是向量。F范数相当于把矩阵拉成一个向量求范数,由于F范数比较简单,所以一般会用F范数在数学上,特别是在矩阵理论中,置换矩阵是一个方形二进制矩阵,它在每行和每列中只有一个1,而在其他地方则为0。设P是一个m×n的(0,1)矩阵,如果m≤
裂缘冰释
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2023-09-19 17:41
李沐深度学习
线性代数
深度学习
机器学习
李沐
深度学习笔记
-06矩阵计算
06矩阵计算标量导数亚倒数如果不存在导数的话,将导数拓展到不可微的函数梯度将导数拓展到向量当y是标量,x是标量,求导为标量当y是标量,x是向量,求导为向量当y是向量,x是标量,求导为向量当y是向量,x是向量,求导为矩阵
爱的小胡
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2023-09-19 17:41
李沐深度学习笔记
矩阵
深度学习
线性代数
07自动求导(李沐
深度学习笔记
)
这里求导可以参看上一节这张图,∂∂w=xT∂w∂w+wT∂x∂w=xT∂w∂w=xT\frac{\partial}{\partialw}=x^T\frac{\partialw}{\partialw}+w^T\frac{\partialx}{\partialw}=x^T\frac{\partialw}{\partialw}=x^T∂w∂=xT∂w∂w+wT∂w∂x=xT∂w∂w=xT,因为∂w∂w=
裂缘冰释
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2023-09-19 17:11
李沐深度学习
深度学习
线性代数
矩阵
李沐基于Pytorch的
深度学习笔记
(2)
2线性代数2.1线性代数基础这一节其实就相当于啥呢,一个简单的了解:2.1.1标量、向量、矩阵那么之后李沐老师会讲一个用Python怎么实现,这里就不多赘述了。因为网上关于矩阵的Numpy&Pytorch实现都是现成的,不用纠结太多,遇见了就会了。
Reedsway_Yuhan.C
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2023-09-19 17:40
笔记
pytorch
深度学习
线性代数
【李沐
深度学习笔记
】线性代数
课程地址和说明数据预处理实现p3本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记,可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。线性代数标量标量(scalar),亦称“无向量”。有些物理量,只具有数值大小,而没有方向,部分有正负之分。物理学中,标量(或作纯量)指在坐标变换下保持不变的物理量。用通俗的说法,标量是只有大小,没有方向的量。(在深度学习领域也是如此)标量的运算规律加减法:c=a+bc=a+b
魔理沙偷走了BUG
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2023-09-19 17:39
李沐深度学习
深度学习
笔记
线性代数
深度学习笔记
(二十二)—— 健壮性
Deeplearninghasbeenwidelyappliedtovariouscomputervisiontaskswithexcellentperformance.PriortotherealizationoftheadversarialexamplephenomenonbyBiggioetal.,Szegedyet.al,modelperformanceoncleanexampleswas
Nino_Lau
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2023-09-19 05:23
2022
吴恩达
机器学习Deeplearning.ai课程编程作业C1_W2: Linear Regression
PracticeLab:LinearRegressionWelcometoyourfirstpracticelab!Inthislab,youwillimplementlinearregressionwithonevariabletopredictprofitsforarestaurantfranchise.Outline1-Packages2-Linearregressionwithonevar
alterego2380
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2023-09-19 03:33
机器学习
python
numpy
机器学习
线性回归
人工智能
吴恩达
机器学习week2实验答案Practice Lab Linear Regression【C1_W2_Linear_Regression】
PracticeLab:LinearRegressionExercise1Completethecompute_costbelowto:Iterateoverthetrainingexamples,andforeachexample,compute:Thepredictionofthemodelforthatexamplefwb(x(i))=wx(i)+bf_{wb}(x^{(i)})=wx^{(
会不了一点
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2023-09-19 03:33
ygggy
机器学习
线性回归
人工智能
吴恩达
深度学习笔记
(61)-训练调参中的准确率和召回率
单一数字评估指标(Singlenumberevaluationmetric)无论你是调整超参数,或者是尝试不同的学习算法,或者在搭建机器学习系统时尝试不同手段,你会发现,如果你有一个单实数评估指标,你的进展会快得多,它可以快速告诉你,新尝试的手段比之前的手段好还是差。所以当团队开始进行机器学习项目时,我经常推荐他们为问题设置一个单实数评估指标。我们来看一个例子,你之前听过我说过,应用机器学习是一个
极客Array
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2023-09-19 03:06
Learn Prompt-为什么用 ChatGPT API?
