机器学习&&深度学习第30页

【AI大事件】谷歌AI教父Hinton离职！深探AI风险与挑战，共赴智能科技新征程！

深度学习泰斗、神经网络之父、图灵奖得主Hinton突然宣布离职谷歌。Hinton，他可是AI的教父啊，而他的学生就是发明了GPT的首席科学家。他的这一举动，引发了整个科技行业的关注和讨论。

领航猿1号·2024-02-13 02:09

深入探索Midjourney：领航人工智能的新征程

Midjourney概览Midjourney是一款集成了多项先进技术的人工智能平台，它通过深度学习和自然语言处理技术，为用户提供了一系列高效、智能的服务

Draven21·2024-02-13 02:38

linux命令大全

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

默默编码的Fxdll·2024-02-13 02:31

做个研究型的教师——听《如何让“深度学习”真正落实在课堂上》有感

听了好几遍北京石油学院附属小学教学副校长、海定区小学教育教学专家贾素艳老师主讲分享的《让“深度学习”真实发生的课堂》讲座，才对如何正确认识深度学习？如何开启课堂深度学习之旅？

欧洁兰·2024-02-13 02:47

如何交付机器学习项目：一份机器学习工程开发流程指南

摘要：本文描述机器学习任务的“OODA环”的概念，迭代地执行四个过程：分析、选择方法、实现、测量步骤，循环此过程以提升开发效率。

城市中迷途小书童·2024-02-13 02:44

Taurus: 面向机器学习的数据面架构

日益复杂的网络和多样化的工作负载要求网络内置更多的自动化决策能力，通过可编程网络设备在用户面支持机器学习工作负载就是一个可能的选项，本文提出了一种支持用户面推理的架构设计，相对控制面机器学习的性能有数量级的提升

DeepNoMind·2024-02-12 23:01

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

Python学研大本营·2024-02-12 23:17

这次理解透彻了！用代码从零实现大模型的自注意力、多头注意力。。。

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。

Python算法实战·2024-02-12 23:47

葫芦书第一章——特征工程

葫芦书是机器学习岗位面试的必读书，第一遍读，就当作对自己这四个月以来入门机器学习的知识测验，顺便查漏补缺。

单调不减·2024-02-12 22:08

第七届核磁机器学习班（训练营：2023.9.4~9.16）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-02-12 21:08

pip install opencv-python安装报错

目录前言报错解决方法检查是否成功安装前言我需要用pytorch进行深度学习和研究，所以安装的是opencv-python。在安装OpenCV之前，我已经安装好python和numpy。

玄嫇·2024-02-12 21:38

TensorFlow模型预加载/一次加载多次推理

前言：深度学习算法的研发需要经过模型构建、训练、测试以及部署，其中在部署过程中的一个基本要求就是保证推理速度，而模型的加载会占用较多的时间，因此模型推理服务在调用前需要对模型进行预加载，即实现一次加载多次推理

ZXF_H·2024-02-12 21:34

fast.ai 深度学习笔记（三）

深度学习2：第1部分第6课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-6-de70d626976c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

绝不原创的飞龙·2024-02-12 21:27

读《深度学习：走向核心素养》

我一直找不到原因，看了《深度学习：走向核心素养》这本书，才知道，原来不止我一个人有这样的烦恼，原来这些问题的本质是学生对所学内容不理解，记不住或者记住了但不会用，又或者不会迁移应用。

23805a9fdc35·2024-02-12 21:32

[韩顺平]python笔记

python对大数据分析、人工智能中关键的机器学习、深度学习都提供有力的支持Python支持最庞大的代码库，功能超强数据分析：numpy/pandas/os机器学习：tensorflow/scikit-learn

超级用户 root·2024-02-12 20:54

《统计学简易速速上手小册》第9章：统计学在现代科技中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1统计学与大数据9.1.1基础知识9.1.2主要案例：社交媒体情感分析9.1.3拓展案例1：电商销售预测9.1.4拓展案例2：实时交通流量分析9.2统计学在机器学习和人工智能中的应用9.2.1

江帅帅·2024-02-12 20:54

产品经理内容分享(六)：AI产品经理需必备那些能力

目录必备的AI技术知识第一章：AI产品经理是否需要懂技术及其程度第二章：AI产品经理必备的AI技术基础知识——基础算法与机器学习方法第三章：AI产品经理必须要懂的AI技术知识——场景应用第四章：AI算法与模型的关系第五章

