机器学习·所思所得

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。
Ven%·2024-09-09 21:21

大二上学期计算机学什么,大二上学期学习计划

针对上学年自己所得的经验教训，结合本学期的课程安排，为了更好的提高学习效率，充分利用有限的学习时间，我决定制定出大二第一学期学习计划，具体内容如下：1.通过9月15日计算机一级考试。
弥勒鹿·2024-09-09 21:49

日精进第三十五天

1、比学习：今天阅读“精准阅读”人不是靠他生来就拥有一切，而是靠他从学习中所得到的一切来造就自己2、比改变：自己在努力进步的同时其他人也在努力追赶，所以自己要更加努力的学习，学如逆水行舟，不进则退3、比付出
CX_小昕昕·2024-09-09 21:05

精进日Day230

思维相对比较有独创新；追求精神层面，是个思想、精神较丰富的人，有一定的精神内涵；笔者追求和实现本我欲望的执行力和行动力偏强；具有天生的艺术鉴赏能力；创新力、创作力超强；2、盲区：笔者的行动力无法驾驭自己的所思所想
Collue·2024-09-09 21:51

基于opencv-mediapipe的手势识别

1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach
困了不能睡·2024-09-09 21:47

区块链和智能合约能否实现分布式去中心化债券和股票市场？

增强隐私性的货币可能会扼杀收入所得税。像OpenBazaar这样的分散市场可以阻止收取销售税。是否可以有分散的金融市场来消除资本利得税。“我必须为我的答案作序5000多年来，主权政府带领人类进步。
区块星空·2024-09-09 17:59

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计
Ausgelebt·2024-09-09 15:08

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。
Lill_bin·2024-09-09 15:32

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT
civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，
Direct_Yang·2024-09-09 14:27

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

2018.3.21星期三

放弃很容易，就怕你养成放弃的习惯，最终会一无所得。坚持很难，但最后一定会有所收获。你勇敢，世界就会为你让路；你无惧，命运就会为你屈服。我们可以选择停滞不前，也可以选择自我改变。
九洋·2024-09-09 12:58

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域
丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。
省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。
Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

你是怎么看待金钱与财富的呢？

3、一切为了快乐获取财富、追求本我，分享自己的所得、
Ariel好一幕喧哗·2024-09-09 02:54

2021-06-11

成人学习总的原则是：互动性强，学有所得，引起共鸣和兴趣，促进主动思考，自主认同。
翅之梦·2024-09-09 01:35

俄罗斯旅行日记——背上行囊去寻梦

终于下定了决心在这个平台，将自己在俄罗斯的所见所闻，所思所想写下来和朋友们一起分享。
想做天使的灰姑娘·2024-09-09 00:11

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。
马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
维生素￥·2024-09-08 23:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数
iteye_20668·2024-09-08 22:37

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。
无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！
计算机源码社·2024-09-08 19:51

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。
@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。
江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。
JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？
人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

绘本讲师训练营【31期】4/21《绘本有什么了不起》读后感

但是每个孩子的想象能力不一样，常常许多孩子有阅读障碍，进入不了感知世界，所以无法从阅读中有所感，更不用说有所得了，因此，从绘本开启想象力，才能体验阅读的畅意自由。1.在孩子们从以下几个
心愿成真·2024-09-08 16:35

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。
VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。
程序员洲洲·2024-09-08 15:24

摆脱年龄焦虑

1.低配生活，控制欲望很多时候，我们的焦虑不是来自所得太少，而是想要的太多。事实上，我们真正需要的东西并不多。如果你出过差，就会发现，拖个箱子或者背个背包，就能到一个新地方生活了。
雪地烟头·2024-09-08 15:13

银河与星斗

❤️凌晨五点钟，我还在失眠，而你也不会对我有所思念。凌晨六点钟，太阳升起海平面你不爱我，也没人听得见。你的海平面人生有许多事情正如船后的波纹总要过后才觉得美的。
相看两不厌·2024-09-08 13:50

什么是IP宿主信息？

IP宿主信息是指通过IP地址与POI（PointofInterest，兴趣点）/AOI（AreaofInterest，兴趣区域）信息关联，进而整理分析Whois数据所得到的一系列信息。
网络安全那些事儿·2024-09-08 12:32

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大
Network_Engineer·2024-09-08 12:58

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进
AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

装饰材料元宇宙发展现状

用户可以在元宇宙中体验不同的装饰材料和设计方案，进行家居装饰的虚拟尝试，从而在实际装修前就能预见到装修效果，实现所想即所得的装修体验。技术应用与市场现状目前，多家企业和机构已经开始探索装饰材料元
yuanyijituan·2024-09-08 10:18

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。
MavenTalk·2024-09-08 09:10

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，
鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。
Jtti·2024-09-08 08:01

以妻子的名义

这让人匪夷所思。这时，沈青石懒散地抬起下巴示意，坐下来谈谈？面对陌生人，能谈什么呢？两人在客厅落座，隔着一排沙发相对，面对沈青石的闲散，秦子衿更显拘谨和忧心。这让沈青石不明所以。
半盏清风逐明月·2024-09-08 07:40

今天·给您拜年了！

今天是正月的初一在南方已经是万紫千红的春花烂漫而北方依旧有太阳雪花的豪情同现无论你现在何方艳阳时望你能够激昂奔驰向前雪飘中盼你能够铿锵把酒言欢赏花时用欢喜心过现实生活漫步中携从容心享受生命的晨暮…除夕子时庚子的金鼠留下回响已辞旧岁…今日祝家人、亲友、同学和朋友们有盼必有所得在每一天思赏黎明的花开曙光万丈中美灿悟观黄昏的花落日子无恙里甜蜜
山石老人的平静·2024-09-08 04:52

写出我心：普通人如何通过写作表达自己

人人都有想把自己的故事讲给别人听的愿望——或者在碌碌一生中，对我们所思、所感、所见、所闻的一种记录与觉悟。写作是一条小径，让我们得以在小径中和自己相逢、相知、相守。
高维智慧·2024-09-08 04:05

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师
我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。
liyy614·2024-09-07 23:31

讲个笑话，你可别哭——《驴得水》

西北山村，一个只有四个老师和校长女儿、一头叫“馿得水”的驴的小学校里，发生的让人匪夷所思的故事。
阿易弟弟·2024-09-07 23:21

如何进行 AWS 云监控

它提供广泛的云服务，包括计算能力、存储选项、网络功能、数据库、分析、机器学习、人工智能、物联网和安全。使用AWS有哪些好处？
ManageEngine卓豪·2024-09-07 22:53

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导
辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50
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