学习实践

Google机器学习实践指南(模型预测偏差)

Google机器学习（31）-模型预测偏差预测偏差：模型为何总是"猜不准"的真相揭秘你的模型预测准确率高达95%，却总是与实际情况差那么一点点？这可能是预测偏差在作祟！本文将带你深入探索这个被忽视的模型"隐形杀手"。一、什么是预测偏差？一个生活化案例想象一下，你网购了一个智能体重秤，连续一周称重显示都是60kg。但你去健身房用专业设备测量，实际是62kg。这种系统性的测量偏差，就是预测偏差在现实中

AI_Auto·2025-07-11 15:30

Flow 数据流学习-冷流和热流

文章参考的Kotlin学习笔记（五）——Flow数据流学习实践指北（一）-掘金Kotlin系列之认识一下Flow-掘金冷流（ColdFlow）：在数据被使用方订阅后，即调用collect方法之后，提供方才开始执行发送数据流的代码

qq_39844788·2025-07-09 10:44

Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统

Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。

AI天才研究院·2025-07-09 09:38

Gin 集成 gRPC 负载均衡：从实践到原理拆解

今天结合学习实践，聊聊Gin集成gRPC负载均衡的那些事儿，从代码改造到原理理解，一步步拆解。一、核心目标：让Gin智能调用gRPC服务（一）为什么要集成负载均衡？

Code季风·2025-07-08 15:32

七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类：K近邻(KNN)算法完全指南

接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林：群众智慧的机器学习实践》想象一下，你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何？

·2025-06-30 23:50

Python虚拟环境管理：conda、venv、pipenv三国杀

Python虚拟环境管理：conda、venv、pipenv三国杀作为一名在Python生态系统中学习实践了六年的开发者，我深刻体会到了Python虚拟环境管理工具的重要性和复杂性。

network爬虫·2025-06-30 19:28

DeepSeek核心技术浅谈

现代机器学习实践:在过参数化的深度学习中测试误差会再次下降，形成“双下降“曲线，这成为大模型研究的

·2025-06-23 15:07

Python实现简单的深度学习实践

Python实现简单的深度学习实践Python：通往深度学习世界的钥匙动手搭建你的第一个神经网络模型从零开始，用Python解析MNIST手写数字识别超越基础：使用Keras快速构建卷积神经网络实战演练

master_chenchengg·2025-06-22 14:19

什么是 tensorflow ？解决了什么问题？为什么需要它？没有它会出现什么问题？

TensorFlow主要解决了深度学习实践中的以下关键问题：跨平台计算：TensorFlow支持在CP

微信公众号：AI创造财富·2025-06-19 01:43

【项目实训#05】DeepSeek API客户端开发与集成学习实践

【项目实训#05】DeepSeekAPI客户端开发与集成学习实践文章目录【项目实训#05】DeepSeekAPI客户端开发与集成学习实践一、背景简介二、技术方案与实现2.1整体架构2.2配置管理模块实现

elon_z·2025-06-15 06:06

模型评估与模型参数选择：机器学习实践的关键步骤

在机器学习的海洋中，构建一个模型仅仅是冰山一角。真正的挑战在于如何确保这个模型能够准确地预测未知数据，并且拥有最优的性能表现。这就涉及到了两个至关重要的环节：模型评估和模型参数选择。本文将带您深入了解这两个概念，并介绍一些实用的技巧和方法。目录1.模型评估1.1训练误差与泛化误差1.2过拟合与欠拟合1.3交叉验证1.4正则化2.模型参数选择3.总结与实用建议1.模型评估1.1训练误差与泛化误差模型

沐秋子·2025-06-11 12:13

《Pytorch深度学习实践》ch5-Logistic回归

------B站《刘二大人》1.Classification经典的分类数据集：MNIST（0-9）导入数据集：（路径，训练集/测试集，是否下载）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.MINIST(root='../dataset/mnist',train=True,download=True)test_set=torchvision.dat

拾零吖·2025-06-06 13:18

【Python】成功解决500 : Internal Server Error 错误

多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。

云天徽上·2025-05-20 14:39

从零开始：经典数据集带你掌握ML/DL全流程

机器学习常用数据集大全：从回归到文本分类的实战指南背景知识在机器学习实践中，数据集是算法验证和模型训练的基础。根据任务类型选择合适的数据集不仅能提高开发效率，还能确保模型评估的客观性。

