数据挖掘&机器学习&人工智能第2页

人类为何追求AGI？一个AI代码生成工具的思考

而我们今天要探讨的，是关于人类对通用人工智能（AGI）的追求，以及这与AI辅助开发工具之间微妙的联系。文章开头就抛出了一个尖锐的问题：人类为何如此痴迷于AGI，而非将更多精力放在改善人类生活本身？

·2025-01-20 18:26

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。

·2025-01-20 18:56

零售业的AI赋能与前端开发效率革命：ScriptEcho 的助力

而人工智能（AI）的兴起，为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析，零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。

·2025-01-20 18:25

AI赋能：2024年，如何用AI提升效率，我的15个实用技巧及2025年展望

2024年，人工智能技术突飞猛进，深刻地改变了我们的工作方式。作为一名科技领域的作者，我亲身体验了AI带来的效率提升。

·2025-01-20 18:24

AI时代的前端开发：技能提升与职业发展之路

而人工智能（AI）技术的快速发展，为我们提供了前所未有的机遇，特别是对于前端开发领域，AI正以前所未有的速度改变着我们的工作方式和学习方式。

·2025-01-20 18:54

AI赋能：加速产品开发，提升公司竞争力

而人工智能技术的应用，为我们提供了解决这些问题的有效途径。加速产品迭代，快速响应市场需求传统的软件开发流程往往冗长复杂，从需求分析、设计、编码到测试和上线

·2025-01-20 18:54

未来教育：AI知识库如何重塑学习体验

人工智能（AI）技术的快速发展，特别是AI知识库的广泛应用，正在重塑我们的学习体验，使之变得更加高效、个性化和智能化。

·2025-01-20 18:23

AI赋能人力资源：效率提升新路径

引言人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着各行各业，从自动驾驶到医疗诊断，AI的应用日益广泛。而人力资源领域，作为企业运营的核心环节，也正经历着AI带来的深刻变革。

·2025-01-20 18:23

【TVM 教程】内联及数学函数

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-20 17:47

mindspore编译报错

1、重新创建个工程后无法正常运行，2、使用代码为：华为提供的机器学习监督学习中的代码[quote][size=2][url=forum.php?

小乐快乐·2025-01-20 17:56

ai照片放大python源码_AI新时代-大牛教你使用python+Opencv完成人脸解锁（附源码）...

代码量同样不多，你可以将这些代码运用在其它一些智能领域，如智能家居，进门的时候判断你是谁，也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。

weixin_39639505·2025-01-20 17:54

2025 年 JeecgBoot AI 低代码平台白皮书

引言随着人工智能技术的快速发展和数字化转型的深入推进，企业对AI应用的需求日益旺盛。然而，传统AI开发模式存在技术门槛高、开发周期长、成本高昂等问题，难以满足企业快速迭代和敏捷开发的需求。

·2025-01-20 17:15

线性回归：从基础到进阶的全面解析

线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

AI大模型学习路线

可解决的现实问题：熟练掌握人工智能Python语言，建

liuhenghui5201·2025-01-20 16:15

2024 年技术盘点与展望：从 AI 辅助到个人成长的多元探索

这一年，我不仅见证了人工智能技术的飞速发展，还通过AI辅助创作、AI赋能编程以及参与各类竞赛与课程，实现了个人技术的显著提升与视野的拓展。

109702008·2025-01-20 16:44

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

谷歌吹响反击号角：2025年Gemini用户目标5亿，AI大战一触即发！

人工智能领域的竞争日趋白热化，谷歌CEO桑达·皮采亲自下场，为GeminiAI定下了雄心勃勃的目标：到2025年底，用户突破5亿！面对ChatGPT的强势崛起，谷歌能否成功逆袭？

that's boy·2025-01-20 12:29

逆袭之路（11）——python网络爬虫：原理、应用、风险与应对策略

目录一、引言二、网络爬虫的基本原理（一）网络请求与响应（二）网页解析（三）爬行策略三、网络爬虫的应用领域（一）搜索引擎（二）数据挖掘与分析（三）金融领域（四）学术研究（五）社交媒体监测四、网络爬虫带来的风险

凋零的蓝色玫瑰·2025-01-20 12:58

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

Delphi代码编写标准指南

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！

好大的牛角·2025-01-20 11:20

数学：机器学习的理论基石

一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

“AI 自动化效能评估系统：开启企业高效发展新征程

AI自动化效能评估系统，简单来说，就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。

上海拔俗网络·2025-01-20 08:23

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

智能体（AI Agent）：概念、原理与应用，全面解析AI技术前沿!

