斯坦福-吴恩达《机器学习》之路

如何配置syslog及修改默认端口号

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-02-12 17:47

AI基础 -- AI学习路径图

现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例
sz66cm·2025-02-12 16:40

探索 Dify：开源 LLM 应用开发平台

探索Dify：开源LLM应用开发平台介绍在快速发展的AI和机器学习领域，开发人员不断寻求高效的工具，以无缝地从原型过渡到生产。Dify正是在这样的背景下应运而生的。
weixin_40941102·2025-02-12 15:38

AI前端开发的自主学习之路：效率与深度并存

在飞速发展的AI时代，前端开发面临着巨大的挑战。技术更新迭代日新月异，知识体系庞大而复杂，如何高效地学习并掌握这些新技术，成为了每一位前端开发者必须面对的问题。而自主学习能力，则成为了决定开发者竞争力的关键因素。本文将探讨如何在AI工具的辅助下，构建高效的自主学习路径，实现效率与深度并存，最终成为一名优秀的AI时代前端开发者。我们将会重点介绍如何利用AI代码生成器等工具来提升学习效率。AI工具赋能
·2025-02-12 14:47

AI前端开发的自主学习之路：效率与深度并存

在飞速发展的AI时代，前端开发面临着巨大的挑战。技术更新迭代日新月异，知识体系庞大而复杂，如何高效地学习并掌握这些新技术，成为了每一位前端开发者必须面对的问题。而自主学习能力，则成为了决定开发者竞争力的关键因素。本文将探讨如何在AI工具的辅助下，构建高效的自主学习路径，实现效率与深度并存，最终成为一名优秀的AI时代前端开发者。我们将会重点介绍如何利用AI代码生成器等工具来提升学习效率。AI工具赋能
·2025-02-12 13:43

DeepSeek V3 两周使用总结

DeepSeekV3两周使用总结机器学习AI算法工程2025年01月25日10:10广西向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程2024年12月26日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布
AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

计算机毕业设计——Spring Boot垃圾分类网站功能说明

近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解
琛哥的程序·2025-02-12 07:47

策略泛化的无动作推理

25年2月来自斯坦福的论文“Action-FreeReasoningforPolicyGeneralization”。端到端模仿学习为训练机器人策略提供一种有前途的方法。
硅谷秋水·2025-02-12 07:44

从量化投资到AI大模型：DeepSeek创始人梁文锋的创新之路

一、学术的启蒙：学霸的崭露头角  梁文锋的成长故事始于1985年，他出生在广东省湛江市的一个普通家庭。从小，梁文锋就展现出对知识的强烈渴望和非凡的学习能力，尤其在数学领域，他总是能够轻松解决复杂的难题，成为学校里备受瞩目的“学霸”。  2002年，年仅17岁的梁文锋以吴川一中的优异成绩考入浙江大学，选择了电子信息工程专业。在浙江大学，梁文锋如鱼得水，不仅在学业上取得了优异的成绩，还积极参与各类学术
何以问天涯·2025-02-12 06:40

【通往通用人工智能AGI之路】第8章: 认知架构

第三部分:AGI系统架构与实现在前两部分,我们分别介绍了AGI的理论基础、关键使能技术,对AGI的内涵、原理、方法有了初步认识。然而,要真正实现AGI,我们还需要探索AGI系统的架构和实现路径。AGI系统架构需要综合考虑认知、学习、推理、规划等多个方面,设计灵活、可扩展、鲁棒的系统框架;AGI系统实现需要针对不同的任务和场景,开发高效、可靠、可解释的算法和模型。本部分将重点探讨AGI系统架构与实现
AI天才研究院·2025-02-12 06:04

ESP8266开发之旅 小程序篇③ 基于腾讯物联网平台的配网小程序（smartConfig）

希望大家分享给你周边需要的朋友或者同学，说不定大神成长之路有博哥的奠基石。。。快速导航单片机菜鸟的博客快速索引(快速找到你要的)重点说一下，麻烦三连点
单片机菜鸟哥·2025-02-12 03:19