赛卡·2025-05-17 06:29

《深度学习实践教程》[吴微] ch-5 3/5层全连接神经网络

一、练习课本上3层全连接神经网络识别手写数字。答案代码：importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms#定义一些超参数batch_size=64learning_

破无差Povchar·2025-05-06 16:06

【Machine Learning Q and AI 读书笔记】- 04 彩票假设

MachineLearningQandAI中文译名大模型技术30讲，主要总结了大模型相关的技术要点，结合学术和工程化，对LLM从业者来说，是一份非常好的学习实践技术地图.本文是MachineLearningQandAI

TurboAI·2025-05-03 19:36

《机器学习中的过拟合与模型复杂性：理解与应对策略》

通过具体实例，本文展示了如何在实际机器学习项目中平衡模型的复杂性和泛化能力，为机器学习实践者提供了实用的指导。引

未来创世纪·2025-05-01 08:04

超参数详解：从基础概念到优化策略的全面指南

结合超参数搜索的标准流程，通过具体案例演示如何高效调整超参数以提升模型性能，为机器学习实践者提供完整的超参数优化解决方案。

青橘MATLAB学习·2025-04-28 12:21

Python深度学习实践：通过深度学习提高天气预测准确性

Python深度学习实践：通过深度学习提高天气预测准确性作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着全球气候变化和极端天气事件的日益频繁

AGI大模型与大数据研究院·2025-04-25 06:42

【深度学习实践与解惑】Basic Block 与 Bottleneck Block 的结构差异与适用深度范围？

深度学习中BasicBlock与BottleneckBlock的结构差异与适用深度范围目录结构差异数学公式对比适用深度范围总结结构差异特征BasicBlockBottleneckBlock卷积层组合两个3×33\times33×3卷积层三个卷积层：1×1→3×3→1×11\times1\rightarrow3\times3\rightarrow1\times11×1→3×3→1×1通道数变化保持或

云博士的AI课堂·2025-04-15 08:13

【机器学习】Pandas中to_pickle()函数的介绍与机器学习中的应用

多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复

云天徽上·2025-04-13 12:56

【NumPy】深入解析numpy.zeros_like()函数

多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的

二七830·2025-04-12 06:35

Python深度学习实践：手把手教你利用YOLO进行对象检测

Python深度学习实践：手把手教你利用YOLO进行对象检测1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉领域取得了令人瞩目的成果。

AGI大模型与大数据研究院·2025-04-08 10:07

机器学习实践——利用SVD简化数据

SVD（奇异值分解）优点:简化数据，去除噪音，提高算法的结果缺点：数据的转换可能难以理解利用SVD，我们可以使用小得多的数据集来表示原始数据集，这样做实际上是去除了噪声和冗余信息，以此达到了优化数据、提高结果的目的。SVD的应用LSA（隐形语义分析）在LSA中，矩阵是由文档和词语组成的，当我们应用SVD时，就会构建出多个奇异值，这些奇异值就代表了文档中的主题或概念，这一特点可以用于更高效的文档搜索

还迷来·2025-04-04 12:23

eNSP-防火墙冗余部署实操（双机热备-主备模式）

#创作灵感#记录学习实践防火墙双机热备-主备模式，是提升网络可靠性、保障业务连续性的重要手段。本实验需要实现当主防火墙失效后可以自动由备用防火墙接管工作，保障双方之间能够继续通信。

bubble·2025-03-30 16:01

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一

藍海琴泉·2025-03-22 06:22

无人机学习入门

当然B站也很多，自学基础内容）目录大概如下：1）无人机的历史2）无人机分类3）无人机系统组成（直升机、多旋翼、固定翼无人机、其他特殊结构）4）无人机飞行原理、空气动力学5）飞行控制、导航系统6）任务载荷学习实践知

一颗微竹·2025-03-17 17:19

GoogleTest学习实践

第1步：环境安装与配置对于Linux系统#安装编译依赖sudoapt-getinstallbuild-essentialcmakelibgtest-dev#编译安装cd/usr/src/gtestsudocmakeCMakeLists.txtsudomakesudocp*.a/usr/libCMake集成示例cmake_minimum_required(VERSION3.14)project(My

