机器&深度学习项目实战第6页

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

Python基于Django的漏洞扫描系统【附源码、文档说明】

全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2024-2025年Java毕业设计选题推荐

Java老徐·2025-02-15 02:12

Dledger部署RocketMQ高可用集群（9节点集群）

文章目录博主介绍本文内容9节点集群高可用集群规划集群准备工作runserver.shrunbroker.sh设置目录归属组与用户与容器的配置一致安装jdk节点0配置（ip地址为192.168.80.101的机器

Java程序员廖志伟·2025-02-15 02:06

Python机器学习舆情分析项目案例分享

数据收集与准备1.数据收集多样化数据源：从社交媒体平台（如微博、Twitter）、新闻网站、论坛等多渠道收集数据，以获取更全面的舆情信息。可以使用Python的requests库和网页解析库（如BeautifulSoup）进行网页数据爬取，使用Tweepy库获取Twitter数据。数据标注：对于监督学习，需要对收集到的数据进行标注，标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式，也可以利用半

数澜悠客·2025-02-15 02:05

2月第五讲：深度剖析 Python 编程中的数据处理与机器学习应用

Python作为一种高级编程语言，以其简洁、易读、功能强大等特点，在数据处理、机器学习、人工智能等众多领域得到了广泛的应用。

2501_90442144·2025-02-15 01:33

windows服务器系统巡检脚本,sql server 数据库巡检脚本

我司数据库一季度巡检一次，所以经常用到下面脚本--1.查看数据库版本信息select@@version--2.查看所有数据库名称及大小execsp_helpdb--3.查看数据库所在机器的操作系统参数execmaster

zq青·2025-02-15 01:30

pythonweb项目实例-Python Web项目实战Day05 - 编写Web框架

在正式开始Web开发前，我们需要编写一个Web框架。aiohttp已经是一个Web框架了，为什么我们还需要自己封装一个？原因是从使用者的角度来说，aiohttp相对比较底层，编写一个URL的处理函数需要这么几步：第一步，编写一个用@asyncio.coroutine装饰的函数：@asyncio.coroutinedefhandle_url_xxx(request):pass第二步，传入的参数需要自

weixin_39593427·2025-02-15 00:52

PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍

分布式日志是指在分布式系统中，多个节点（如多台机器或多个GPU）协同工作时，对系统运行状态、错误信息、性能指标等进行记录的过程。

qq_27390023·2025-02-14 23:48

机器人建模中移动关节如何建立坐标系_机器人工程师进阶之路（二）6轴机械臂D-H法建模...

本文作者为我司颜值担当精神小伙@梁政，经授权转载，原文发布于其专栏《机器人进阶之路》，欢迎大家支持交流。

weixin_40006977·2025-02-14 23:45

零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归

4.1分类vs回归在机器学习中，任务通常分为两大类：回归（Regression）：用于预测连续数值，如房价、温度、工资等。例如：预测明天的气温（28.5°C）。预测一辆二手车的价格（30,000元）。

山海青风·2025-02-14 23:14

一个基于python的简化版深度学习框架，包括深度学习神经网络的设计和深度学习模型的设计，适用于中小型项目的开发和实现

一、运用Python技术开发深度学习框架需要具备的基础知识总结开发一个基于Python的深度学习框架是一个复杂的任务，需要具备多方面的基础知识。

大懒猫软件·2025-02-14 22:43

利用Blackbox AI让编程更轻松

Blackbox.ai是一个新出现的人工智能平台，它主要针对的是编程和机器学习方面的AI技术落地。和其他AI平台相比，它提供了简洁美观的界

·2025-02-14 22:03

Python中的决策树算法探索

在Python中，决策树算法是一种常用的机器学习技术，用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法，并简要介绍其基本概念和用法。

Soft_Leader·2025-02-14 22:40

详解AI作画算法原理

这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术，让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。

Jimaks·2025-02-14 22:10

用大模型学大模型02-数学基础微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧

wyg_031113·2025-02-14 22:39

用大模型学大模型03-数学基础概率论

https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。

wyg_031113·2025-02-14 22:39

多模态模型详解

多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）的机器学习模型，通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。

换个网名有点难·2025-02-14 22:36

ASUS/华硕飞行堡垒8 FX506L FX706L 原厂Win10系统工厂文件带ASUS Recovery恢复

华硕工厂文件恢复系统，安装结束后带隐藏分区，带一键恢复，以及机器所有的驱动和软件。

无限的奇迹·2025-02-14 21:02

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

微信AI客服：34.4K Star的 chatgpt-on-wechat 开源工具

chatgpt-on-wechat是一款开源的智能对话机器人框架，基于ChatGPT大语言模型深度定制，可无缝接入微信（个人号/公众号）、企业微信、飞书等主流社交平台，实现自动回复、多轮对话、插件扩展等功能

