学习笔记-机器学习

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

Rasa：开源的机器学习框架

一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors，正则表达式Regexes，同义词Synonyms等RasaCore：对话管理模块，也是一

Indra_ran·2025-02-17 10:23

机器学习：k均值

所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。

golemon.·2025-02-17 08:38

nacos学习笔记

Nacos（动态服务发现、配置管理与服务管理平台）是阿里巴巴开源的一个分布式系统架构中服务发现和配置管理的基础组件。它的主要目标是提供一个动态服务发现、配置管理和服务管理的解决方案。Nacos主要适用于微服务架构，并在云原生环境下发挥重要作用。Nacos的核心功能服务发现与健康检查Nacos提供了服务发现功能，可以帮助微服务在运行时动态发现其他服务的地址和端口。服务提供者（例如一个微服务实例）将自

柠檬编程工作室·2025-02-17 08:05

电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，

车载诊断技术·2025-02-17 06:19

WPF学习笔记

容器控件：GridstackPanelWrapPanelDockPanelUniformGridGrid：Grid.RowDefinitionsRowDefinitionGrid.ColumnDefinitionsColumnDefinition第一行的高度是第二行的2倍100auto占2列的空间stackPanel：一般用来修饰部分容器，一般是垂直居中的水平水平排列WrapPanel：默认是贴着

蒋劲豪·2025-02-17 06:43

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

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·2025-02-17 05:07

[008] [RT-Thread学习笔记] 求结构体首地址rt_list_entry函数与字节对齐RT_ALIGN宏

RT-Thread学习笔记rt_list_entry函数源码分析应用示例RT_ALIGN宏源码分析应用示例RT-Thread版本：4.0.5MCU型号：STM32F103RCT6（ARMCortex-M3

柯西的彷徨·2025-02-17 04:01

DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决

点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力，正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。

学无止尽5·2025-02-17 04:59

做其他的不好吗？别写代码了(4)

未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如机器学习、数据分析等,以适应A

chalmers_15·2025-02-17 01:39

4.1、十字线 - 趋势中的十字线

K线技术学习笔记------基本知识------1.1、基本知识-蜡烛图的历史1.2、基本知识-蜡烛图的结构1.3、基本知识-合成蜡烛线------反转形态------2.1、反转形态-单线反转形态2.2

五十番·2025-02-17 01:08

2025 机器学习方向毕业设计选题清单：开题指导与建议

Krin_IT·2025-02-17 01:36

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。

景联文科技·2025-02-17 00:35

景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型

数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。

景联文科技·2025-02-17 00:05

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

高效高并发调度架构

常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基

之群害马·2025-02-16 23:59

Anaconda3 介绍和安装

介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算，主要面向数据科学和机器学习领域。

gorgor在码农·2025-02-16 23:25

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件

Carl_奕然·2025-02-16 22:49

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

深度学习（1)-简单神经网络示例

在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现

yyc_audio·2025-02-16 21:41

宋红康 MySQL高级篇学习笔记

架构篇1.sql的执行流程查询缓存：有就直接返回了。解析器进行解析：检查sql合不合语法优化器：对sql语句进行逻辑优化，看是否使用索引，生成执行计划。存贮引擎：myisam,innodb去执行上述计划当然返回的时候也会在缓存一下结果。索引及调优篇1.InnoDBB+树索引的注意事项（页分裂的场景）1.根页面万年不动（页分裂）：创建后，用户数据用完可用空间，就会新产生一个页a，并将根节点的数据复制

偷偷儿·2025-02-16 21:40

大厂学院雷丰阳 JUC 学习笔记

基础篇synchronized和lock的区别1.从本质上：synchronized是Java内的一个关键字，lock是一个接口。2.从代码的形式上：synchronized在发生异常时会主动释放锁，lock需要我们在finally语句中释放，不然会死锁；通过lock可以知道锁有没有获取成功，synchronied不行3.从性能上：在1.6前没提出锁升级过程时，重量级锁在被系统检测到后会阻塞尝试获

偷偷儿·2025-02-16 21:40

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。

DuHz·2025-02-16 21:36

Python爬虫——网站基本信息

Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力，让我们能够在网络的广袤土地上狩猎，为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储

IT·小灰灰·2025-02-16 20:35

Python：第三方库

pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘

衍生星球·2025-02-16 20:00

Java 实现拖拽列表更新排序

拖拽列表更新排序，接口提供给前端这个功能主要是需要的算法逻辑很多图解：如在前端页面上想把id=5拖拽到id=3上拖拽之后的效果：解析图例：代码示例：DevToCoding｜Java面试指南、学习笔记/*

架构师成长进阶空间·2025-02-16 19:56

【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术

从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。

云博士的AI课堂·2025-02-16 18:46

预测股票走势的ai模型

✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股

roxxo·2025-02-16 17:10

Spring Boot中使用RabbitMQ(2)

