机器学习の干货第3页

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

在深度学习和机器学习的领域中，优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!

·2025-02-14 17:24

VSCode通过跳板机免密连接远程服务器的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-14 17:31

什么是低代码(Low-Code)?我们需要低代码吗？

本文集合本人6年来的低代码实践经验和教训，将带领大家深入浅出的了解低代码的那些事儿，全文干货，2500+文字，建议收藏！问题一、什么是低代码?

有颜有货·2025-02-14 15:46

【详解】后端研发常用的服务端之间通信的五种方式

作者介绍浙江大学软件工程硕士生淘天后端研发工程师秋招斩获阿里、字节、快手、京东、美团等多个大厂研发ssp/sp持续分享秋招经验分享、高频八股问题、最新大厂面经、硬核技术干货……全网同号，欢迎关注五种方式总结接入方式特点适用场景

·2025-02-14 14:50

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

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

【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

《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

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

AI大模型

工欲善其事必先利其器软件开发也要与时俱进，了解下AI大模型的工具上点黑科技干货开整~背景介绍天工AI通义灵码KIMI通义灵码免费，功能强大通义灵码，是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级

东坡大表哥·2025-02-14 02:53

书籍-《机器学习数学基础》

：MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础

·2025-02-14 01:30

零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归

线性回归（LinearRegression）是机器学习中最基础的算法之一，它用于研究两个变量之间的线性关系，即一个变量（自变量）如何影响另一个变量（因变量）。3.2线性回归的数学直觉线性

山海青风·2025-02-14 01:45

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中，我们通常遵循以下步骤：收集数据：获取数据集，例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据：处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。

山海青风·2025-02-14 01:14

数学到底在哪里支撑着编程

在这篇文章中，我们将从多个方面深入探讨数学如何在编程中发挥作用，包括算法设计、数据结构优化、机器学习、图

·2025-02-14 00:26

《玩转AI大模型：从入门到创新实践》（5）第三章对话AI：从“尬聊”到高效助手

阶段一：人类の社恐式提问（青铜段位）症状诊断：当人类初次面对AI，提问水平堪比直男

caridle·2025-02-14 00:13

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

自然语言处理（NLP）入门：基础概念与应用场景

换句话说，NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术，它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:38

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

1.关于梯度下降的说法正确的是：A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降（BatchGradientDescent）通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案：D（学习率过大会导致不稳定，可能震荡或无法收敛）2.在以下算法中，哪种算法属于无监督学习？A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

多模态大模型（LMMs）与大语言模型（LLMs）的比较

基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一，是基于深度学习的大规模机器学习模型，通常由数十亿到数万亿个参数构

大F的智能小课·2025-02-13 23:02

手把手教你给 windows装个vmware虚拟机

附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全：书单导航页（点击右侧极客侠栈即可打开个人博客）：极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全

python算法小白·2025-02-13 23:30

Stable Diffusion AI软件绘画速成从入门到精通

课兴兴·2025-02-13 22:58

【Elasticsearch】分词器概述

这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。神经分词器将字符串转换为更小的子词分词，这些分词被编码为向量，供神经网络使用。Elasticsearch没有内置的神经分词器。

risc123456·2025-02-13 22:28

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)已经成为当前研究和应用的热点。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

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

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

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

HoRain云--Teledb表分析与碎片处理实战指南：快速提升数据库性能

专栏介绍专栏名称专栏介绍《C语言》本专栏主要撰写C干货内容和编程技巧，让大家从底层了解C，把更多的知识由抽象到简单通俗易懂。《网络协议》本专栏主要是注重从底层来给大家一步步剖析网

HoRain云小助手·2025-02-13 13:58

干货满满！从直流到交流，电机结构与部件作用全攻略

在现代工业和日常生活中，电机的应用无处不在。从电动工具到电动车，再到家庭电器，电机以其优越的性能和广泛的适用性，成为了推动社会发展的核心动力之一。一、电机的基本结构电机的基本结构通常包括以下几个主要部分：定子：定子是电机的静止部分，负责产生磁场。根据电机的类型，定子可以由电磁铁或永磁体构成。定子上的绕组也在交流电机中起到了生成旋转磁场的关键作用。转子：转子是电机的旋转部分，其内含导体或永磁体，通过

物联高科·2025-02-13 13:25

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

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

【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

这10个AI工具，让同事以为你是全栈大神

前沿资讯，实用干货，邂逅更美好的自己！”2025年，AI工具的浪潮已经席卷了整个职场，它们的魅力不再局限于程序员的专属领域，而是摇身一变，成为了各个职场人的效率神器！

AI小美好·2025-02-13 09:21

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

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

什么是交换机堆叠技术？为什么作用这么大？

网络工程师俱乐部·2025-02-13 02:01

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

推荐频道

机器学习の干货