码农在失业·2025-02-14 21:56

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2025-02-14 20:55

python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍

前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI

weixin_39778582·2025-02-14 20:54

FFmpeg + OpenGL ES 美颜相机教程大纲

最终的项目实战效果是实现一款美颜相机。教程分为理论讲解和实战开发两部分，适合有一定编程基础的开发者。

陈皮话梅糖@·2025-02-14 20:23

【前端开发学习笔记17】使用ai

AI的认知&两个工具-认知同步AI早已不是新事物（接受）：语音识别，人脸识别，无人驾驶，智能机器人...

wei387245232·2025-02-14 19:14

PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析：全面比较两大深度学习框架，助你选择最适合的工具

在人工智能的浪潮中，深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。

BuluAI·2025-02-14 19:10

DeepSeek R1：引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统

随着人工智能技术的进步，特别是深度学习和强化学习的应用，我们能够更加精准地识别学习者的需求，并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。

Coderabo·2025-02-14 18:38

基于Matlab实现六自由度机械臂正逆运动仿真（源码）

在机器人技术领域，六自由度机械臂是一种广泛应用的设备，它可以实现空间中的位置和姿态控制。

Matlab仿真实验室·2025-02-14 18:06

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

在深度学习和机器学习的领域中，优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!

·2025-02-14 17:24

VSCode通过跳板机免密连接远程服务器的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-14 17:31

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

探索序列数据的奥秘：LSTM Python代码资源库全面解析

LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/36f26在深度学习的浩瀚宇宙中

霍列领Hector·2025-02-14 16:50

串行通信接口-Modbus通信

3.1.2数据缓存3.1.3接口设计3.2发送端3.2.1发送状态机3.2.2数据缓存3.2.3接口设计4.传送门1.Modbus介绍1.1协议模型Modbus协议是一种用于工业控制的网络通讯协议，即一种机器与机器之间进行数据

FPGArea·2025-02-14 15:15

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭，最主要的原因是⽣态完善，⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。

唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

合作阿里后，传苹果仍将和百度合作开发AI；库克预告2月19日迎接“家庭新成员”；Gemini宣布上线全局记忆功能 | 极客头条

合作阿里巴巴后，传苹果仍将和百度合作开发AI抖音副总裁回应代码抄袭：重复代码占比很小，涉事员工已离职宇树人形机器人G1亮相春晚后热租，日租金最高达1.5万元传蓝思科技有望成为苹果折叠屏玻璃供应商，回应：

极客日报·2025-02-14 14:04

科沃斯GOAT智能割草机器人全新系列正式开售

近日，科沃斯全新发布的GOATASeries和GOATOSeries割草机器人，将在多国市场正式上市发售。作为业界最强的割草机器人产品之一，GOAT致力为割草机带来基于机器人视觉的专业定位解决方案。

·2025-02-14 13:19

DexVLA：通用机器人控制中具有插件式扩散专家的视觉语言模型

让机器人能够在不同的环境中执行不同的任务是机器人学习的核心挑战。虽然视觉-语言-动作(VLA)模型已显示出可泛化机器人技能的前景，但要充分发挥其潜力，需要解决动作表示和有效训练方面的限制。

硅谷秋水·2025-02-14 13:03

股票自动化交易

策略制定：基于技术指标或机器学习模

reset2021·2025-02-14 13:31

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。

山海青风·2025-02-14 13:30

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

一、引言在现代科学与工程的众多领域中，线性代数扮演着举足轻重的角色。其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备（一）对角矩阵的高次幂计

@心都·2025-02-14 13:59

大语言模型(LLM)快速理解

一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统，但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。

大模型猫叔·2025-02-14 13:59

物流数字化转型：报关单ocr api应用场景、报关单识别接口

报关单识别接口是一种通过图像处理和机器学习技术自动识别并提取报关单信息的技术解决方案。它能够快速准确地从纸质或电子版报关单中读取关键数据，如货物名称、数量、金额等，并将其转换为结构化的数字格式。

OCR_API·2025-02-14 13:56

Tortoise Git

TortoiseGit的当前稳定版本是2.14.0，根据你的机器配置，你可以选择32或64位版本。

※※冰馨※※·2025-02-14 11:48

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

文章目录引言一、人工智能：从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理

E绵绵·2025-02-14 11:18

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序，怎么把现实的词翻译给机器识别。

一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢，我们可以利用神经网络干很多的事情，那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢，现在很多的实际应用已经说明了这个问题，可以这么做。

小宇爱·2025-02-14 11:17

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(

小宇爱·2025-02-14 11:47

24、深度学习-自学之路-卷积神经网络

一、你怎么理解卷积神经网络呢，我的理解是当你看一个东西的时候，你的眼睛距离图片越近，你看到的东西就越清晰，但是如果你看到的图片只是整个物体的一小部分，那么你将不知道你看到的物品是什么，因为关注整体更容易知道物品是什么。如果你保持一定的距离，你就会发现你可以看到物品更加的全貌一些，这样将方便你观察物品的类别。如果你距离的再远一点，你就会看到物品的轮廓，那么你将依据物品的轮廓去判断物品的类别。如果图片

小宇爱·2025-02-14 11:46

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