引用人工智能先驱
吴恩达
先生说过的话:“一个系统需要的远不止一个提示(prompt)或者一个对LLM(大性语言模型)的调用。”
xiaoshun007~
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2023-09-18 11:29
ChatGPT
chatgpt
prompt
人工智能
吴恩达
ChatGPT《Finetuning Large Language Models》笔记
课程地址:https://learn.deeplearning.ai/finetuning-large-language-models/lesson/1/introductionIntroduction动机:虽然编写提示词(Prompt)可以让LLM按照指示执行任务,比如提取文本中的关键词,或者对文本进行情绪分类。但是,微调LLM,可以让其更一致地做具体的任务。例如,微调LLM对话时的语气。课程大
datamonday
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2023-09-18 08:49
AIGC
chatgpt
prompt
llm
llama
finetune
李沐
深度学习笔记
-05线性代数
1.线性代数标量由只有一个元素的张量表示importtorchx=torch.tensor([3.0])y=torch.tensor([2.0])x+y,x*y,x/y,x**y#输出(tensor([5.]),tensor([6.]),tensor([1.5000]),tensor([9.]))可以将向量视为标量值组成的列表x=torch.arange(4)x#输出tensor([0,1,2,3
爱的小胡
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2023-09-17 17:21
李沐深度学习笔记
深度学习
线性代数
pytorch
04数据操作+数据预处理(李沐
深度学习笔记
)
数据操作首先,我们导入torch。请注意,虽然它被称为Pytorch,但我们应该导入torch而不是Pytorch。张量表示一个数值组成的数组,这个数组可能有多个维度。我们可以通过张量的shape属性来访间问张量的形状和张量中元素的总数通过shape可以查看张量的形状(维度),numel()(即numberofelements的缩写)可以查看张量有多少元素要改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素
裂缘冰释
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2023-09-17 17:51
李沐深度学习
pytorch
深度学习
python
李沐
深度学习笔记
3.3简洁实现线性回归
3.3简洁实现线性回归#生成数据集importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.synthetic_data(true_w,true_b,1000)#读取数据集defload_ar
菜鸟思如
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2023-09-17 17:51
深度学习
python
人工智能
【李沐
深度学习笔记
】数据操作实现
课程地址数据操作实现p2数据操作首先导入PyTorch包(importtorch),虽然叫PyTorch,但实际上要导入torch。importtorch张量张量表示的是一个数值组成的数组,这个数组可以有很多个维度。#生成0-11的顺序序列构成的一维数组张量(12那里是开区间,取不到)x=torch.arange(12)print(x)输出结果:tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,
魔理沙偷走了BUG
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2023-09-17 17:19
李沐深度学习
深度学习
笔记
人工智能
深度学习之卷积神经网络0基础入门学习教程——浅层深度学习(全网最详细,不详细你打我)(看不懂你打我)(对小白没用你打我)
作为一个双非学校的人工智能硕士研究生,我在深度学习入门之初,学校里没人带,只能靠自己一点一点的摸索,走了很多弯路,因为自己并不懂得从哪里入手,从
吴恩达
的课到李沐的课等等无数种课,无数种书看了很多,买了很多
