机器学习——李宏毅

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍锂离子电池作为一种重要的储能装置，在
天天Matlab代码科研顾问·2025-02-10 09:24

Julia语言的编程范式

Julia语言的编程范式引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的迅猛发展，编程语言的选择对研究者和开发者来说变得尤为重要。
段慕华·2025-02-10 05:37

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归
武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

关于cmake的target_compile_definitions函数

今天用cmake构建一个工程，因为引用外部库的原因，需要定义一个宏，否则没法使用那些函数，于是：target_compile_definitions(${PROJECT_NAME}PRIVATEP2P_API
踏雪亦无痕·2025-02-10 03:25

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。
一只波加猹~·2025-02-10 03:54

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，
Red Red·2025-02-10 03:53

【网络安全.渗透测试】Cobalt strike（CS）工具使用说明

目录前言一、工具显著优势二、安装Java运行环境三、实验环境搭建要点四、核心操作流程详解（一）环境准备与连接步骤（二）主机上线与深度渗透流程五、其他实用功能应用指南（一）office宏payload应用
垚垚 Securify 前沿站·2025-02-10 03:53

Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术

第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（下载、安装与版本选择）。2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）7、实操练习第
xiao5kou4chang6kai4·2025-02-10 03:51

无人机目标追踪技术

目标识别与跟踪算法：采用机器学习和深度学习算法，无人机能够识别和分类不同的目标，并对目标进行
kely117·2025-02-10 02:48

AI学习专题（一）LLM技术路线

梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

科技资讯杂志科技资讯杂志社科技资讯编辑部2024年第24期目录

学思践悟二十大“枫桥经验”的思想政治教育内涵及启示——践行党的二十大精神洪希彦;1-3+30构建符合党的二十大精神的高职院校劳动教育课程体系研究李曼;4-7党的二十大精神引领下“隧道施工”课程思政探究张志明
QQ296078736·2025-02-09 23:52

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归
旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？
·2025-02-09 22:18

使用MATLAB实现SMOTE算法

在数据挖掘和机器学习中，合成少数类过采样技术（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique，简称SMOTE）是一种常用的处理类别不平衡问题的方法。
PixelLancer·2025-02-09 22:42

为什么要学习AI/机器学习

考虑到当前技术发展趋势和未来潜力，我建议重点学习AI/机器学习相关技术，特别是大语言模型(LLM)相关的技术栈。原因如下：1.为什么选择AI/LLM？
数字沉思·2025-02-09 21:09

计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能

（1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整
qq+593186283·2025-02-09 21:35

基于机器学习的DDoS检测系统实战

基于机器学习的DDoS检测系统实战（Python+Scikit-learn）｜毕业设计必备摘要：本文手把手教你从0到1实现一个轻量级DDoS攻击检测系统，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与可视化分析。
计算机毕业设计指导·2025-02-09 19:28

Python机器学习实战：独热编码

独热编码（One-HotEncoding）是一种用于将分类数据转换为适合机器学习算法处理的数值型数据的编码技术。
python游乐园·2025-02-09 18:51

理解 Elixir 中的宏 Macro, 第二部分：宏理论

ElixirMacros系列文章译文[1](译)UnderstandingElixirMacros,Part1Basics[2](译)UnderstandingElixirMacros,Part2-MacroTheory[3](译)UnderstandingElixirMacros,Part3-GettingintotheAST[4](译)UnderstandingElixirMacros,Par
·2025-02-09 18:38

理解 Elixir 中的宏 Macro, 第四部分：深入化

ElixirMacros系列文章译文[1](译)UnderstandingElixirMacros,Part1Basics[2](译)UnderstandingElixirMacros,Part2-MacroTheory[3](译)UnderstandingElixirMacros,Part3-GettingintotheAST[4](译)UnderstandingElixirMacros,Par
·2025-02-09 18:38

理解 Elixir 中的宏 Macro, 第六部分：原地代码生成

ElixirMacros系列文章译文[1](译)UnderstandingElixirMacros,Part1Basics[2](译)UnderstandingElixirMacros,Part2-MacroTheory[3](译)UnderstandingElixirMacros,Part3-GettingintotheAST[4](译)UnderstandingElixirMacros,Par
·2025-02-09 18:38

理解 Elixir 中的宏 Macro, 第一部分：基础

ElixirMacros系列文章译文[1](译)UnderstandingElixirMacros,Part1Basics[2](译)UnderstandingElixirMacros,Part2-MacroTheory[3](译)UnderstandingElixirMacros,Part3-GettingintotheAST[4](译)UnderstandingElixirMacros,Par
·2025-02-09 18:37

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术，目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法，在图像压缩中被广泛应用。
鱼弦·2025-02-09 16:08

SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，在能源转型中扮演着至关重要的角色
天天Matlab代码科研顾问·2025-02-09 14:50

AI Agent: AI的下一个风口 下一代软件可以不必是软件

AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,机器学习,深度学习1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式，以代码为中心，已经难以满足日益复杂的需求。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-09 13:16

人工智能-A* 算法与机器学习算法结合

以下将为你展示如何将A*算法与机器学习算法（这里以简单的神经网络为例）结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据，然后用这些数据训练一个简单的神经网络，让神经网络学习如何预测路径。
小赖同学啊·2025-02-09 12:11

