机器学习+深度学习+强化学习

我的创作纪念日

在机器学习领域、统计方法上学到了许多东西。认识了来自五湖四海的朋友，有10年数分的大佬，还有许多在校学生。日常在准备考研、工作的情况下，争取保证周更。先把工作弄完，抽空学习考研的内

蓝皮怪·2025-02-01 10:26

基于Pyhton的人脸识别（Python 3.12+face_recognition库）

face_recognition库是一个强大的工具，它基于dlib的深度学习模型，可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者，我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。

F2022697486·2025-02-01 10:52

聊聊AI中的“蒸馏”技术

一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。

自由鬼·2025-02-01 09:15

WSL开发环境配置（linux + python + nodejs + docker）

配置要求及目标总体目标：完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序（仅日常程序，不包含机器学习程序）可运行docker容器，用于快速搭建测试环境Linux

Lilixxs·2025-02-01 09:11

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型

佛州小李哥·2025-02-01 08:39

《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》

DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力：DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法，能够精准解析复杂的语义结构

黑金IT·2025-02-01 08:35

AI绘画关键词（咒语）分析与热点研究

语义文本图像生成技术关键词分析与热点研究一、研究背景与研究意义随着深度学习的发展，语义文本到图像的生成技术已经取得长足进步，AI绘画也因此快速崛起。

集eee·2025-02-01 08:04

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了

多阶段训练：创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略，具体包括基础训练、强化学习（RL）、微调等多个阶段。这

人工智能学家·2025-02-01 06:23

DeepSeek R1：AI领域的新标杆

此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能

XianxinMao·2025-02-01 06:23

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

极客代码·2025-02-01 06:49

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。

小oo呆·2025-02-01 06:48

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因：学习率过高可能导致梯度爆炸，权重更新幅度过大，导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题，它会让参数

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-02-01 05:37

第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook

本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具：Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。

红色石头Will·2025-02-01 04:34

深度学习（DL/ML）学习路径

其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。

jackl的科研日常·2025-02-01 04:00

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

近年来，深度学习的进步，尤其是目标检测领域的快速发展，为行人检测提供了强有力的支持。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，作为目前目标检测领域

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton

Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

3.5扩散模型扩散模型（DiffusionModels）是一类用于生成图像的深度学习模型，近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。

码农三叔·2025-02-01 01:08

深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南

LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。

夜色呦·2025-02-01 01:07

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍

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·2025-02-01 00:05

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

毕业设计项目深度学习人体目标检测

1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果：毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!

bee_dc·2025-01-31 23:26

Hindsight Experience Replay (HER) 算法

HindsightExperienceReplay(HER)算法简介HindsightExperienceReplay(HER)是一种强化学习中的技术，旨在解决稀疏奖励问题，特别适用于目标导向的任务（例如机器人控制

C7211BA·2025-01-31 23:25

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）是一种强化学习算法，它结合了Actor-Critic方法和异步更新（AsynchronousUpdates）技术。

C7211BA·2025-01-31 23:25

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6

FFMXjy·2025-01-31 22:49

DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版

R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。

三花AI·2025-01-31 22:47

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

深度学习篇---数据存储类型

文章目录前言第一部分：C语言中的数据存储类型1.char（通常是8位）优点缺点2.short（通常是16位）优点缺点3.int（通常是32位）优点缺点4.long（通常是32位或64位）优点缺点5.longlong（通常是64位）优点缺点6.float（通常是32位）优点缺点7.double（通常是64位）优点缺点第二部分：Python中的数据存储类型1.int（整数类型）优点缺点2.float（

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:42

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析

凌小添·2025-01-31 21:09

深度学习篇---深度学习框架

文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一，正通过各种方式改变我们的出行方式。

Echo_Wish·2025-01-31 20:55

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具

一键难忘·2025-01-31 20:24

强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战

摘要：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。

电气_空空·2025-01-31 20:54

强化学习：在无人驾驶中的应用

强化学习：在无人驾驶中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点

AI天才研究院·2025-01-31 19:23

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。

AI天才研究院·2025-01-31 19:22

特征选择（机器学习）

伪代码表达）：2.2包裹式（WrapperMethods）小示例（RFE伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中

赵孝正·2025-01-31 18:10

【Python】解决UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x9A in position xxx: illegal multibyte

tdecodebyte0x9Ainpositionxxx:illegalmultibytesequence博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等

云天徽上·2025-01-31 18:08

Spark性能调优

Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。

大数据侠客·2025-01-31 16:58

Windows上安装与使用 Jupyter Notebook

1.了解JupyterNotebookJupyterNotebook是一个交互式计算环境，非常适合进行数据科学和机器学习的研究和实验。

梓仁沐白·2025-01-31 15:43

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

每个模块都依赖于先进的深度学习模型和算法，以下将逐一详细讲解。2.语义分析语义分析的目标是从用户输入的文本中提取

爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱

爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

核心线程数和最大线程数设置参考标准【Java】

而内核态线程通过操作系统来调用，最终的可用线程数与操作系统的核数相关【如果设置了太多，很多是无效线程】一个设计标准：根据当前业务是IO密集型还是CPU密集型，设置核心线程数CPU密集型：核心线程数=CPU核数+1【机器学习

松树戈·2025-01-31 14:05

使用 JuiceFS 快照功能实现数据库发布与端到端测试

Jerry，是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化用户购买汽车和家庭保险的比较及购买流程。在软件开发领域，严格的测试和受控发布已经成为几十年来的标准做法。

Juicedata·2025-01-31 13:30

简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型

PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）

一、深度学习概述（一）深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。

AI_DL_CODE·2025-01-31 12:49

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

Llama大型语言模型原理详解

Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

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