机器学习&人工智能

Android——SQLite数据库使用详解

packagecom.example.androiddemo01.model;publicclass

2401_89760782·2025-02-04 03:13

机器学习--学习计划

3周机器学习速成计划基于「28原则」，聚焦机器学习20%的核心概念，覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战，每周学习后通过5个递进项目巩固知识。

kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习--概览

一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。

kyle~·2025-02-04 03:11

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测）

1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野

Life is a joke·2025-02-04 03:40

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

android room

packagecom.example.testroomimportandroid.content.Context

freshfox·2025-02-04 02:05

【自我修炼】大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一篇)

很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣，该怎么展开学习。最近稍微有点空，我写写我的看法。两年前，我在知乎回答如何定义「机器人」？

2401_89323952·2025-02-04 01:00

【C++】C++回调函数基本用法（详细讲解）

博__主：米码收割机技__能：C++/Python语言公众号：测试开发自动化【获取源码+商业合作】荣__誉：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主专__注：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术

米码收割机·2025-02-04 01:59

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本TN:被预测为假，实际为假的样本FN:被预测为假，实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义：被正确预测的样本占总样本的比例缺陷：尽管准确率

shimly123456·2025-02-04 01:28

使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南

使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时，我们通常会选择Anaconda作为管理工具，因为它不仅提供了Python的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作

小桥流水---人工智能·2025-02-04 01:28

DeepSeek 详细使用教程

1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的多功能工具，旨在帮助用户高效处理和分析数据、生成内容、解答问题、进行语言翻译等。

神探阿航·2025-02-04 01:58

人工智能第2章-知识点与学习笔记

人工智能最早应用的两种逻辑是什么？阐述你对这两种逻辑表示的内涵理解。什么谓词，什么是谓词逻辑，什么是谓词公式。谈谈你对谓词逻辑中的量词的理解。阐述谓词公式的解释的含义。

想拿高薪的韭菜·2025-02-04 01:55

微软推出GRIN-MoE：开创专家路由新范式

前沿科技速递在人工智能领域，模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。

OpenCSG·2025-02-04 01:25

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。

王国平·2025-02-04 00:51

机器学习笔记——正则化

本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。

好评笔记·2025-02-04 00:49

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-04 00:48

AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路

一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当今时代，人工智能（AI）无疑是最为耀眼的技术领域之一。

nbsaas-boot·2025-02-03 23:40

MemGPT 项目使用教程

├──examples/│├

邱弛安·2025-02-03 23:39

DeepSeek的出现对全球GPT产业产生的冲击

引言近年来，人工智能技术的迅猛发展推动了自然语言处理（NLP）领域的革命性进步。

不要em0啦·2025-02-03 23:07

【机器学习BDT】python代码实现(下)

文章目录BDT(BootstrapDecisionTree)python实现导入库分类树主体代码回归树主体代码输出函数完整代码后续可能添加的功能BDT(BootstrapDecisionTree)python实现代码仅供参考导入库importCART树_自己写importnumpy其中一个库之前写的分类树主体代码在原始数据权重基础上使用更新的数据权重以更新BDT模型.def分类树(self,BDT

mcoc132·2025-02-03 22:05

微信临时素材接口_在接口中表达临时性

Wheninteractingwithtoday’sgraphicuserinterfaces(GUI),weexperienceasenseofrealism.Asofnow,certainaspectsofrealism(forexampleanimations

weixin_26732881·2025-02-03 22:32

国产AI疯卷！DeepSeek-R1成开源霸主，字节腾讯纷纷放大招？

在科技飞速发展的当下，人工智能领域已经成为全球科技竞争的焦点，各国科技企业都在这个赛道上你追我赶，试图占据一席之地。

盼达思文体科创·2025-02-03 22:00

Qwen2.5-Max

Qwen2.5-Max是阿里巴巴于2024年1月29日发布的一款旗舰级人工智能模型，基于混合专家（MoE）架构开发，拥有超过20万亿tokens的超大规模预训练数据。

百态老人·2025-02-03 20:18

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)？

AI天才研究院·2025-02-03 20:17

ChatGPT-4o和ChatGPT-4o mini的差异点

在人工智能领域，OpenAI再次引领创新潮流，近日正式发布了其最新模型——ChatGPT-4o及其经济实惠的小型版本ChatGPT-4oMini。

老六哥_AI助理指南·2025-02-03 20:44

第一章: AIGC概述

AIGC，全称为人工智能生成内容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent），是一种利用人工智能技术来自动生成各种类型内容的方式。

野老杂谈·2025-02-03 19:11

Ubuntu16.04环境下安装cuda10+pytorch1.2

1、背景环境：Ubuntu16.04&titanx作为新一代的人工智能训练平台的PYTORCH，有其独特的优势，为此，完整的安装这一平台，是开展所有工作的首要条件，一开始，笔者认为应该轻松的完成，但是发现实际上要从零完成这一工作

