机器&深度初识

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系
奋力向前123·2025-03-01 08:30

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

一、‌基础模型架构演进‌SDv1.5‌‌核心架构‌：基于LatentDiffusionModel（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌12。‌训练数据‌：使用LAION-5B数据集过滤后的子集，文本编码器为CLIPViT-L/14‌34。‌局限性‌：对复杂光影和材质的细节刻画能力较弱，高分辨率生成需依赖外部放大工具‌28。
Liudef06·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。
IT古董·2025-03-01 08:58

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

然而，现有评测方法存在广度和深度不足、数据偏差、忽视模型其他能力或属性评估等问题。因此，需要全面评测和深入研究模型的各项能力、属性、应用局限性、潜在风险及其可控性等。
大模型玩家·2025-03-01 08:28

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练
AI天才研究院·2025-03-01 07:24

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo
rockingdingo·2025-03-01 07:53

深度优先和广度优先【栈、堆前端举例】

深度优先和广度优先：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种用于图和树遍历的算法，它们各自有不同的应用场景和特点。
幸运小圣·2025-03-01 07:22

字节青训营入营考核部分题解

utm_source=school&utm_medium=youthcamp&utm_campaign=examine1.计算从x到y的最小步数问题描述AB实验同学每天都很苦恼如何可以更好地进行AB实验
看繁星aa·2025-03-01 06:16

from PIL import Image ModuleNotFoundError: No module named ‘PIL‘

问题报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"examples/inference_demo.py",line10,infromPILimportImageModuleNotFoundError
万年枝·2025-03-01 06:45

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

从机器幻觉到智能幻觉

机器幻觉与智能幻觉主要是关于人工智能（AI）系统在处理信息和生成输出时，可能会产生的错误认知或“幻觉”现象。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

第十七章 逐梦之旅（《机器治国》小说连载）

他从小就对机器人着迷得不得了。十岁那年的一个夜晚，黄星星像平常一样坐在电视机前换频道，突然看到一个科技纪录片。里面有个国外的实验室，几个小机器人在展示各种本领，其中一个翻跟头的小机器人动作十分娴熟。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为
编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

机器幻觉产生的原因

机器幻觉是指模型生成的不符合现实的内容，比如图像生成中的错误或者不合理的输出。线性函数在神经网络中的作用通常是传递梯度，但如果每一层都是线性的，整个网络就相当于一个单层的线性模型，无法学习复杂的模式。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构

自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向，近年来取得了显著进展。
AI智能涌现深度研究·2025-03-01 05:08

实战：基于Pandas的房价数据分析全流程深度解析（附高阶技巧与数学推导）（十二）

一、项目深度解析框架1.1分析维度全景图数据加载元数据分析数据清洗特征工程多维分析模型准备自动化报告1.2高阶分析工具链数据清洗：Missingno高级可视化、Optuna自动超参优化特征工程：TsFresh
WHCIS·2025-03-01 05:37

大模型时代的软件架构设计

大模型，也被称为深度学习模型，因其庞大的参数规模和强大的数据处理能力，成为推动AI技术前进的重要力量。随着大模型的广泛应用，软件架构设计面临着前所未有的挑战和机遇。
AI天才研究院·2025-03-01 05:36

解决 Gitlab 13.8.2-ce.0 在 Ubuntu 18.04.5 LTS 上启动失败问题

公司一台ubuntu，装了gitlab-ce简单使用，最近断了两次电gitlab趴窝两次，记录下解决过程1.机器重启后，启动命令，提示错误$sudogitlab-ctlstartfail:alertmanager
路痴哥斯拉·2025-03-01 05:03

大语言模型LLM原理篇_图解大模型从用户输入prompt到llm输出答案的流程原理

笔者写原理篇时心情是有些惴惴不安的，因为毕竟对大模型的研究有限，缺乏深度。但是，还是觉得有必要记录一下学习理解心得，
喝不喝奶茶丫·2025-03-01 05:01

游戏任务系统模块架构设计分析

它不仅能增加游戏的深度和趣味性，还能通过任务奖励机制提高玩家的参与度和留存率。本文将详细介绍一个高扩展、高性能、高可配置的C#语言任务系统模块的架构设计和实现。
你一身傲骨怎能输·2025-03-01 04:58

