机器学习;深度学习;算法第7页

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭，最主要的原因是⽣态完善，⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。

唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

使用 bcryptjs 对用户密码进行加密

bcryptjs是一个在Node.js环境中用于密码哈希的库，它是对bcrypt算法的纯JavaScript实现。使用bcryptjs可以有效地对用户密码进行加密存储，以及后续进行验证。

开发小途·2025-02-14 14:39

多式联运最优路径算法

多式联运的最优路径优化问题涉及运输成本、时间、碳排放等多目标权衡，需结合运输方式（公路、铁路、水路、航空等）的协同性，通过算法模型寻找综合最优解。

SugarPPig·2025-02-14 14:36

加密套件以及ECDH

1、加密套件：密码，算法以及安全设置http://wemedia.ifeng.com/30498593/wemedia.shtml2、ECDH密钥协商算法ECDH密钥协商算法-OrcHome3、ecdh

追梦-北极星·2025-02-14 13:33

vue.js之diff算法

在Vue.js中，Diff算法是一个核心的概念，它在虚拟DOM（VirtualDOM）的更新过程中起着关键作用。下面详细介绍Vue.js中的Diff算法。

前端_学习之路·2025-02-14 13:33

【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索算法浅析

【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索算法浅析一、贪婪搜索（greedy_search）介绍GreatSQL的优化器用greedy_search方法来枚举所有的表连接场景，然后从中根据最小cost来决定最佳连接顺序

·2025-02-14 13:15

综合振动分析工具箱

它包括处理振动问题的算法、模型和实用程序，覆盖了振动基础理论、简谐振动、阻尼振动、非线性振动、振动分析方法、模态分析、信号处理、频谱分析、数值模拟、振动控制和实验测试等知识领域。

不胖的羊·2025-02-14 13:32

股票自动化交易

策略制定：基于技术指标或机器学习模

reset2021·2025-02-14 13:31

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。

山海青风·2025-02-14 13:30

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

一、引言在现代科学与工程的众多领域中，线性代数扮演着举足轻重的角色。其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备（一）对角矩阵的高次幂计

@心都·2025-02-14 13:59

大语言模型(LLM)快速理解

一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统，但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。

大模型猫叔·2025-02-14 13:59

AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】高精地图（三）

目录前言算法原理高精地图发展历史A.数字地图B.增强型数字地图C.高精地图D.可扩展地图高清地图基础知识TopologicalRepresentationGeometricRepresentationSemanticRepresentationDynamicElementsFeature-BasedMapLayers

格图素书·2025-02-14 13:58

物流数字化转型：报关单ocr api应用场景、报关单识别接口

报关单识别接口是一种通过图像处理和机器学习技术自动识别并提取报关单信息的技术解决方案。它能够快速准确地从纸质或电子版报关单中读取关键数据，如货物名称、数量、金额等，并将其转换为结构化的数字格式。

OCR_API·2025-02-14 13:56

C++ – 随机洗牌算法，std::random_shuffle和std::shuffle

1std::random_shuffle和std::shufflestd::random_shuffle和std::shuffle处于头文件#include中。std::random_shuffle和std::shuffle都用于对给定容器范围内的元素重新进行洗牌，打乱顺序重新排序。不过由于std::random_shuffle在迭代器版本（不指定随机函数的情况下）通常依赖std::srand，并

鱼儿-1226·2025-02-14 12:50

内点法在线性规划中的应用：从理论到实践

内点法在线性规划中的应用：从理论到实践1.引言内点法（InteriorPointMethod）是求解线性规划问题的另一个重要算法。

ningaiiii·2025-02-14 12:50

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

文章目录引言一、人工智能：从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理

E绵绵·2025-02-14 11:18

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

【智能算法】协同进化算法

1、进化算法自从达尔文的生物进化论被接受，基于自然界中生物优胜劣汰的生存规则发展起来的生物进化的理论研究得到了空前的发展。

大雨淅淅·2025-02-14 11:17

26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序，怎么把现实的词翻译给机器识别。

一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢，我们可以利用神经网络干很多的事情，那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢，现在很多的实际应用已经说明了这个问题，可以这么做。那我们考虑一下该怎么做，首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示：importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']

小宇爱·2025-02-14 11:17

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(

小宇爱·2025-02-14 11:47

24、深度学习-自学之路-卷积神经网络

一、你怎么理解卷积神经网络呢，我的理解是当你看一个东西的时候，你的眼睛距离图片越近，你看到的东西就越清晰，但是如果你看到的图片只是整个物体的一小部分，那么你将不知道你看到的物品是什么，因为关注整体更容易知道物品是什么。如果你保持一定的距离，你就会发现你可以看到物品更加的全貌一些，这样将方便你观察物品的类别。如果你距离的再远一点，你就会看到物品的轮廓，那么你将依据物品的轮廓去判断物品的类别。如果图片

小宇爱·2025-02-14 11:46

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序，这个程序里面由学习率，有损失函数，有梯度下降，权重更新。

小宇爱·2025-02-14 11:16

高级系统架构设计师-计算机系统基础知识-进程管理

目录进程的基本概念(重点--三态图)前趋图(重点)进程资源图(重点)进程的同步和互斥(重点)进程调度(次重点)进程调度算法死锁(重点)线程(了解)引入线程的原因进程的基本概念(重点–三态图)进程的组成：