写一个给自己的博客

写一个给自己的博客写博客就像写开源软件，乐在其中就是最大的价值现在开始刚刚好写本文的时候在脑海中回顾了一下自己的写作之路，从刚毕业时在豆瓣写自己的读书随笔，到后来知乎、技术论坛的技术内容，这一路写过来，
牛马程序员_江·2025-02-12 03:17

对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析

强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。
一只贴代码君·2025-02-12 02:12

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象（先初始化模型后拟合）函数式+公式接口（y~x1+x2）核函数支持linear,poly,rbf,sigmoi
宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

三、隐语架构

联邦学习：在原始数据不出域的前提下，通过交换中间数据完成机器学习建模，包含
人生相聚两依依·2025-02-11 21:02

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11
广江鹏·2025-02-11 21:59

DataSet：数据挖掘与机器学习应用

DataSet：数据挖掘与机器学习应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与机器学习的兴起近年来，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，数据的积累为数据挖掘和机器学习提供了丰富的素材
AI天才研究院·2025-02-11 21:59

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+
caspesjpe·2025-02-11 21:55

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？
有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

Java 进阶之路：探索更强大的编程世界

在编程的浩瀚海洋中，Java如同一艘坚固的巨轮，引领着开发者们驶向创新与高效的彼岸。当我们掌握了Java的基础知识后，进阶之旅便悄然开启。一、面向对象的深入理解封装、继承与多态封装不仅仅是将数据隐藏起来，更是一种对代码的保护和组织方式。通过合理的封装，可以提高代码的可维护性和安全性。继承是代码复用的重要手段，但要避免过度继承带来的复杂性。理解继承的层次结构和正确使用继承，可以使代码更加清晰和易于扩
m0_74824170·2025-02-11 20:21

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

文章目录前言1.没有绝对最好，但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面：2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销，哪些方法更值得试用？（1）推荐方法：综合性能最突出的（2）具体任务导向推荐4.总结：前言在选择欠采样方法时，没有一个方法可以在所有情况下都普遍适用并效果最好。不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要
又喝真露·2025-02-11 18:05

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.
AI天才研究院·2025-02-11 17:04

史上最厉害的Java进阶之路

你想了解Java吗？你知道大神的运算符怎么玩吗？这是Java的流程控制，操控“一切”那些年，那些大神玩的数组来场刺激的数组训练吧！面向对象（封装、继承，多态，抽象）面向对象基础综合练习集合泛型异常多线程实用类I/O流反射XML解析网络编程TomcatServlet手写web应用服务JavaWeb史上最详细的框架集合
m0_51274464·2025-02-11 17:31

【Python】已解决：Python安装过程中的报错问题

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·2025-02-11 16:50

【转】前端组件化框架之路

1.为什么组件化这么难做Web应用的组件化是一个很复杂的话题。在大型软件中，组件化是一种共识，它一方面提高了开发效率，另一方面降低了维护成本。但是在Web前端这个领域，并没有很通用的组件模式，因为缺少一个大家都能认同的实现方式，所以很多框架/库都实现了自己的组件化方式。前端圈最热衷于造轮子了，没有哪个别的领域能出现这么混乱而欣欣向荣的景象。这一方面说明前端领域的创造力很旺盛，另一方面却说明了基础设
weixin_33924220·2025-02-11 15:15

2015前端组件化框架之路(转)

https://github.com/xufei/blog/issues/191.为什么组件化这么难做Web应用的组件化是一个很复杂的话题。在大型软件中，组件化是一种共识，它一方面提高了开发效率，另一方面降低了维护成本。但是在Web前端这个领域，并没有很通用的组件模式，因为缺少一个大家都能认同的实现方式，所以很多框架/库都实现了自己的组件化方式。前端圈最热衷于造轮子了，没有哪个别的领域能出现这么混
aisheng3237·2025-02-11 14:10

Pytorch学习之路（2）

（PS：请先阅读Pytorch学习之路（1）开篇注释）【因为我也是小菜鸟】Pytorch基础知识1.张量（1）简介0维张量——标量（数字）1维张量——向量2维张量——矩阵3维张量——时间序列数据股价文本数据单张彩色图片
AAAx1anyu·2025-02-11 14:40

