机器学习&计算机视觉第7页

C++中函数的调用

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ElseWhereR·2025-02-13 18:28

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小青在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。

奋进小青·2025-02-13 17:25

探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用：Python实战解析

Echo_Wish·2025-02-13 17:23

three.js 低代码，组态，封装编辑器实现降本增效

学习基础three.js案例预览地址：https://z2586300277.github.io/three-cesium-examples国内站点预览：http://threehub.cngithub

2201_75964656·2025-02-13 16:16

特朗普家族搅局加密界：原以为的「正本清源」却成了深陷泥潭

作者：Techub精选编译原标题：Crypto’sFirstFamilyIsDeepeningtheSwamp撰文：LionelLaurent，彭博社观点专栏作家编译：J1N，TechubNews美国总统特朗普的次子

·2025-02-13 16:05

攻克AWS认证机器学习工程师（AWS Certified Machine Learning Engineer） - 助理级别认证：我的成功路线图

引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理（AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate）级别证书时，我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。

硅基创想家·2025-02-13 16:14

Tritonserver 在得物的最佳实践

一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案，因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点，是目前云端的GPU

·2025-02-13 16:03

DeepSeek 实现原理探析

DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术，它通过结合自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和机器学习（ML）等多领域的技术，旨在提供更加精准、智能的搜索结果。

rockmelodies·2025-02-13 15:41

位图的深入解析：从数据结构到图像处理与C++实现

位图广泛应用于计算机图形学、图像处理和计算机视觉等领域。目录1.位图的基本概念1.1像素1.2分辨率1.3颜色深度2.位图的存储格式2.1BMP格式

Exhausted、·2025-02-13 14:03

常见的深度学习模型总结

发明动机：解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性，如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点：由多个隐藏层组成的神经网络，每一层的节点与下一层的节点完全连接。

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

Nacos集成spring cloud gateway

今天使用Nacos集成springcloudgateway，记录一下最开始我创建了一个module：cloud-gateway，并且在pom文件里配置这样（部分代码截取）：com.exampledemo1.0.0

舞娘展颜·2025-02-13 13:55

自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析

最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建，随后进入了数据处理和算法的优化阶段，如今，随着人工智能和机器学习技术的快速应用，自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。

智能计算研究中心·2025-02-13 12:50

计算机视觉国内外研究现状（综述）

1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节，是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来，针对不同特征的提取，国内外学者提出了许多特征提取算法，同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。（1）传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久，现阶段比较成熟，是深度学习算法出来之前研究

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

Stream的peek和map的区别

JDK对两者介绍：Streampeek(Consumeraction)返回由该流的元素组成的流，另外在从生成的流中消耗元素时对每个元素执行提供的操作。

embelfe_segge·2025-02-13 12:12

【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系

目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、

我的青春不太冷·2025-02-13 11:09

python 学习路线

学习顺序《python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python机器学习基础教程》《FluentPython》《

Coding Happily·2025-02-13 11:05

图像分类与目标检测算法

在计算机视觉领域，图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解，为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。

BugNest·2025-02-13 10:26

【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪】

鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

萌虎不虎·2025-02-13 09:25

使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成

在当今的AI和机器学习应用中，嵌入向量（embeddings）已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量，从而便于计算和分析。

qq_37836323·2025-02-13 09:50

Kivy 模块使用python语言编译android可用的apk——Android-for-Python

一、CloudStorageExamples（云存储示例）概述Fi

静候光阴·2025-02-13 08:18

计算机视觉工业相机、镜头、接口、光源概览及选型参考

一、相机1、分类按芯片类型分类：CCD相机、CMOS相机按传感器的结构特性分类：线阵相机、面阵相机按输出信号方式分类：模拟相机、数码相机按输出色彩方式分类：黑白相机、彩色相机2、重要参数芯片尺寸芯片尺寸表示图像传感器感光区域的面积大小，直接决定了整个系统的物理放大率。相机的芯片尺寸如图所示。分辨率分辨率表示每英寸包含的像素数。对于图像来说，分辨率是非常重要的，决定了图像是否能够清晰地呈现：相机的分

坐望云起·2025-02-13 08:16

【人工智能】Python中的深度学习优化器：从SGD到Adam

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！

蒙娜丽宁·2025-02-13 08:13

【人工智能】基于Python和OpenCV实现实时人脸识别系统：从基础到应用

随着人工智能和计算机视觉的快速发展，人脸识别技术已广泛应用于监控、安全、社交媒体、金融和医疗等领域。本文将介绍如何利用Python和OpenCV库，结合dlib进行实时人脸识别的实现。

蒙娜丽宁·2025-02-13 08:12

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

【AI】人工智能没那么神秘！

AI人工智能不是简单的应用程序，而是一类技术，包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成，其中代码用于实现算法，数据用于训练模型，最终形成智能决策能力。