郭涤生·2025-03-14 10:29

Flutter中使用NetworkImage加载网络图片缓存问题学习实践

Flutter中默认的NetworkImage会有缓存机制，如果图片的url不变化，但是url的图片已经发生变化，NetworkImage不会下载新的图片deepseek是这么解决问题的，但是在鸿蒙上禁用缓存无效在Flutter中，NetworkImage默认会使用缓存机制来优化性能。如果你想禁用缓存，可以通过以下几种方式实现：1.使用NetworkImage的headers参数你可以通过设置he

云水-禅心·2025-03-11 13:37

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用关键词：深度学习，神经网络，异常检测，Python，TensorFlow，PyTorch，模型优化，实战案例摘要：本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用

AI天才研究院·2025-03-06 01:53

强化学习实践 openai gymnasium CartPole-v1 DQN算法实现

文章目录前言DQN简介环境简介任务实现说开来去我的Github实现：gym（GitHub）本篇博客主要是个人实现过程的主观感受，如果想要使用模型可以直接去GitHub仓库，注释完善且规范。觉得有用请给我点个star！前言最近在学习强化学习，大致过了一遍强化学习的数学原理（视频）。视频讲的很好，但是实践的部分总是感觉有点匮乏（毕竟解决gridworld方格世界（GitHub）的问题的很难给人特别大的

abstcol·2025-03-05 14:12

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

摘要随着深度学习技术的飞速发展，图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架，从零开始构建一个简单的图像分类器。我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。一、环境配置与库导入确保已安装Python3.7+版本，以及Tenso

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

深度学习面试八股文——决战金三银四

本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点，内容通俗易懂，入门、实习和校招轻松搞定。

Good Note·2025-02-25 00:02

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的！！！

a小胡哦·2025-02-19 03:27

【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined

多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够

云天徽上·2025-02-18 23:14

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

近年来，人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（L

赵钰老师·2025-02-15 14:20

大学生计算机实践ppt题教程,计算机二级考试真题-PPT-张老师中国梦实践活动汇报...

团委的张老师正在准备有关“中国梦”学习实践活动的汇报演示文稿，相关资料存放在Word文档“PPT素材及设计要求.docx”中。

rauchg·2025-02-07 16:01

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程4️⃣常见增强学习算法剖析III.迁移学习实践

North_D·2025-02-06 08:24

C语言实现图像二值化变换项目源码

源码中包括了图像读取、阈值设置、像素遍历和图像写入等关键步骤，适合C语言学习者和图像处理领域开发者学习实践。1.C语言图像处理简介简介C语言作为一种高效

爽新全效瓷兔膏·2025-02-03 06:20

全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）

今年科技圈的热点，除了裁员，就是被各种“AI大模型”新闻刷屏。GPT、Sora还在霸榜…开源大模型又来炸场！Meta发布Llama3系列模型，号称「最强大的开源大模型」，震撼科技圈！毫不夸张地说，AI大模型正在颠覆程序员的价值！很多大厂一边裁员，一边用百万年薪挖掘懂AI大模型的人，打工人的职业危机至少被提前5年。普通程序员想在技术上不掉队，还要增加收入，关键在于——拥抱技术红利，掌握AI大模型项目

大模型应用·2025-02-02 21:11

keras快速上手-基于python的深度学习实践-基于索引的深度学习对话模型-源代码...

该章的源代码已经调通，如下，先记录下来，再慢慢理解#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,Dense,Activatio

weixin_34162401·2025-02-02 11:59

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测

实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库，本项目专注于利用Python的sklearn库进行心脏病预测的机器学习实践

薄化克Oswald·2025-01-29 11:28

Qt笔记——QLineEdit

QT零基础——QLineEdit1、QLineEdit类1.1、常用成员函数1.2、常用信号2、QLineEdit功能实现1、QLineEdit类//根据学习实践进度–程序更新1.1、常用成员函数成员函数说明

繁缕怀夕·2025-01-25 22:07

基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用

近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域，MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱，极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224

梦想的初衷~·2025-01-21 22:52

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中，商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术，售货机可以在商品售出后自动更新库存，并提供准确的商品信息反馈。然而，在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题，尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模

2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文

AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数