面试之《前端开发者如何优化页面的加载时间？》

优化图片：对图片进行压缩处理，降低图片的分辨率、色彩深度或采用更高效的图片格式（如WebP）。同时，根据
只会写Bug的程序员·2025-03-01 04:28

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格
知世不是芝士·2025-03-01 04:57

⭐算法OJ⭐矩阵的相关操作【深度优先搜索 DFS + 回溯】（C++ 实现）Unique Paths 系列

980.UniquePathsIIIYouaregivenanmxnintegerarraygridwheregrid[i][j]couldbe:1representingthestartingsquare.Thereisexactlyonestartingsquare.2representingtheendingsquare.Thereisexactlyoneendingsquare.0repr
Vitalia·2025-03-01 04:55

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

样本（Sample）：数据集中
mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时，我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。
t0_54coder·2025-03-01 03:50

小红书电商运营，97节小红书vip内部课，带你实现小红书赚钱

本套小红书电商运营VIP课程系统解析平台运营全流程，包含97节实战教学视频深度讲解垂直账号打造、数据选品策略、爆款图文创作等核心技能。
LooKMeG·2025-03-01 03:48

Java 9模块与Maven的深度结合

以下是完整的pom.xml文件内容：4.0.0com.logicbig.examplejava9-
t0_54program·2025-03-01 03:48

计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理

技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至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。
奔强的程序·2025-03-01 03:17

判断一个文件中以三个＃号开头有多少行的shell脚本怎么写

例如，如果你的文件名是example.txt，你可以运行：grep-c'^###'examp
taoyong001·2025-03-01 02:45

松灵机器人地盘 安装 ros 驱动 并且 发布ros 指令进行控制

安装驱动$cd~/catkin_ws/src$gitclonehttps://github.com/agilexrobotics/ugv_sdk.git$gitclonehttps://github.com/agilexrobotics/scout_ros.git$cd..$catkin_make安装●使能gs_usb内核模块●设置500k波特率和使能can-to-usb适配器sudomodpro
luoganttcc·2025-03-01 02:44

DeepSeek技术全景解析：架构创新与行业差异化竞争力

深度优化的MoE架构：结合256个路由专家与1个共享专家，实现稀疏激活机制（每个Token仅激活8个专家），在代码生成任务中推理速度提升40%。混合模态支持：支持文本、代码、数学符号
二进制coder·2025-03-01 01:40

C#调用企业微信机器人推送数据（文字）

--WeChatRobotMessageSender类用于封装与企业微信机器人发送Markdown消息相关的操作usingNewtonsoft.Json;usingSystem;usingSystem.Net.Http
请熟读并背诵文档·2025-03-01 01:40

Crawl4AI：开源的网络爬虫和抓取工

这些仓库包括AI领域的机器学习、深度学习
惟贤箬溪·2025-03-01 01:10

KaiwuDB 亮相第二十四届中国国际工业博览会

为主题的2024第二十四届中国国际工业博览会（以下简称“工博会”）在国家会展中心（上海）盛大召开，吸引来自全球28个国家和地区2600家参展商，围绕新一代信息技术与应用、智慧能源、新能源与智能网联汽车、机器人等
·2025-03-01 01:44

MyBatis Generator（MBG）逆向工程生成的Example基本用法

MyBatisGenerator（MBG）逆向工程生成的`Example`类是一个非常有用的工具，它可以帮助我们构建复杂的查询条件，包括模糊查询、范围查询等。
逐码阳光·2025-03-01 01:05

智能投资组合再平衡策略优化

文章标题智能投资组合再平衡策略优化文章关键词投资组合管理再平衡策略机器学习优化方法智能投资文章摘要本文深入探讨了智能投资组合再平衡策略的优化方法。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-01 00:34

阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践

去年4月至9月，阿里云人工智能平台PAI团队与大数据基础工程技术团队合作，构建了基于知识库检索增强的大模型答疑对话机器人，并在阿里云官方答疑链路、研发小蜜、钉钉大数据技术服务助手等多个线上场景上线，显著提升答疑效率
阿里云云栖号·2025-03-01 00:04

Simulink开发项1000例实战专栏--实例140：构建一个完整的机器人视觉导航系统模型

目录基于Simulink的机器人视觉导航系统设计与仿真1.背景介绍1.1项目背景2.系统建模与仿真2.1视觉导航系统组成2.2图像采集与处理2.3路径规划2.4运动控制2.5传感器融合3.Simulink
xiaoheshang_123·2025-03-01 00:33