小馨馨的小翟
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2023-09-17 16:00
浅层深度学习卷积神经网络
深度学习
cnn
学习
与导师沟通2023-09-14
(1)学习并实践机器学习(李沐-动手学机器学习、周志华-西瓜书、
吴恩达
-机器学习基础理论)(2)多参加各类学术会议。(3)动手实践参与相关课题的项目。(
氢气氧气氮气
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2023-09-17 14:19
心得与生活
人工智能
【
吴恩达
老师《机器学习》】课后习题4之【神经网络反向传播】(代码注释详细)
前情回顾上一周是已经给定了神经网络的最优权重参数,接着直接代到前向传播里面去,算得最终的预测值就可以了。这周呢,需要搭建整个完整的神经网络,并且需要自己去进行训练,找到最终的这个优化的权重参数。可能需要的知识点来自网络前向传播知识点前向传播(Forwardpropagation),也叫正向传播,是神经网络中的一项重要操作,用来将输入数据传递到网络的输出层。在前向传播过程中,输入数据通过神经网络依次
cx-young
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2023-09-17 05:10
机器学习
机器学习
神经网络
深度学习
【
吴恩达
老师《机器学习》】课后习题5之【偏差与方差】
在本练习中,您将实现正则化线性回归,并使用它来研究具有不同偏差-方差特性的模型。在练习的前半部分,您将实现正则化线性回归,利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在后半部分中,您将对调试学习算法进行一些诊断,并检查偏差和偏差的影响。这次练习将会了解如何改进机器学习算法,包括过拟合、欠拟合的状态判断以及学习曲线的绘制。一些概念偏差Bias:预测值与真实值的差距,表示算法本身的拟合能力方差Varia
cx-young
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2023-09-17 05:08
机器学习
机器学习
人工智能
【李沐
深度学习笔记
】数据预处理实现
课程地址和说明数据预处理实现p3本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记,可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。数据预处理Python文件操作OS标准库Python的OS标准库是一个操作系统接口模块,提供一些方便使用操作系统相关功能的函数。这里只提及李沐老师示例代码中的各种函数的用法,至于该库的其他内容请参考网络。os.makedir方法os.makedir是python中常用的一个函
魔理沙偷走了BUG
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2023-09-17 03:51
李沐深度学习
深度学习
笔记
人工智能
吴恩达
机器学习exercise笔记
参考这里入下门,主要包括代码逻辑、numpy、pandas、scipy等的使用。ML-Exercise1X=np.matrix(X.values)DataFrame.values(旧),DataFrame.to_numpy()用于将pandas中的dataframe转为numpy中的数组。更新:exercise5中将数据框转化数组使用了已经淘汰的DataFrame.as_matrix(),实际应该
twentyonepilots
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2023-09-16 12:42
Python
ML
【IT资讯 7】《时代》周刊发布首届全球百大AI人物:李彦宏、
吴恩达
、李飞飞、曾毅等人入选
日星期六癸卯年七月廿五第000007号本文收录于IT资讯速递专栏,本专栏主要用于发布各种IT资讯,为大家可以省时省力的就能阅读和了解到行业的一些新资讯IT资讯领导者(Leaders)李彦宏(百度CEO、董事长兼联合创始人)
吴恩达
爱书不爱输的程序猿
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2023-09-15 18:44
IT资讯速递
人工智能
ai
百度
李彦宏
周报-230906
学习内容1.将rgbd数据集转化为可训练的数据集2.
