机器学习中第8页

实现RPC框架的流量控制与限流策略

它允许程序员像调用本地函数一样去调用网络上位于其他机器上的函数。RPC通过将参数序列化为消息，然后发送到服务器上执行相应的函数，最后将结果反序列化返回给客户端。1.2流量控制与限流策略在分布式系统

AI天才研究院·2025-03-18 12:55

如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer

-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及

红豆和绿豆·2025-03-18 10:05

关于非线性优化小记

它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。

文弱_书生·2025-03-18 10:34

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

PyAutoGUI：自动化你的桌面操作

它在Windows、macOS和Linux上均可用，适合作为自动化脚本、测试自动化、游戏机器人等应用的基础。主要功能Py

技术流 Gavin·2025-03-18 09:58

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。

短剧萌·2025-03-18 08:45

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断

1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。它描述了一个随机变量可能取的所有值以及每个值被取到的概率。对于离散型随机变量，使用概率质量函数来描述。对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子

人类发明了工具·2025-03-18 07:35

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。

AI天才研究院·2025-03-18 05:55

STM32 - 在机器人领域，LL库相比HAL优势明显

在机器人控制器、电机控制器等领域的开发，需要高实时性、精细化控制或者对代码执行效率、占用空间有较高要求。所以，大家常用的HAL库明显不符合要求。再加上，我们学习一门技术，一定要学会掌握底层的原理。

Wallace Zhang·2025-03-18 05:49

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。

从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

WinNAS：构建人机平等的数据社交平台，开启智能交互未来

在数字化时代，数据不仅是信息的载体，更是人与人、人与机器之间沟通的桥梁。

DeepSeek+NAS·2025-03-18 02:00

基于单片机智能小车设计

智能小车实际上就是一个可以自由移动的智能机器人，比较适合在人们无法工作的地方工作，也可取代人们完成一些复杂、危险性质的工作。

无限虚空·2025-03-18 02:59

如何让ai问答机器人通人性？

领域专用的问答机器人，数据是灵魂。通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。

半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

宇树科技单线雷达L2的坑货驱动

最烂的github网站：GitHub-unitreerobotics/unilidar_sdk:SDKforUnitreeL1LiDAR搞不懂这家公司火的道理，卖个烂机器狗忽悠火了，瞎眼买了个激光雷达，

wuicer·2025-03-18 01:45

51 单片机指令系统入门

目录基本概念讲解一、机器指令二、汇编指令（一）汇编指令的一般格式（二）按字节数分类的指令三、高级指令总结基本概念讲解指令是计算机（或单片机）中CPU能够识别并执行的基本操作命令。

二年级程序员·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术，它允许模型在处理大量信息时，能够动态地聚

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n

XW-ABAP·2025-03-17 23:29

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。

@金色海岸·2025-03-17 20:41

ubuntu20.04

ubuntu20.04下载Indexof/ubuntu-releases/20.04/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorIntroduction·Autolabor-ROS机器人入门课程

sanzk·2025-03-17 20:08

JVM常用概念之FPU溢出

问题当自己的代码根本没有浮点或矢量运算，JVM在x86生成的机器代码为什么会用到XMM寄存器?基础知识FPU和矢量单元在现代CPU中随处可见，在许多情况下，它们为FPU特定的操作提供了一组备用寄存器。

剑海风云·2025-03-17 19:03

MV-EB435i立体相机对垃圾分类

最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！

开哥kg·2025-03-17 18:54

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。

丶2136·2025-03-17 18:21

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。

代码编织匠人·2025-03-17 17:15

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。

萌萌短剧·2025-03-17 16:43

【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步

本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。

-一杯为品-·2025-03-17 16:38

深入浅出Docker：从零构建容器化开发能力

环境变量管理4.2持久化存储方案4.3网络架构设计五、持续交付流水线集成5.1Dockerfile优化原则5.2多环境配置策略六、安全加固要点一、容器革命：重新定义应用交付在传统软件部署中，环境差异导致的"在我机器上能跑

庸子·2025-03-17 15:04

PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架

该方法在COIN、CrossTask、NIV三个基准数据集上取得显著性能提升，展现了其在弱监督学习中的有效性

·2025-03-17 15:11

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型模型：f(x

神齐的小马·2025-03-17 15:31

HTML 样式与布局初体验：学习进程中的关键节点（二）

学习中的困难与突破在学习HTML样式与布局的过程中，我也遇到了不少困难，这些困难就像是学习道路上的绊脚石，但也正是在克服它们的过程中，我实现了自我的突破和成长。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-03-17 14:27

ChatGPT智能聊天机器人实现

以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南，包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源：—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers

云端源想·2025-03-17 14:57

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError

浪九天·2025-03-17 11:08

计算机组成原理（知识点+易错点，超详细）|第四章指令系统

指令集体系结构4.1.2指令的基本格式4.1.3定长操作码指令格式4.1.4扩展操作码指令格式4.1.5指令的操作类型4.2指令的寻址方式4.2.1指令寻址和数据寻址4.2.2常见的数据寻址方式4.3程序的机器级代码表示

sailing_c·2025-03-17 11:05

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们

努力的小雨·2025-03-17 11:04

docker容器迁移，以mysql容器为例

本文将详细介绍如何将一个正在运行的MySQL容器从一台机器迁移到另一台机器。特别内网安装数据库等软件时，所需依赖和工具下载困难，可以通过镜像迁移方式完成软件安装。

风萧易去情难还·2025-03-17 11:34

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来

云策量化·2025-03-17 10:29

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习

码事漫谈·2025-03-17 09:48

精选AI大模型读物：《从ChatGPT到AIGC：智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量

自2023年以来，AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网，其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注，打开了人们对AI应用的想象空间。

AGI大模型老王·2025-03-17 08:14

深入解析两大AI模型的架构与功能

随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中，Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型，各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:12

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

Next.js博客项目-快速起步

1.环境配置安装Node.js首先，确保你的机器上已安装Node.js。

Ktovoz·2025-03-17 07:36

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm

AI天才研究院·2025-03-17 06:55

A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记

实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理，广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。

栀子清茶·2025-03-17 06:54

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