JVM可用的垃圾回收器

它最适合单处理器机器，因为它不能利用多处理器硬件，尽管它对于具有小数据集（最多约100MB）的应用程序在多处理器上很有用。在某些硬件和操作系统配置上默认选择串行
一张假钞·2025-03-01 00:03

2.4 自动化评测答疑机器人的表现-大模型ACP模拟题-真题

真题真题1：哪些是生成阶段的评估指标？哪些是召回阶段的评估指标？整体回答质量的评估：AnswerCorrectness，用于评估RAG应用生成答案的准确度。生成环节的评估：AnswerRelevancy，用于评估RAG应用生成的答案是否与问题相关。Faithfulness，用于评估RAG应用生成的答案和检索到的参考资料的事实一致性。召回阶段的评估：ContextPrecision，用于评估cont
admin皮卡·2025-03-01 00:59

验证码介绍及生成与验证（HTML + JavaScript实现）

C‌ompletely‌A‌utomated‌P‌ublic‌T‌uringtesttotell‌C‌omputersand‌H‌umans‌A‌part）是一种用于区分用户是人类还是自动化程序的安全机制，通过生成人类易识别、机器难破解的测试题目实现身份验证
学习&实践爱好者·2025-02-28 23:56

从本地部署到高效交互，深度学习任务这样搞就对了～

文章目录『概要』『干货分享』『技术细节』『DeepSeek概述』『工作站配置』『所实现的功能』『具体实现流程』『短板与前瞻』『总结』『概要』最近团队在搞深度学习相关的研究，遇到了个头大的问题：设备依赖太重
磕盐小宋的日常·2025-02-28 23:54

可观测性深度优化，管理策略更灵活更安全

在4.1.3版本中，KubeSphere聚焦可观测性深度优化、策略管理灵活升级与安全隔离能力增强，推出多项新特性与优化，进一步释放企业云原生基础设施的潜力，助力业务高效运行与智能管理！
KubeSphere 云原生·2025-02-28 22:52

Anaconda配置tensorflow-gpu教程

最近在入门tensorflow深度学习，配置环境吃了不少苦头，写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda（我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了，结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU
rubisco214·2025-02-28 22:19

深拷贝使用cloneDeep和JSON.parse(JSON.stringify())的区别

1.cloneDeep：cloneDeep是Lodash函数库中的一个函数，用于深度克隆对象或数组。它是一个独立的函数，需要使用Lodash库导入才能使用。
滑梯plus版·2025-02-28 22:49

一文看懂 Claude 3.7 Sonnet，为什么是第一个融合推理模式的 AI 模型

简单来说，这个AI既能快速响应问题，也能进行深度思考，并且允许用户控制思考的深度和时长。这种设计让AI更加接近人类的思考模式，能够在不同情境下灵活调整回答方式。
董董灿是个攻城狮·2025-02-28 22:45

Bedrock Claude Chat: 基于AWS Bedrock和Claude的智能聊天机器人

BedrockClaudeChat:智能聊天的新选择在人工智能和自然语言处理技术飞速发展的今天，智能聊天机器人正在各行各业得到广泛应用。
2401_87458778·2025-02-28 21:14

2001-2022年 上市公司数字赋能指数（TF-IDF）数据：评估企业数字化转型的关键指标

该指数通过量化分析企业在大数据、云计算、人工智能等数字技术应用方面的能力，反映企业数字化转型的深度和广度。
小王毕业啦·2025-02-28 21:44

自用的ripgrep搜索代码技巧

目录搜索调用指定名称的C++函数的地方命令解释搜索时排除单个指定文件搜索时排除多个指定文件搜索定义指定名称的C/C++函数的地方搜索定义指定名称的C/C++宏的地方搜索调用指定名称的C++函数的地方命令rg'\bexampleFunction
写有意思的代码·2025-02-28 21:42

SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（二十四）：集成行为验证码和图片验证码实现登录功能

行为验证码的重要性在于可以有效地防止机器人和恶意程序对网站或应用程序进行恶意攻击、刷流量、撞库等行为，从而保障了用户和网站的安全。相较于传统的图形验证码等方式，行为验证码更难被破解，同时
全栈程序猿·2025-02-28 21:11
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