数据挖掘机器学习人工智能

chatgpt API接口中文说明介绍（一）

提示：如果你认为本文对你有帮助，请点一下关注，后面会有更多人工智能方面的文章。
云峰天际·2024-02-19 10:24

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。
YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

“AI文明的新纪元：从ChatGPT到Sora的跨越“

ChatGPT：AI对话的里程碑ChatGPT由OpenAI打造，这款基于人工智能的语言模型能够产生接近人类的文本回应，展现了AI在理解和生成自然语言方面的巨大潜力。
赵闪闪168·2024-02-19 10:08

OpenAI发布Sora模型，可根据文字生成逼真AI视频

早在2022年11月30日，OpenAI第一次发布人工智能聊天机器人ChatGPT，随后在全世界掀起了人工智能狂潮，颠覆了一个又一个行业。
weixin_4528312·2024-02-19 10:58

OpenAI Sora出炉，视频鉴赏，详细介绍，小白看过来~~立即尝试Sora，开启您的AI视频创作之旅吧！

Sora同样是一个根据文本指令创建逼真而富有想象力的场景的人工智能模型。尽管仍有一些限制，但随着技术的不断进步，相信这些问题将会逐渐被解决。
暂时先用这个名字·2024-02-19 10:54

ChatGPT原理以及发展

ChatGPT模型，备受关注，不光是做人工智能、机器学习的人关注，而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型。
菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

OpenAI发布首个视频生成模型Sora：输文字即可出视频现实还存在吗？

就在刚刚，openai发布了全新的视频生成人工智能模型Sora。用户只要通过文字输入一些提示语，就可以得到一个高清视频。同时Sora还可以根据静态图像生成相关的视频剪辑，效果相当炸裂。
lucasma.eth·2024-02-19 10:17

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。
·2024-02-19 10:29

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。PCA的主要思想是通
·2024-02-19 10:25

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时，NLDR
·2024-02-19 10:49

软件测试/测试开发/人工智能/测试管理圆桌讨论会 | 解锁测试管理的核心问题，提升您的管理实力！

人工智能的出现，对我们的测试行业有哪些明显的影响呢？我们又应该如何应对，如何更好地拥抱人工智能呢？如何打造积极向上，主动，执行力强，不推诿，不甩锅，服从安排，和谐，互帮互助的团队？
·2024-02-19 10:33

当下最热的前端Web组态软件（可视化）

随着5G、物联网、大数据等技术的高速发展，各领域逐步向数字化、可视化的人工智能（AI）的方向不断迈进。
·2024-02-19 10:56

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
JayGboy·2024-02-19 10:00

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

1.PyTorch简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，专注于深度学习任务。
JayGboy·2024-02-19 10:30

【日常聊聊】深度学习进度

个人博客：个人主页个人专栏：日常聊聊⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言正文方向一：深度学习的基本原理和算法方向二：深度学习的应用实例方向三：深度学习的挑战和未来发展方向方向四：深度学习与机器学习的关系方向五
还在路上的秃头·2024-02-19 10:29

只修改一个关键参数，就会毁了整个百亿参数大模型？ | 新程序员

【导读】在当今人工智能领域，AI模型以卓越的语言理解和生成能力重塑了我们对智能交互的认知。然而，在其卓越表现的背后，隐藏着诸多尚未充分挖掘的关键因素。
《新程序员》编辑部·2024-02-19 10:54

AI数字人直播系统的作用及如何搭建？

不用惊讶，这就是最新的，AI数字人直播悄然登上今年最大的风口项目，优势也是一览无遗，所以更多的企业都会选择自己独立部署数字人源码AI数字人直播系统（：zhibo175）是一款基于最先进的人工智能技术开发的全新产品
·2024-02-19 10:25

计算机Java项目｜SSM实验室课程管理系统

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编程千纸鹤·2024-02-15 10:46

基于SSM+JSP实现学生信息管理系统

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编程千纸鹤·2024-02-15 10:16

基于Springboot实现学生信息管理系统

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编程千纸鹤·2024-02-15 10:15

基于Springboot+Vue实现图书个性化推荐系统

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编程千纸鹤·2024-02-15 10:15

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）
张九日zx·2024-02-15 10:27

如何使用Python进行自然语言处理

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一个非常重要的技术，它涉及到计算机对人类语言的理解和处理。
程序员～小强·2024-02-15 10:57

缺失值NA并不可怕,只要了解它

缺失值可视化1.在GEO数据挖掘过程中，有时取子集会导致生成的子集都是NA。
小梦游仙境·2024-02-15 10:11

有没有老哥遇到 pycharm升级后，不能同时运行多个py文件的情况，会被覆盖运行?...