杰尼龟的知识花园·2025-02-14 10:13

深度学习-10-深度学习发展简介

极具讽刺意义的是，Minsky教授，一直不看好深度学习的概念。他曾在1969年出版了Perceptron（感知器）一书，指出了神经网络技术（就是深度学习的前身）的局限

皮皮冰燃·2025-02-14 10:43

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型

天天科研工作室·2025-02-14 10:12

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

[论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri

深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。

2301_80732299·2025-02-14 10:39

RIME-CNN-SVM故障诊断

为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度，引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。

一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集，一个是原始评论数据集《reviews.txt》，以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》，下面的程序就是找到这两个数据集，并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\

小宇爱·2025-02-14 10:39

正成为现代城市发展的必然趋势的智慧交通开源了

智慧交通视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。

AI服务老曹·2025-02-14 10:37

大数据、云计算、人工智能等技术深度融合的智慧快消开源了。

智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。

AI服务老曹·2025-02-14 10:37

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

在机器学习和深度学习的领域中，梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

20250213 隨筆雪花算法

雪花算法（SnowflakeAlgorithm）雪花算法（Snowflake）是Twitter在2010年開發的一種分布式唯一ID生成算法，它可以在高併發場景下快速生成全局唯一的64-bit長整型ID，

靈臺清明·2025-02-14 09:31

Python实现五子棋游戏实战

此外，还会实现基本的人工智能算法，若游戏支持电脑对手，可能包括简单的随机落子或更高级的搜索算法。该项目的文档可

xinwuji312·2025-02-14 09:27

我的创作纪念日

技术领域发展日新月异，为了紧跟前沿，我不断学习新的知识，如人工智能中的深度学习框架、云计算的最新技术应用等。在学习过程中，我将遇到的难点、理解的过程以及总结的知识点记录下来，整理成文章发布在

学无止尽5·2025-02-14 07:45

【C/C++】约瑟夫变形：网络拥堵解决方案(Eeny Meeny Moo) 蓝桥杯/ACM备赛

考点概览：【算法：模拟】循环链表的操作利用循环链表模拟城市的网络状态，进行节点的删除操作。模拟算法根据题目描述的“切断网络”规则，通过模拟切断过程，判断Ulm城市（编号2）是否被最后选中。

奇变偶不变0727·2025-02-14 07:15

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

生成式模型和判别式模型在多个方面存在明显差异。在优化准则上，生成式模型致力于学习联合概率分布，而判别式模型则专注于建立输入数据和输出之间的关系，学习条件概率分布。对于观察序列的处理，生成式模型模拟数据的生成过程，会对整个序列进行综合考虑；判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测，直接建模决策边界。在训练复杂度方面，生成式模型通常较为复杂，因为它需要学习更多的参数来模拟数据的生成过程。例如，常

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

java多线程进阶（九）ConcurrentHashMap

如果存在则修改1.2.3、compute：无论是否存在，都将数值赋予1.2.4、merge：合并2、数据结构2.1、put方法2.1.1、初始化2.1.2、创建新节点2.1.3、辅助扩容2.1.4、插入算法

烟锁迷城·2025-02-14 06:37

数据结构与算法-0-入门

（提取重点：研究数据是以怎样的形式/结构被存储的）（粗略解释算法是啥？算法指的就是我们当前解决问题的方法。解决实现增删改查目的的一些方法。

我待_JAVA_如初恋·2025-02-14 06:05

软考中级软件设计师第二章第六节磁盘管理

目录1、磁盘读取时间2、移臂调度算法3、关于缓冲区和时间3.1、单缓冲区3.2、双缓冲区4、I/O管理软件1、磁盘读取时间每一个磁盘都是由磁道和扇区组成，最外一层被称为0磁道。

烟锁迷城·2025-02-14 05:02

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。

AI天才研究院·2025-02-14 05:59

先进制造aps专题二十八生产排程仿真引擎和工厂生产仿真引擎的设计

一排产仿真引擎的设计主要分为仿真模型，仿真模型逻辑和仿真框架这三个部分1仿真模型和算法排产不一样，在算法排产里，机器对应的是数据库记录，排产逻辑是写在整体的算法里的，而仿真排产，机器对应的是一个仿真模型

lijianhua_9712·2025-02-14 05:56

排序总结

冒泡排序for(intj=0;jA[i+1])//如果条件改成A[i]>=A[i+1],则变为不稳定的排序算法{exchange(A,i,i+1);}}}选择排序for(i=0;iA[i+1]){exchange

MooMLu·2025-02-14 03:32

深入浅出链表：Python实现与应用全面解析

02-算法复杂度全解析：时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密：数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表：Python实现与应用全面解析文章目录系列文章目录前言一、链表的定义与特点1.1链表的基本结构

吴师兄大模型·2025-02-14 03:31

机器学习·逻辑回归

前言逻辑回归虽然名称中有“回归”，但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差（MSE）

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

Meta AI 最近推出了一款全新的机器学习框架ParetoQ，专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化

订阅：https://rengongzhineng.io/MetaAI最近推出了一款全新的机器学习框架——ParetoQ，专门用于大型语言模型的4

新加坡内哥谈技术·2025-02-14 03:00

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