小楼昨夜，东风·2025-02-03 19:11

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表

硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

1、PyTorch 简介

1、torchTorch是PyTorch的前身，Torch是一个有着悠久历史的机器学习框架，最初由RonanCollobert、SoumithChintala和KorayKavukcuoglu等人开发。

找个栗子·2025-02-03 19:10

探索自然语言处理的前沿：使用OpenAI API进行文本分析

#引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最令人兴奋和快速发展的部分之一。本文将介绍如何使用OpenAI的API进行文本分析。我们将通过代码示例，深入探讨如何利用这些工具来提升应用程序的智能和功能。

qq_37836323·2025-02-03 19:09

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

神经网络作为人工智能的核心技术，能够处理复杂的数据模式。通过PyTorch，我们可以轻松搭建各类神经网络模型，实现从基础到高级的人工智能应用。

Icomi_·2025-02-03 19:39

语音识别播报人工智能分类垃圾桶（论文+源码）

2.1需求分析本次语音识别播报人工智能分类垃圾桶，设计功能要求如下∶1、具有四种垃圾桶，分别为用来回收厨余垃圾，有害垃圾，可回收垃圾，其他垃圾。

沐欣工作室_lvyiyi·2025-02-03 19:39

《AI逆袭：科技与人类的终极对决，谁才是未来的主宰？》

目录第一章：人工智能的崛起1.1AI技术的基础与发展1.2AI的技术分支1.3AI的应用领域第二章：AI与人类的关系2.1AI对就业的影响2.2AI与伦理问题2.3AI与创意的结合第三章：AI的未来：谁才是主宰

云边有个稻草人·2025-02-03 19:39

机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、大语言模型的基本原理1.什么是大语言模型？2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1.数据准备2.模型训练3.部署模型五、大语言模型的未来发展结语引言大语言模型（LargeLanguageModels

云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

基于Java的智能家居设计：探讨Java在智能家居大数据处理中的角色

基于Java的智能家居设计：探讨Java在智能家居大数据处理中的角色关键词：智能家居,Java,大数据处理,机器学习,物联网1.背景介绍1.1问题由来随着物联网技术的发展，智能家居已经从一个概念转变为现实

杭州大厂Java程序媛·2025-02-03 19:36

自然语言编程：用 Cursor 将需求转化为代码

然而，随着人工智能技术的发展，以自然语言交互为核心的编程方式正在颠覆这一流程。

drebander·2025-02-03 17:18

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能

CV视界·2025-02-03 17:16

使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

importnumpyasnpimportpandasaspd#创建自定义数据集np.random.seed(42)num_samples=100#生成特征数据X=np.random.rand(num_samples

Luzem0319·2025-02-03 17:15

️ 在 Windows WSL 上部署 Ollama 和大语言模型的完整指南20241206

️在WindowsWSL上部署Ollama和大语言模型的完整指南引言随着大语言模型（LLM）和人工智能的飞速发展，越来越多的开发者尝试在本地环境中部署大模型进行实验。

Narutolxy·2025-02-03 16:09

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖，以支持其机器学习平台中的特征存储。

weixin_30777913·2025-02-03 15:07

投票法：简单而强大的分类利器

投票法：简单而强大的分类利器在机器学习的分类任务中，我们常常需要寻找高效且准确的方法来对数据进行分类。今天，让我们一起来探讨一种简单却极为强大的分类方法——投票法。

ningaiiii·2025-02-03 14:25

初入机器学习

辰尘_星启·2025-02-03 14:54

PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络

这种方法为机器学习开创了新的研究方向，尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn（一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库）

·2025-02-03 12:59

周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总

周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT（监督微调，建议收藏）！

双木的木·2025-02-03 12:11

Ollama 部署 DeepSeek - r1 教程：Windows 与 Linux 篇

在人工智能技术飞速发展的今天，能够在本地部署并使用先进的模型成为许多技术爱好者和专业人士的追求。

Fgaoxing·2025-02-03 12:36

GIt使用笔记大全

Git首次使用Git时，需要配置用户名和邮箱：gitconfig--globaluser.name"YourName"gitconfig--globaluser.email"your.email@example.co

wdxylb·2025-02-03 11:33

最小边际采样在分类任务中的应用

最小边际采样在分类任务中的应用在机器学习的分类任务里，如何高效利用有限的标注数据，一直是研究的重点。

ningaiiii·2025-02-03 11:57

OpenCV图像距离检测

代码实现：importcv2importnumpyasnpdefcalculate_distance(p1,p2,focal_length,known_width):"""计算两点之间的实际距离:paramp1

yzx991013·2025-02-03 10:53

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