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Python进阶者·2024-02-15 10:53

pandas导出的EXCEL列宽压缩很小 有自动调整列宽的方式吗？

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Python进阶者·2024-02-15 10:23

用selenium自动化操作时，遇到这种上传图片的，要怎么搞？

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Python进阶者·2024-02-15 10:23

Pycharm里如何设置多Python文件并行运行

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Python进阶者·2024-02-15 10:22

如何在极低成本硬件上落地人工智能算法 —— 分布式AI

一、背景分布式AI的发展前景非常广阔，随着5G、6G等高速网络通信技术的普及和边缘计算能力的提升，以及AI算法和硬件的不断优化进步，分布式AI将在多个领域展现出强大的应用潜力和市场价值：1.**物联网（IoT）与智能设备**：-分布式AI使得AI能够下沉到终端设备，实现端到端的智能化，尤其是在智能家居、自动驾驶汽车、无人机、工业机器人等领域，可以实时处理大量数据，做出快速响应。2.**边缘计算**
初心不忘产学研·2024-02-15 10:20

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出
向来痴_·2024-02-15 10:20

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

宝藏R包：TCGA的转录组数据挖掘一站搞定

最近在看ceRNA的时候看到了一个宝藏R包，写包简化了芯片数据下游分析之后，我正想着写转录组下游分析的简化版，就看到了它。用起来~0.R包和数据准备if(!require(GDCRNATools))BiocManager::install("GDCRNATools")library(GDCRNATools)这里使用的是作者给的示例数据，RNA-seq是1000行，miRNAseq是2588个。#m
小洁忘了怎么分身·2024-02-15 09:09

K8sGPT 的使用

它将SRE经验编入其分析器中，并帮助提取最相关的信息，通过人工智能来丰富它。它还可以与OpenAI、Azure、Cohere、AmazonBedrock和本地模型结合使用。
不正经写文章的我·2024-02-15 09:37

C#实现矩阵计算

矩阵计算是一项重要的数学运算，在数据科学、机器学习等领域具有广泛的应用。首先，我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵，并实现一些基本的矩阵操作。
湫秋刀鱼·2024-02-15 09:36

机器学习案例3：从科学论文图片中提取标题、作者和摘要

在这个项目中，我的目标是从科学论文图片中提取某些部分（标题、作者和摘要）。预期提取部分是科学论文中常见的部分，例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件，其中包含标题、作者和摘要部分，如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分，然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页（图片格式）图2
suoge223·2024-02-15 09:03

如何设置 iPad 进行机器学习开发

如果您有iPad并想将其用作开发工具，则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中，您将学习如何：在云中设置一个实例，购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm，您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作，然后运行终端。
suoge223·2024-02-15 09:33

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

目录1.机器学习简介2.机器学习和深度学习有什么区别？
suoge223·2024-02-15 09:31

神经网络：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀·2024-02-15 09:58

编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。
lichunericli·2024-02-15 09:27

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。
python收藏家·2024-02-15 09:21

paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络

paddlepaddle2.6版本发布后，官网上可以使用NVIDIAcuda12.x进行机器学习了，训练神经网络的效率大为提升。
kampoo·2024-02-15 09:47

普惠金融，大型银行应发挥头雁效应

普惠金融“知易行难”的关键是信息不对称、信息不充分，但这一“堵点”正在被互联网、大数据、人工智能等技术的跨越式发展所突破。小微也有大市场，能做大文章；不仅不可不为，更大有可为。
木易的简单生活·2024-02-15 09:05

如何使用AIGC才能有利于创新能力的培养

人工智能和大数据技术在许多领域中发挥着越来越重要的作用，但过度依赖这些技术可能会对创新能力的培养产生负面影响。首先，过度依赖人工智能和大数据技术可能会导致我们失去独立思考和创新的能力。
人机与认知实验室·2024-02-15 08:06

机器学习4----随机森林

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisdata,target=load_iris(return_X_y=True)data.shapedatafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=tra
pyniu·2024-02-15 08:31

基于Java学生干部管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
java李杨勇·2024-02-15 08:00

机器学习3----决策树

这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no
pyniu·2024-02-15 08:29

黑暗中工作的人脸识别技术

概述性说明热与视觉合成与现有基于可见光的面部识别系统的互操作性陆军研究人员开发了一种人工智能和机器学习技术，通过在低光照或夜间条件下拍摄人脸热图像产生可见的人脸图像。
飞猪share·2024-02-15 08:53

【百面机器学习笔记】模型评估

模型评估指标准确率（Accuracy）准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率（Precision）&召回率（Recall）精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本
葡萄肉多·2024-02-15 08:06

【机器学习】详解 Optimizers

目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent)2.4BGD、SGD、MBGD小结2.5SGDM(StochasticGradientDescentwithMomentum)2.6AdaGrad(AdaptiveGradient)2.7R
何处闻韶·2024-02-15 08:11

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更
cuiliuyun·2024-02-15 08:11
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