仇辉攻防·2025-02-13 07:04

机器学习: 逻辑回归

概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型，其核心思想是将线性组合通

小源学AI·2025-02-13 07:04

临水逸·2025-02-13 05:50

2024年机器学习高薪认证

在这个数字时代，各大公司都在优先考虑使用AI（人工智能）和ML（机器学习）来解决各种问题。

科技评论AI·2025-02-13 04:16

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器（Transformer）？通俗介绍：学术解释：2.什么是预估器（Estimator）？通俗介绍：学术解释：3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例：数据标准化（转换器）5.2示例：模型训练与预测（预估器）6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预

人才程序员·2025-02-13 03:04

多图详解VSCode搭建Python开发环境

爱编程的喵喵·2025-02-13 02:26

更符合DeepSeek的提问方式，学术论文方面的能力我总结了这几十个提示词！

例如不要问“如何学习机器学习？”而应问“零基础如何机器学习”。对于复杂问题，可将其拆解为多个小问题，逐一提问。比如先问“学习机器学习先学习python更好吗？”

AIWritePaper官方账号·2025-02-13 01:23

python 3.8 的anaconda怎么下载

Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、机器学习和人工智能领域，Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版，受到了广泛欢迎。

xiamu_CDA·2025-02-13 01:50

双目立体视觉（1）

1.背景计算机视觉技术，是以摄像头作为传感器来获取二维图像数据，并依靠计算机运用各类算法对这些图像数据展开处理。依据所采用视觉传感器数量的差异，可分为单目、双目以及多目视觉这几类。

2501_90596733·2025-02-13 00:43

深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集，广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像，每张图像的大小是32x32像素。

　☆cwlulu·2025-02-12 23:39

c# 打印字符串

usingSystem;usingSystem.Drawing;usingSystem.Drawing.Printing;publicclassPrinterExample{publicstaticvoidMain

Greyscarf·2025-02-12 23:34

限制请求数量函数

*@ParampoolLimit请求个数限制*@ParamargsArray请求参

·2025-02-12 22:36

Kibana全方位解析：告别小白，成为高手的必经之路！

Elasticsearch的关系1.1相互依赖性1.2数据流动1.3功能互补1.4协同工作3、Kibana的主要功能1.1数据发现与探索1.2可视化与仪表板1.3监控与告警1.4Canvas可视化1.5机器学习

奔跑吧邓邓子·2025-02-12 22:57

用Llama Factory单机多卡微调Qwen2.5时报torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory的解决办法

但如果仿照上篇博客，直接运行：llamafactory-clitrainexamples/train_qlora/qwen_lora

蛐蛐蛐·2025-02-12 22:27

关于kafka中的timestamp与offset的对应关系

关于kafka中的timestamp与offset的对应关系@(KAFKA)[storm,kafka,大数据]关于kafka中的timestamp与offset的对应关系获取单个分区的情况同时从所有分区获取消息的情况结论如何指定时间出现

jediael_lu·2025-02-12 21:22

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型引言：一、打破认知：Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java？

prince_zxill·2025-02-12 20:12

Python 调用 Azure OpenAI API

在人工智能和机器学习快速发展的今天，AzureOpenAI服务为开发者提供了强大的工具来集成先进的AI能力到他们的应用中。

ivwdcwso·2025-02-12 18:27

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

计算机视觉（ComputerVision）是人工智能领域的一个重要分支，专注于让计算机理解和处理图像和视频数据。计算机视觉技术广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等场景。

Evaporator Core·2025-02-12 18:27

python中的statistics_第40天： Python statistics 模块

importstatisticsexample_list=[1,2,3,4,5,6]x=statistics.mean(exampl

weixin_39692253·2025-02-12 17:52

云原生周刊：K8s 严重漏洞

KitOps支持统一打包，将AI/ML模型、数据集和配置封装为便携式工件，同时提供详细的版本控制，确保机器学习实验的可追溯性和可复现性。YokaiYok

KubeSphere 云原生·2025-02-12 17:49

如何配置syslog及修改默认端口号

爱编程的喵喵·2025-02-12 17:47

使用AWS CloudFormation部署ECS微服务参考架构

使用AWSCloudFormation部署ECS微服务参考架构ecs-refarch-cloudformationaws-samples/ecs-refarch-cloudformation:是一个用于在

宁烈廷·2025-02-12 16:13

AI基础 -- AI学习路径图

现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例

sz66cm·2025-02-12 16:40

ECS 参考架构与 CloudFormation 项目推荐

ECS参考架构与CloudFormation项目推荐ecs-refarch-cloudformationaws-samples/ecs-refarch-cloudformation:是一个用于在AWS上部署和扩展容器化应用程序的参考架构

成婕秀Timothy·2025-02-12 16:39

探索 Dify：开源 LLM 应用开发平台

探索Dify：开源LLM应用开发平台介绍在快速发展的AI和机器学习领域，开发人员不断寻求高效的工具，以无缝地从原型过渡到生产。Dify正是在这样的背景下应运而生的。

weixin_40941102·2025-02-12 15:38

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