一、智能体概念的深度剖析1.1智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。

和老莫一起学AI·2025-01-20 07:06

基于人工智能的Python面试题

基于人工智能的Python面试题1.Python中的元组与列表区别是什么？列表是可变类型，元组不是。列表是引用类型，元组不是。

请一直在路上·2025-01-20 06:28

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐：代码示例与实践指南

小爬虫程序猿·2025-01-20 05:25

AI与API的融合：构建智能互联技术世界的基石

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）与应用程序接口（API）的融合正在开启智能应用的新纪元。

IT数据V+I7809804594·2025-01-20 05:55

基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目（源码）

背景随着人工智能技术的迅猛发展，生物识别技术的迅猛发展，人脸识别已经成为最具潜力的人工智能应用之一。它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用，也逐渐进入日常生活场景。

AI人H哥会Java·2025-01-20 04:18

人工智能伦理：技术发展背后的思考

近年来，人工智能技术呈爆发式发展，在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果，但与此同时，人工智能伦理问题日益凸显，引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。

m0_72547478·2025-01-20 04:13

Imagen架构详解：理解其背后的技术与创新

Imagen架构详解：理解其背后的技术与创新引言近年来，生成式人工智能技术取得了飞速发展，特别是在图像生成领域。作为这一领域的重要创新之一，Imagen是由谷歌开发的一种基于文本生成图像的模型。

范范0825·2025-01-20 03:36

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

在人工智能领域，计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据，从而做出有意义的决策。

ZhShy23·2025-01-20 00:04

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

利用双分支CycleGAN进行图像数据的高效增强

随着人工智能技术的快速发展，图像数据处理变得越来越重要。为了提高图像数据的质量和可用性，我们需要采用高效的数据增强方法。

jizhi-dataset·2025-01-20 00:02

揭秘AIP智能体平台：构建未来AI基础设施的新引擎

在人工智能的浪潮中，科技正在改变我们生活的方方面面。从智能推荐到自动驾驶，从个性化广告到实时风险控制，AI的触角无处不在。但这些令人瞩目的成果背后，究竟是什么在支撑着AI的飞速发展？

大东（AIP内容运营专员）·2025-01-19 23:54

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

《鸿蒙Next应用商店：人工智能开启智能推荐与运营新时代》

在科技飞速发展的当下，鸿蒙Next系统的出现为操作系统领域带来了新的变革与机遇，而人工智能技术的融入更是让其应用商店的智能化推荐和运营迈向了一个全新的高度。

·2025-01-19 23:32

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark

house.zhang·2025-01-19 22:40

迅为RK3562开发板专为3562编写10大分类2900+页文档

内置独立NPU,算力达1TOPS,可用于轻量级人工智能应用。支持几乎全格式的H.264解码，支持1080p@60fps的解码，支持4K@3

mucheni·2025-01-19 22:39

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。

墨夶·2025-01-19 21:34

工业场景将成为AI大模型的重要战场！零基础入门AI大模型，看这篇就够了！

前言2024年，各大公司推出强大理解能力的多模态大模型，将引领人工智能（AI）技术创新和应用，工业场景将成为多模态大模型的最佳实践场地。

大模型扬叔·2025-01-19 20:29

人工智能学习路线全链路解析

一、基础准备阶段（预计2-3个月）（一）数学知识巩固与深化线性代数（约1个月）：矩阵基础：回顾矩阵的定义、表示方法、矩阵的基本运算（加法、减法、乘法），理解矩阵乘法不满足交换律等特性，通过练习题加深对运算规则的掌握，例如计算简单的矩阵乘法式子、求矩阵的转置等。向量空间与线性变换：学习向量空间的概念，包括向量的线性组合、线性相关与线性无关，掌握线性变换的定义、几何意义以及如何用矩阵表示线性变换，借助

power-辰南·2025-01-19 19:19

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