吴恩达
深度学习(141/181)学习时间2023.08.26—2023.09.05学习笔记训练数据集的生成3DMatch这篇论文目前只进行了代码的运行
Gypsophila_01
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2023-09-14 00:51
django
深度学习
计算机视觉
python
吴恩达
机器学习3.26
吴恩达
机器学习受到广泛网友推介,今天开始刷他的课程。生活中有哪些地方接触到算法?我们的百度搜索总会给到优质搜索结果,这就是机器学习算法。
Wincent__
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2023-09-13 13:58
图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-29~05-04)
2.完成学习机器学习作业,
吴恩达
机器学习课程作业。3.继续阅读PRML4.291.看pspnet代码●pythonwith关键字:简单就是打开文件,读完了,自动关文件。
Rlinzz
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2023-09-13 12:16
【中文】【
吴恩达
课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第二周作业 - 词向量的运算与Emoji生成器
【中文】【
吴恩达
课后编程作业】Course5-序列模型-第二周作业-词向量的运算与Emoji生成器上一篇:【课程5-第二周测验】※※※※※【回到目录】※※※※※下一篇:【课程5-第三周测验】资料下载本文所使用的资料已上传到百度网盘
何宽
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2023-09-12 05:29
吴恩达的课后作业
吴恩达
第五部分序列模型 week2—— 词向量的运算与Emoji生成器
一.词向量的运算导包和词嵌入数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportw2v_utilsword,word_to_vec_map=w2v_utils.read_glove_vecs("data/glove.6B.50d.txt")word=pd.DataFrame(word)print(word.shape)word_to_vec_map=pd.DataFram
我来试试水
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2023-09-12 05:58
机器学习
深度学习
keras
nlp
情感分类(Sentiment Classification)
来源:Coursera
吴恩达
深度学习课程情感分类(sentimentclassification)就是看一段文本,然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的东西,这是NLP中最重要的模块之一。
双木的木
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2023-09-12 05:57
吴恩达深度学习笔记
笔记
深度学习知识点储备
算法
机器学习
深度学习
人工智能
python
吴恩达
机器学习作业3:多类分类(Python实现)
机器学习练习3-多类分类在本练习中,您将实现一对一的逻辑回归和神经网络来识别手写的数字。在开始编程练习之前,我们强烈建议您观看视频讲座,并完成相关主题的复习问题。要开始这个练习,您需要下载启动代码并将其内容解压缩到您希望完成这个练习的目录中。自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别邮件信封上的邮政编码(邮政编码)到识别银行支票上所写的金额。本练习将展示您所学习到的方法如何用于此分类任务。在练习的
Phoenix_ZengHao
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2023-09-11 23:06
机器学习
python
机器学习
分类
吴恩达
机器学习笔记(三)
关于这系列的python代码参考下面这个大佬的代码:
吴恩达
机器学习与深度学习作业目录-Cowry-CSDN博客接下来开始第三周的学习,线性回归算法结束,进入下一个算法。
yh_y
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2023-09-11 09:26
吴恩达
深度学习笔记
(86)-1×1 卷积讲解
网络中的网络以及1×1卷积(NetworkinNetworkand1×1convolutions)在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用1×1卷积。也许你会好奇,1×1的卷积能做什么呢?不就是乘以数字么?听上去挺好笑的,结果并非如此,我们来具体看看。过滤器为1×1,这里是数字2,输入一张6×6×1的图片,然后对它做卷积,起过滤器大小为1×1×1,结果相当于把这个图片乘以数字2,所以前三
极客Array
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2023-09-11 07:30
【动手学
深度学习笔记
】--门控循环单元GRU
文章目录门控循环单元GRU1.门控隐状态1.1重置门和更新门1.2候选隐状态1.3隐状态2.从零开始实现2.1读取数据2.2初始化模型参数2.3定义模型2.4训练与预测3.简洁实现门控循环单元GRU学习视频:门控循环单元(GRU)【动手学深度学习v2】官方笔记:门控循环单元(GRU)思考一下这种梯度异常在实践中的意义:我们可能会遇到这样的情况:早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。考虑
小d<>
