机器学习&&深度学习第9页

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型

小彭律师·2025-03-16 09:21

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型

陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。

心若成风、·2025-03-16 07:07

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。

odoo中国·2025-03-16 07:07

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概

林聪木·2025-03-16 06:59

Julia语言的学习路线

特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Julia的表现十分出色，成为研究人员和开发者的热门选择。

樟松·2025-03-16 05:27

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

必看！一文读懂知识蒸馏技术

而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。

小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用

AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

AI大模型学习路线及相关资源推荐

python游乐园·2025-03-16 00:51

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

【深度学习与大模型基础】第3章-张量

大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5

lynn-66·2025-03-15 23:08

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。

热爱电气·2025-03-15 23:07

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例

一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

Transformer动画讲解 - 工作原理

阶段一：Embedding（向量化）“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自

ghx3110·2025-03-15 19:16

Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位

本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编

琢磨先生David·2025-03-15 19:15

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量

.Boss.·2025-03-15 18:05

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆

kaui52066·2025-03-15 18:34

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。

shengchao0920·2025-03-15 17:27

OpenAI 团队组织架构和研发技术栈

目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。

AI天才研究院·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。

湫怿·2025-03-15 16:19

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。

yuanpan·2025-03-15 15:45

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-15 15:42

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f

weixin_40826634·2025-03-15 15:41

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的

萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

机器学习_重要知识点整理

机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发

Echo_Wish·2025-03-15 14:30

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。

（initial）·2025-03-15 13:24

Java对比Python，谁才是编程王者？

两者都被广泛用于各种行业和应用，从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢？在这本中，我们将多方面比较Python和Java，探索二者的历

Java学研大本营·2025-03-15 13:50

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，

披光人·2025-03-15 12:14

Python多版本环境管理UV

Python虚拟环境UV管理工具-官网Python虚拟环境UV管理工具-快速开始pyproject.toml使用指导2-核心知识点1）python项目维护requirements.txt2）python机器学习环境

坐吃山猪·2025-03-15 12:44

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

数据架构与机器学习：如何构建智能系统

1.背景介绍机器学习（MachineLearning）是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下，通过经验的学习自动改善其行为的技术。

AI天才研究院·2025-03-15 11:41

超详细的Numpy基础教程！！！

Numpy在数据科学中非常重要，因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库，这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。

不会爬虫的闲鱼·2025-03-15 11:08

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

由于嵌入式系统通常资源受限，传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。

奥德彪123·2025-03-15 10:30

Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-15 09:25

吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习

监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型，它是学习输入到输出映射的算法，关键在于给学习算法提供包含正确答案（即给定输入X的正确标签Y）的学习例子。

wgc2k·2025-03-15 09:21

NVIDIA显卡型号有哪些？怎么知道自己电脑的型号？

如果是为了玩游戏或者是学深度学习，选显卡肯定是要选N卡，因为A卡对于游戏优化的没有N卡好。

可靠的豆包蟹同志·2025-03-15 08:38

英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100

快手数分秋招一面面经我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)算法想转数开…Java零基础校招学习路线突击版（吐血整理）等的花都谢了的华子最后给开了22k，武汉，应该是14a。

2301_78234743·2025-03-15 08:05

安全中心建设关键技术之机器学习

通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上，进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律，所以必须要有历史数据。

sinfoyou·2025-03-15 07:33

eBest AI Hub全场景接入Deepseek

Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应：融合海量行业智慧与互联网搜索精华，提供秒级智能建议；多模态理解能力：突破界限，无缝融合文本、代码与图像理解，精准解析用户的需求；进化式深度学习

eBest数字化转型方案·2025-03-15 07:01

人工智能：重塑未来生活与工作的科技力量

最初，AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域，目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中，AI遭遇了诸多挑战和瓶颈，但其发展潜力逐渐被认可，并在随后几十年中得到了迅速的

Geektec·2025-03-15 06:54

Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型）

文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程：大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中，大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。

Harry技术·2025-03-15 06:17

大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。

网络安全大白·2025-03-15 04:38

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