基于行为分析的企业内网安全防护系统设计

基于行为分析的安全防护系统通过采集网络中的行为数据，利用机器学习和大数据分析技术对用户和设备的行为进行建模，识别异常行为和潜在威胁。本文将设计
计算机毕业设计指导·2025-02-09 12:38

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh
Echo-Nie·2025-02-09 12:08

巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击

而使用机器学习算法的异常检测模型可以有效降低检测中的假阳性。网络中间件的限制网络中间件的内存和处理能力有限，导致在异常检测方面在算法上有一定的限制。
网络安全大菠萝·2025-02-09 11:04

yolo目标识别数据集

在目标识别领域，在机器学习和计算机视觉中，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）模型进行目标检测是一种常见的方法。为了使用YOLO进行目标识别，你需要准备一个适当的数据集。
无人机长了一个脑袋·2025-02-09 11:04

李峋爱心代码源码（Python）

importrandomfrommathimportsin,cos,pi,logfromtkinterimport*CANVAS_WIDTH=640CANVAS_HEIGHT=640CANVAS_CENTER_X=CANVAS_WIDTH/2CANVAS_CENTER_Y=CANVAS_HEIGHT/2IMAGE_ENLARGE=11HEART_COLOR="#Fd798f"#粉：Fd798fde
yao2424022071·2025-02-09 11:30

hexo添加_Hexo博客中插入音乐/视频/

查看更多于本人博客：iii.runMarkdown通用的音乐视频插入方法iframe标签代码从网易云音乐获得网易云音乐因为简书不支持，可以在李飞阳看到效果。
阿月Rebecca·2025-02-09 08:39

使用Python和LangChain加载与解析目录中文档的全面指南：从基础操作到高级技巧

无论是在数据科学、机器学习、自然语言处理，还是在软件开发和文档管理中，我们经常需要批量加载和解析存储在本地文件系统中的文件。
m0_57781768·2025-02-09 04:35

【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级
若北辰·2025-02-09 03:57

Streamlit是个什么，怎么看是否启动

Streamlit是一个开源的Python库，旨在帮助开发者快速创建交互式的Web应用程序，特别适用于数据科学和机器学习项目。
张3蜂·2025-02-09 01:40

AI 网络安全处理 开源 人工智能+网络安全

人工智能在网络安全领域应用近年来，Agent系统、神经网络、顾问系统、机器学习等人工智能技术在网络安全防御中涌现出很多研究成果。总体
黑客Jack·2025-02-09 01:40

苹果的AI战略：谨慎前行，步步为营

然而，苹果公司却另辟蹊径，其机器学习和人工智能战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚公开表示，苹果对AGI的开发并不感兴趣。这一声明在科技界引发热议，苹果的战略选择究竟是保守还是高明？
·2025-02-08 22:35

通过matlab实现机器学习的小项目示例

一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。
MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com
weixin_39709194·2025-02-08 20:10

机器学习数学基础：20.方程组解的结构

一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法，精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组，并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法，并
@心都·2025-02-08 20:05

机器学习数学基础：18.向量组及其线性组合

向量组与线性表示：案例与教程详解一、基础概念（一）向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中，向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]}，这
@心都·2025-02-08 20:35

机器学习数学基础：8.泰勒公式

一、泰勒公式的由来：为啥我们需要它？同学们，想象一下，你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲，就像一团乱麻似的拼图（假设这拼图代表一个复杂函数，比如一条有各种起伏的波浪线），而你手头只有一些简单的积木块（这里的积木块就是多项式啦），现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样，是不是感觉无从下手？这时候，泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场，它会告诉你：“别慌，孩子，我来教你怎么挑选积木块，怎么决定它们的形状和大小
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：3.偏导数

偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而，当我们遇到多元函数，例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时，情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率，这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：2.连续性与导数

函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性（一）函数在某点连续的条件有定义：函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如，f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义，不满足此条件，所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在：当xxx从x0x_0x0左侧（x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−）和右侧（x→x
@心都·2025-02-08 20:33

大模型接入Gradio实现本地化部署

Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库，这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。
山山而川_R·2025-02-08 20:03

Web渗透测试-穷举篇 04 burpsuite使用宏和python脚本对有token后台穷举密码

2、工具准备3、使用burpsuite宏的方法2.1、对登录网站进行抓包，分析数据包信息2.2、获取网页的token值2.3、重新抓包，进行穷举4、使用python脚本的方法4.1、源代码4.2、运行python
Ctrl+C 和 Ctrl+V 的搬运工·2025-02-08 19:58

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

一、线性相关与线性无关的定义（一）线性相关想象我们有一组向量，就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm，如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km，让k1α⃗1+k2α⃗2
@心都·2025-02-08 18:53

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。
HadesZ~·2025-02-08 15:04

C/C++嵌入式面试题

预处理：头⽂件包含、宏替换、条件编译、删除注释编译：主要进⾏词法、语法、语义分析等，检查⽆误后将预处理好的⽂件编译成汇编⽂件。
残念惭忆·2025-02-08 15:02

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术
小小小小祥·2025-02-08 15:31
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