《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！

D1561691·2025-02-16 16:34

DeepSeek推荐未来好就业的十大专业

一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业，构成了这一前沿领域的核心。

东锋1.3·2025-02-16 15:59

算法学习笔记之数学基础

例1（最小公倍数与最大公约数）计算最小公倍数公式：LCM(A,B)=A*B/GCD(A,B)A与B的最小公倍数等于A*B除以A与B的最大公约数计算最大公约数：辗转相除法原理：设A与B的最大公约数为x，则A是x的倍数，B也是x的倍数，令A=ax，B=bx，A/B取整为c，则A-cB=(a-bc)x。即A与B的余数也是x的倍数 intgcd(inta,intb) { inttemp; whil

threesevens·2025-02-16 15:28

Java学习笔记

第一章Java基础1.HelloWorld程序publicclassHelloWorld{publicstaticvoidmain(String[]args){System.out.println("Hello,World!");}}2.数据类型Java提供了多种数据类型，包括基本数据类型和引用数据类型。基本数据类型用于存储简单的数据值，而引用数据类型用于存储对象的引用。2.1基本数据类型Java

范梦迪·2025-02-16 15:57

算法学习笔记之贪心算法

导引（硕鼠的交易）硕鼠准备了M磅猫粮与看守仓库的猫交易奶酪。仓库有N个房间，第i个房间有J[i]磅奶酪并需要F[i]磅猫粮交换，硕鼠可以按比例来交换，不必交换所有的奶酪计算硕鼠最多能得到多少磅奶酪。输入M和N表示猫粮数量和房间数量，随后输入N个房间，每个房间包括奶酪数和猫粮数Input 53 72 43 52 -1-1Output 13.333解法：计算每个房间的奶酪与猫粮之比，比值越大硕鼠收益越

threesevens·2025-02-16 15:55

js学习笔记（1）-函数中的this

以下为我个人的学习笔记，是从我自己比较能够理解的方面对this进行的解读，可能会有误解或不够全面。

雪碧就是好喝·2025-02-16 14:20

Vue学习笔记3

Vue学习笔记一、单页应用程序&路由介绍1、介绍单页应用程序：所有的功能都在一个页面上实现优点：按需更新性能高，开发效率高，用户体验好缺点：学习成本高，首屏加载慢，不利于SEO应用场景：系统类网站、内部网站

Jyywww121·2025-02-16 11:56

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、

飞300·2025-02-16 10:15

智能客服平台的架构设计：实现高效、安全、可靠的服务运行

智能客服平台的架构设计,实现高效、安全、可靠的服务运行关键词：智能客服、架构设计、高效性、安全性、可靠性、微服务、自然语言处理、机器学习1.背景介绍在当今数字化时代,客户服务已成为企业与客户之间沟通的关键纽带

AI天才研究院·2025-02-16 09:40

【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节：Adaptive Learning Rate

文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck≠SmallGradient首先要明确的一点是，目前当我们用gradientdescend来做optimizati

Harryline-lx·2025-02-16 07:21

机器学习-33-机理模型和非机理模型

1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法，它们具有以下特点：1.1机理模型(1)特点：机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点：机理模型能够提供深入的理解和解释，并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察，从而支持优化、控制和设计决策。(3)缺点：机理模型的建立需要详细的物理

皮皮冰燃·2025-02-16 06:20

ElasticSearch和Kibana安装

ElasticSearch学习笔记安装安装环境时linuxx64安装eses的安装依赖于JDK，不过7.0及以上的版本自带了jdk，这里选择7.2的版本来安装eses下载#下载tar文件curl-L-Ohttps

D_GN·2025-02-16 06:47

学习AI大模型用这十种方法，轻松入门

这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材，包括但不限于《统计学

大模型玩家·2025-02-16 06:46

基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现

基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现1.背景介绍1.1网络安全态势感知的重要性在当今互联网时代,网络安全已经成为一个至关重要的话题。

AI大模型应用之禅·2025-02-16 06:16

机器学习网络安全

实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中，我们需要经历一系列步骤，从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中，我将详细介绍每个步骤的具体操作，并附上相应的代码示例和解释。

网络安全Max·2025-02-16 06:15

【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】

可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤，所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据，而是图像或视觉数据。

局外人_Jia·2025-02-16 05:13

人工智能之数学基础：线性空间

本文重点本文我们将讲解线性空间的知识，它不仅是数学中非常重要的知识点，它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的，在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。

每天五分钟玩转人工智能·2025-02-16 04:00

AI驱动的知识发现：程序员的新机遇

AI驱动的知识发现：程序员的新机遇关键词：知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代，数据量呈爆炸性增长，各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战

AI大模型应用之禅·2025-02-16 03:57

李宏毅机器学习31——GAN（3）

摘要：这节课学习条件生成下GAN的应用(CGAN)。conditionalGAN是指在有生成条件的前提下，通过对抗生成网络的方法，进行图像的生成。首先文字生成图片为例，加入GAN的方法，将文字和生成图片联系起来，输入到生成式中。这样解决了传统方法下，生成的图片不够真实的问题。之后又对这个方法进行了改进，将生成式的输入和输出同时输入到判别式，使文字和图片作为一对数据联系起来。之后又提出了一种新的判别

zeng-233·2025-02-16 03:26

数据驱动的DevOps,MLOps工具链初现端倪

DevOps,MLOps,数据驱动,工具链,自动化,持续交付,模型部署,模型监控1.背景介绍在当今以数据为中心的时代，软件开发和机器学习模型的部署和维护日益复杂。

AI架构设计之禅·2025-02-16 03:53

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