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2023-09-10 06:07
深度学习
深度学习
笔记
gru
元壤教育“AIGC大模型应用开发工程师”课纲,学习这套课程就够了
—
吴恩达
“在我看来,几乎可以肯定的是,人工智能与人类智能共同推动的许多重大变化将在未来10年(实际上是未来三年)在许多领域带来令人
黎跃春
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2023-09-09 10:51
人工智能
aigc
语言模型
【连载】
深度学习笔记
14:CNN经典论文研读之Le-Net5及其Tensorflow实现
从本次笔记开始,笔者在
深度学习笔记
中会不定期的对CNN发展过程中的经典论文进行研读并推送研读笔记。
linux那些事
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2023-09-09 04:30
吴恩达
gradio课程:基于开源LLM(large language model)的聊天应用
文章目录内容简介构建应用程序使用gradio在线体验接下来结合llm模型使用gradio构建一个完整的应用程序内容简介Falcon40B是当前最好的开源语言模型之一。使用text-generation库调用Falcon40B的问答API接口。首先仅仅在代码中与模型聊天,后续通过Gradio构建聊天界面。Gradio聊天界面可以保存对话历史上下文。在聊天过程中,需要将之前对话记录与新消息一起发送给模
Cachel wood
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2023-09-09 02:28
python可视化教程
gradio应用
LLM和AIGC
语言模型
windows
人工智能
线性回归(
吴恩达
机器学习)
回归是机器学习中最经典的算法,它的意思就是根据之前的数据找出某种规律(可以是线性,也可以是非线性),构建模型实现预测或分类。一、线性回归1.线性回归线性回归顾名思义,就是找出大量数据在二维平面中呈现的是线性关系。拿房价举个例子,假如你现在要出售自己的房子,你不大清楚这么大面积的房子能卖多少钱,于是你找到了所在小区的房价数据(房价、面积),发现大概是呈线性分布,那么如果你可以通过这个直线,去计算出自
没名字的蓝猫
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2023-09-08 08:04
章节7_Logistic回归_《
吴恩达
机器学习》学习笔记
章节7有的时候我们遇到的问题并不是线性的问题,而是分类的问题。比如判断邮件是否是垃圾邮件,信用卡交易是否正常,肿瘤是良性还是恶性的。他们有一个共同点就是Y只有两个值{0,1},0代表正类,比如肿瘤是良性的;1代表负类,比如肿瘤是恶性的。当然你想用1代表良性也可以,而且输出的值不仅仅局限为0和1两类,有可能还有多类,比如手写体识别是从0到9。如果使用线性的方法来判断分类问题,就会出现图上的问题。我们
jimleelcc
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2023-09-07 12:44
深度学习笔记
深度学习笔记
1.简单的二输入单层感知机模型的实现结构如图所属:由图可知:输入信号(input):X[x1,x2]也就是样本集合权重:[w1,w2],用来体现对应输入的重要性在这里我们设定,这个神经元(感知机
jjjhut
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2023-09-07 09:44
深度学习笔记
深度学习
人工智能
【
吴恩达
机器学习】第三周—逻辑回归、过拟合、正则化
31.jpg1.分类问题(Regression)在分类问题中,你要预测的变量是离散的值,我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法,这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。顺便说一下,逻辑回归算法是分类算法,我们将它作为分类算法使用。有时候可能因为这个算法的名字中出现了“回归”使你感到困惑,但逻辑回归算法实际上是一种分类算法,它适用于标签取值离散的情况,如:1001。
Sunflow007
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2023-09-06 17:55
深度学习笔记
1.代价函数(costfunction)与误差函数(lossfunction)之间的关系:,其中J为代价函数,L为误差函数,Y为标签矢量,A为根据样本计算矢量。2.代价函数J对w和b的导数:推导过程,误差函数以交叉熵为例:根据链式传播:。由:,,有:,设:,,,推广到所有特征权重
dibowei2069
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2023-09-06 08:13
深度学习
笔记
人工智能
很棒的AIGC 教程-适合初学者也适合进阶AI爱好者
入门人工智能为每个人-
吴恩达
面向师生的实用人工智能-沃顿商学院人工智能初学者-微软生成式AI学习路径-谷歌大语言模型提示工程ChatGPT
AI 研习所
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2023-09-06 06:12
大模型训练
AIGC
人工智能
ai
AIGC
人工智能
吴恩达
:AI已经做好颠覆人类医生的准备了
近来,一组由
吴恩达
博士带领的斯坦福研究人员开发了一个新的机器学习模型,通过心电图来判断患者是否心律不齐,其效果甚至已经超过了人类专家。
llawliet0001
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2023-09-06 04:39
人工智能
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