高效竞品分析，洞察市场先机：板栗看板与你的共赢之路

竞品分析怎么写一份完整的竞品分析报告通常应包含以下关键部分：引言：说明竞品分析的目的和背景，明确分析的目标和范围。竞品概述：对竞品进行简单介绍，包括产品名称、所属公司、产品定位、市场份额等基本信息。竞品分析：○产品功能：分析竞品的核心功能、特色功能以及功能的优缺点。○用户体验：考虑竞品的界面设计、操作流程、交互方式等方面，评估其在易用性、可靠性、性能、外观上的表现。○市场策略：了解竞品的推广渠道、
·2025-02-11 12:48

向量数据库之Milvus

它常用于机器学习、人工智能、推荐系统、图像搜索、自然语言处理等领域，特别适合处理需要高效相似性搜索的应用场景。Milvus由Zilliz开发，具有高性能、可扩展性和易用性。
james二次元·2025-02-11 11:24

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。
2401_85763639·2025-02-11 10:43

Algorithm：【算法进阶之路】之算法面试刷题集合—字符串相关算法的简介、习题集合(字符串的排列/无重复字符的最长子串/最长公共前缀/最长回文子串/字符串相乘/反转字符串中的单词/单词拆分/字符串

Algorithm：【算法进阶之路】之算法面试刷题集合—字符串相关算法的简介、习题集合(字符串的排列/无重复字符的最长子串/最长公共前缀/最长回文子串/字符串相乘/反转字符串中的单词/单词拆分/字符串解码
一个处女座的程序猿·2025-02-11 09:06

02.10：机器学习开个头

机器学习不比日语，其对我而言有更加实际且真切的价值。流量分析对于机器学习和深度学习用得很多，这是我学习的一个方面，不说学得多深，但是至少有所了解。这算是主要原因。
TheYeah·2025-02-11 09:01

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

一、AWS预测分析功能简介AWS预测分析主要依托AWSCostManagement（成本管理工具）和机器学习算法，帮助企业更清晰地了解
Anna_Tong·2025-02-11 09:00

[创业之路-288]：《产品开发管理-方法.流程.工具 》-15- 需求管理 - 需求管理常见的问题与应对之道，建立需求管理流程

15.1需求管理常见的问题在需求管理的各个阶段，都会面临一些常见问题。以下是对需求收集阶段、需求整理与分析、需求分解与分配、需求实现、需求验证以及需求过程管理中常见问题的详细归纳及解决方案：1、需求收集阶段常见问题：需求不明确：客户可能不清楚自己需要什么，或者表达的需求模糊、有歧义。利益相关者沟通不畅：不同的利益相关者可能有不同的需求和期望，如果沟通不畅，可能导致需求整合时出现问题。忽视隐含需求：
文火冰糖的硅基工坊·2025-02-11 08:58

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。
王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

TOGAF 9.2 与 TOGAF 10 的对比分析：架构演进之路

TOGAF9.2与TOGAF10的对比分析：架构演进之路前言TOGAF（TheOpenGroupArchitectureFramework）自诞生以来，已成为企业架构（EA）领域的全球标准框架。
火山说数·2025-02-11 08:53

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。
飞火流星02027·2025-02-11 07:18

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。
赵旖琅·2025-02-11 07:45

深入浅出Docker系列

深入浅出系列深入浅出Docker（一）：Docker核心技术预览深入浅出Docker（二）：Docker命令行探秘深入浅出Docker（三）：Docker开源之路
xuyang163·2025-02-11 07:13

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。
CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1
大霸王龙·2025-02-11 03:45

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。
向大厂出发·2025-02-11 03:43

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。
zhubeibei168·2025-02-11 01:33

平台突然涌入几亿外国人，架构要怎么改造？（第37讲）

《架构师之路：架构设计中的100个知识点》37.单元化多机房多活我去面试一个架构师岗位。面试官：我们平台突然涌入几亿外国人，架构要怎么改造？我：你们平台现在是什么架构？面试官：单机房架构。
58沈剑·2025-02-11 01:26

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、
啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。
ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征
Evaporator Core·2025-02-10 22:36

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。
❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。
银河金融数据库·2025-02-10 21:28

windows安装nc命令的解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26
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