机器学习专业英文第14页

人工智能机器学习算法分类全解析

目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning

power-辰南·2025-03-12 07:08

00_01 python机器学习_环境搭建

机器学习环境的搭建Windows+Python3Python3下载地址python环境设置安装尽量安装在自定义目录下,方便查找,其他选项都用默认值就行.安装成功后,cmd里输入python校验.下载用于机器学习的虚拟环境的包

辛　欣·2025-03-12 07:03

十大软件供应链安全AI代表厂商，一文快速了解！

中国网络安全行业专业媒体安全牛正式发布《软件供应链安全能力构建指南（2024版）》报告，悬镜安全（官网访问地址：悬镜安全-DevSecOps数字供应链安全开拓者）作为DevSecOps软件供应链安全领域领导者

数字供应链安全产品选型·2025-03-12 07:03

【AI赋能】蓝耘赋能通义万相2.1：AI创作新时代的强力引擎

在视频生成方面，通义万相2.1推出极速版和专业版两个版本，在权威的VBenchLeaderboard评测榜单上以84.7%的总分登顶。

星落无尘·2025-03-12 06:00

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

测试江湖：为什么大多数人宁愿吃生活的苦，也不愿意吃学习的苦

（大家刷起来…）职场经验干货：软件测试工程师简历上如何编写个人信息（一周8个面试）软件测试工程师简历上如何编写专业技能（一周8个面试）软件测

爱吃香菜·2025-03-12 05:20

论文阅读-秦汉时期北方边疆组织的空间互动模式与直道的定位（中国）

论文英文题目：AspatialinteractionmodelofQin-HanDynastyorganisationonthenorthernfrontierandthelocationoftheZhidaohighway

MilkLeong·2025-03-12 04:38

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

向量空间与范数

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-12 03:56

互信息详解

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-12 03:56

QP 问题（Quadratic Programming, 二次规划）

QP问题是线性规划（LP，LinearProgramming）的扩展形式，广泛应用于最优控制、机器学习、金融优化、信号处理等领域。一、QP问题的数学定义标准形式的QP问题如下：min⁡x12xTQx

BineHello·2025-03-12 02:22

第20周：Pytorch文本分类入门

拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者：[K同学啊]说在前面本周任务：了解文本分类的基本流程、学习常用数据清洗方法、学习如何使用jieba实现英文分

weixin_46620278·2025-03-12 01:44

机器学习中的谱方法（Spectral Methods）与核方法（Kernel Methods）

文章目录机器学习中的谱方法（SpectralMethods）与核方法（KernelMethods）1.谱方法（SpectralMethods）核心思想关键技术示例：谱聚类2.核方法（KernelMethods

Cachel wood·2025-03-12 01:44

重生之我在学Vue--第8天 Vue 3 UI 框架（Element Plus）

（ElementPlus）前言一、ElementPlus基础：从安装到组件革命1.1安装与两种引入模式全量引入（适合快速原型）按需引入（推荐生产环境）二、核心组件实战：重构任务管理系统2.1表格组件：专业数据展示

野生的程序媛·2025-03-12 00:09

基于Pytorch深度学习——Softmax回归

并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码大家都知道二分类问题我们在机器学习里面使用到的是逻辑回归这个算法

EchoToMe·2025-03-12 00:08

Python 在深度学习中的应用

深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。

2501_90435375·2025-03-12 00:38

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。

Wis4e·2025-03-12 00:31

理解 C# 泛型接口中的协变与逆变（抗变）

co-是英文中表示“协同”、“合作”的前缀，协变的字面意思就是“与变化的方向相同”。contra-是英文中表示“相反”的前缀，逆变的字面意思就是是“与变化方向相反”。

幻凌风·2025-03-11 23:57

考研复习之记忆方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-11 23:51

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型；2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能；3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码：X3448036

飞300·2025-03-11 23:19

2025年工业智能对讲机有多智能？数据采集+AI不在话下！

遨游通讯推出的新一代智能对讲机，凭借DeepSeek本地化部署与模块化数据采集能力，实现了语音交互的智能升级，并通过红外热成像、NFC、工业内窥镜等专业模块的深度融合，构建起覆盖现场感知、数据分析与决策支持的闭环体系