之乎者也··2024-02-12 20:45

2020-12-22

调整一下记录的时间准备把时间放到早晨经过一晚上的沉淀也是昨天的一个回忆同时也可以对今天的任务做一个规划短暂的停歇也是可以原谅的但是不可以原谅的是一蹶不振要知道自己是干嘛的每个阶段以及每个时期的任务一点点的向目标靠近走很长的路要记得最初的目的不是为了锻炼身体就要记得自己的目标沿途的风景交往的人都是生活一个是对老梁昨天讲的关于情商的课程的一个回顾以及自己的一个看法收获不足与提升的方面还有就是机器学习接

QuietRG·2024-02-12 20:20

探索嵌入式系统的未来发展趋势

1.人工智能与机器学习的融合随着人工智能和机器学习技术的快速发展，嵌入式系统将更多地融合这些先进技术。未来的嵌入式系统将具备更强大的智能和

迷璃学妹·2024-02-12 20:40

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

过拟合和欠拟合的表现和解决方法。其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见。过拟合过拟合的表现模型在训练集上的表现非常好，但是在测试集、验证集以及新数据上的表现很差，损失曲线呈现一种高方差，低偏差状态。(高方差指的是训练集误差较低，而测试集误差比训练集大较多)过拟合的原因从两个角度去分析：模型的复杂度：模型过于复杂，把噪声数

是Dream呀·2024-02-12 19:05

图解word2vec，入门自然语言处理必看

图解word2vec精翻版，加入了自己的理解，和稍微有点出入，http://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/image词嵌入（embedding）是机器学习中最惊人的创造

学术Fun·2024-02-12 19:42

深度学习，与书本知识产生关联，才是真的学到！

【日期】：2022年3月15日【书名】：《认知觉醒》【页码】：61-80【故事素材】：讲了朋友在跑步和学英语上的故事，朋友之前设定让自己很累才能够达成的目标，每次完成得很累，坚持不下去，于是大胆地降低了标准和难度，找到了适合自己的节奏，不急于求成，反而持续力得到增强，让学习的挑战性和成就感并存。为了说明一下子多出来太多的时间和金钱，对于缺乏清醒和定力的人来说，不是一件好事。举了几个获得巨额财富的例

嘚瑟小仙女·2024-02-12 19:34

花钱的感觉太好了03

欧耶✌3.花钱的感觉太好了，让我可以跟花儿老师深度学习，让我看见了我的能量迅猛提升，让我感受到了钱花给自己的认知，只赚不亏。欧耶✌4.花钱的感觉太好啦，

灵性张老师·2024-02-12 19:31

⼤语⾔模型深度学习背景知识

1.LLM⼤语⾔模型⼀般训练过程Step1.预训练阶段Step2.微调阶段⼤模型⾸先在⼤量的⽆标签数据上进⾏训练，预训练的最终⽬的是让模型学习到语⾔的统计规律和⼀般知识。在这个过程中模型能够学习到词语的语义、句⼦的语法结构、以及⽂本的⼀般知识和上下⽂信息。需要注意的是，预训练本质上是⼀个⽆监督学习过程；得到预训练模型（PretrainedModel），也被称为基座模型（BaseModel），模型具

Andy_shenzl·2024-02-12 18:22

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linge511873822·2024-02-12 18:21

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linge511873822·2024-02-12 18:20

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linge511873822·2024-02-12 18:20

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linge511873822·2024-02-12 18:17

机器学习原理到Python代码实现之KNN【K近邻】

K-NearestNeighborK近邻算法该文章作为机器学习的第三篇文章，主要介绍的是K紧邻算法，这是机器学习中最简单的一种分类算法，也是机器学习中最基础的一种算法。

神仙盼盼·2024-02-12 18:15

机器学习原理到Python代码实现之K-Means

K-Means聚类算法该文章作为机器学习的第四篇文章，主要介绍的是K-Means聚类算法，这是我们介绍的第一个无监督算法，在这里我们将对什么是无监督，为什么要有无监督等也会有一些介绍，算法不难，大家且看且思考

神仙盼盼·2024-02-12 18:15

机器学习原理到Python代码实现之PolynomialRegression

PolynomialRegression多项式回归模型该文章作为机器学习的第五篇文章，主要介绍多项式回归模型的原理和实现方法。这个算法是建立在线性回归基础之上的，所以需要对线性回归有一定的了解。

神仙盼盼·2024-02-12 18:44

XEX数字货币交易平台：量化交易策略与市场趋势解析

未来，随着人工智能和机器学习技术的进一步发展，量化

焦点易讯·2024-02-12 18:36

【深度学习】S1 预备知识 P1 张量

目录张量创建第一个张量张量的下载与引入创建第一个张量张量的大小和形状张量的形状张量的大小改变张量的形状创建特殊张量张量的基本运算按元素运算张量连结逻辑运算张量求和张量的广播机制张量的索引与切片索引、切片访问张量通过切片方式节省内存占用张量转换为其他对象张量张量（Tensor）是深度学习中用于表示和处理多维数据的数据结构

脚踏实地的大梦想家·2024-02-12 17:55

Days 24 Elfboard 读取摄像头视频进行目标检测

Days24Elfboard读取摄像头视频进行目标检测当前，将AI或深度学习算法（如分类、目标检测和轨迹追踪）部署到嵌入式设备，进而实现边缘计算，正成为轻量级深度学习算法发展的一个重要趋势。

yushibing717·2024-02-12 17:14

Python数据分析从入门到进阶：模型评估和选择（含详细代码）

引言之前我们介绍了机器学习的一些基础性工作，介绍了如何对数据进行预处理，接下来我们可以根据这些数据以及我们的研究目标建立模型。那么如何选择合适的模型呢？首先需要对这些模型的效果进行评估。

程序员老冉·2024-02-12 16:34

明天开课 | 第六届核磁机器学习班（训练营：2023.7.24~8.5）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-02-12 16:34

交叉熵损失函数基本概念及公式

Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

大数据视频教程百度网盘下载

同时，人们又试图用深度学习这样新的思路去解决过去MapReduce和Spark已经解决的问题，这也意味着大数据技术开始进入3.0时代。在这个全新阶段，可以看到整个市场上已经可以提

QFdongdong·2024-02-12 16:42

基于深度学习的图像分割

本论文首先阐述了遥感图像分割和深度学习技术的原理，并用全

雨望·2024-02-12 15:20

shapash，一个神奇的 Python 库！

Github地址：https://github.com/MAIF/shapash在机器学习领域，模型的可解释性对于理解模型的决策过程和进行决策支持非常重要。

漫走云雾·2024-02-12 15:18

AI：125-基于深度学习的航拍图像中地物变化检测

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的航拍图像中地物变化检测背景随着无人机技术的飞速发展，航拍图像成为获取地表信息的重要手段之一

一见已难忘的申公豹·2024-02-12 15:48

深度学习之线性模型

深度学习之线性模型y=w*x模型思路y=w*x+b模型思路y=w*x模型思路这里求权重w,求最适合的权重，就是求损失值最小的时候这里用穷举法:在一个范围内，列出w的所有值，并且计算出每组数据的平均损失值

温柔了岁月.c·2024-02-12 15:18

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

快乐江湖·2024-02-12 15:18

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中，我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤，第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征，可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients）以下简称HOG，就是一种人工设计的特征，用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的

Jachin111·2024-02-12 15:37

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。从20世纪80年代至今，强化学习一直是机器学习领域的热门研究方向。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

Python自学之路：从入门到精通

一、引言Python，作为最受欢迎的编程语言之一，不仅语法简洁易懂，而且应用领域广泛，从数据科学、机器学习、网络开发到自动化脚本编写等，无所不能。

白猫a~·2024-02-12 15:37

深度学习笔记

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数sigmoid=11+e−xsigmoid=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid=1+e−x1ReLU:线性整流函数；##LogisticRegression-->binaryclassif

stoAir·2024-02-12 14:28

[ai笔记4] 将AI工具场景化，应用于生活和工作

早上醒来的时候，我就开始思考接下来应该怎样去熟悉和梳理ai这个领域，对于一个技术人来说，自然是通过技术的手段，研究下大模型原理、深度学习、langchain这些框架会更合适，但这些东西不能直接解决人

文思源想·2024-02-12 14:27

Week10

第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习参考视频:17-1-LearningWithLargeDatasets(6min).mkv如果我们有一个低方差的模型

kidling_G·2024-02-12 14:29

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