AORO_BEIDOU·2025-03-11 22:18

Deepseek结合AnythingLLM搭建个人本地智能知识库

之前通过Ollama搭建了本地Deepseek大模型对话机制，但知识点仅限于Deepseek内部的数据，且目前数据截止时间为2024年7月，如果我们询问一些专业性比较强的内容，则Deepseek也显得无能为力

曲幽·2025-03-11 22:15

模型优化前沿趋势与行业应用实战

随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

OpenHarmony子系统开发 - 部件配置规则

以泛sensor子系统的sensor服务部件为例，部件属性定义描述文件字段说明如下：{"name":"@ohos/sensor_lite",#HPM部件英文名称，格式"@组织/部件名称""description

__Benco·2025-03-11 20:30

用flask做个简单llm-api

详细文档见：flask中文文档快速上手—Flask中文文档(2.3.x)(dormousehole.readthedocs.io)也可以看英文文档。

格瑞Lxf·2025-03-11 20:28

【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。

·2025-03-11 19:35

我的投资组合网站：打造个性化的在线投资展示平台

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文介绍如何创建和设计一个在线平台，用于展示个人或专业投资者的投资策略、历史表现和投资理念。

Tranyn.X·2025-03-11 19:55

家居巨头的觉醒，永洪科技为林氏家居开启一站式智慧决策

以下，我们将深入探讨该项目的每个关键阶段，展示永洪科技的专业能力和对潜在客户的价值承诺。广东林氏家居股份有限公司，创

永洪科技·2025-03-11 19:53

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

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·2025-03-11 17:35

Yarn：包管理优化与工作空间的最佳实践

本文将深入探讨Yarn的专业使用，包括其工作空间的强大功能、性能优化技术以及在大型项目中的最佳实践。

·2025-03-11 15:59

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

Qt程序闪退如何查原因呢，闪退点不是自己应用代码

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-03-11 15:19

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

探索未知，从脚下开始：国内高清卫星影像地图全攻略

星图云开放平台：专业级的高清视界超高清分辨率：星图云开放平台拥有全国0.8米分辨率的影像地图，部分重点城市更是达到了惊人的0.5米，这种精度让我们仿佛能看清地面上的每一块砖石。

夜雨声超烦·2025-03-11 13:04

云存储技术的神器--rclone

Rclone，即"rsyncforcloudstorage"，是一款专业的用于管理和同步云储存数据的开源命令行工具。通过该工具，用户不仅可以在各类型云盘之间拷

llody_55·2025-03-11 11:51

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

从零开始学习黑客技术，看这一篇就够了

黑客源自英文hacker一词，最初曾指热心于计算机技术、水平高超的电脑高手，尤其是程序设计人员，逐渐区分为白帽、灰帽、黑帽等。其中，白帽黑客被称为道德黑客。

网络安全-旭师兄·2025-03-11 10:13

Manus演示案例：英伟达财务估值建模解锁投资洞察的深度剖析

Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后，迅速且有条不紊地开展工作。

ylfhpy·2025-03-11 10:42

gitlab 中文路径，无法下载？如何解决？？

问题遇到的现象和发生背景公司有人想从从网站下载项目的某个文件夹，当文件夹目录为英文时，能够正常下载，如果目录中有中文就会出现下载错误。此时

bug菌¹·2025-03-11 10:40

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

新的一年，新的感受和成长

其实我在大学刚开始的时候因为体验过社会的毒打，所以发誓一定要好好学习，而我也的确好好学习了，在学校2年时间里，大部分时间都是在图书馆里面看书，主要为啥天天在图书馆很大原因是本专业的课程自己不是非常喜欢（

是小天才哦·2025-03-11 09:36

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

目标：使模型更好地适应特定任务（如医疗问答、法律咨询、编程辅助等），提高准确性和专业性。

AI Echoes·2025-03-11 09:06

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