机器学习人工智能云计算第18页

python学智能算法（十六）|机器学习支持向量机简单示例

西猫雷婶·2025-07-02 16:08

人工智能-基础篇-2-什么是机器学习？（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等）

1、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。

weisian151·2025-07-02 16:38

2025年AI十大趋势：从多模态大模型到自主智能体

2025年AI十大趋势：从多模态大模型到自主智能体人工智能技术正以前所未有的速度重塑着我们的世界。

zhuzhi·2025-07-02 16:07

2025 年最强 RPA 软件盘点

拥有易用的低代码设计器，便于快速上手；强大的AI集成，可实现机器学习和文档理解；能与ERP、CRM等系统无缝集成。适用场景：适用于金融、零售、制造业等需要处理复杂

天竺鼠不该去劝架·2025-07-02 16:36

《机器学习数学基础》补充资料：什么是随机变量

卓永鸿提供本文介绍什么是随机变量及为什么要发展此种概念。我们先来看这个问题：一个边长为aaa的正三角形，CCC为其外接圆，外接圆半径为RRR。若在圆内随机作一弦，则弦长lll大于aaa的概率为何？法1：随机半径法先拉出一条圆半径，然后随机在半径上取一点，再画出通过此点并垂直半径的弦。易知当弦心距小于R/2R/2R/2时，弦长lll大于aaa，故概率为1/21/21/2。法2：随机端点法在圆周上随机

CS创新实验室·2025-07-02 16:33

33、探索云计算与安全：基础与挑战

探索云计算与安全：基础与挑战1.云计算简介云计算已经成为现代信息技术的重要组成部分，为企业和个人提供了灵活、高效、低成本的计算资源和服务。

·2025-07-02 15:58

75、云计算与安全：从基础到实践

云计算与安全：从基础到实践1.云计算简介云计算作为一种新型的计算范式，通过互联网提供计算资源和服务。近年来，云计算因其灵活性、可扩展性和成本效益而迅速普及。

·2025-07-02 15:58

在浏览器中使用TensorFlow.js

TensorFlow.js是一个库，用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型，并将其部署在浏览器中或Node.js上。

魏铁锤chui·2025-07-02 14:25

c++基于BP神经网络的手写数字识别

)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于BP（Backpropagation）神经网络的手写数字识别是一种常见的机器学习应用

鱼弦·2025-07-02 14:24

对话式AI助手的巅峰对决：ChatGPT与文心一言的实用价值探讨

随着人工智能技术的发展，对话式AI助手逐渐成为了人们生活中的一部分。其中，ChatGPT和文心一言更是备受关注的两款对话式AI助手。本文将探讨这两款AI助手的实用价值，并通过案例和数据的方式进行分析。

酷钉·2025-07-02 14:49

微信小程序｜流浪动物救助小程序的设计与实现

Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据

qq_469603589·2025-07-02 13:15

基于uniapp微信小程+SpringBoot+Vue的流浪动物救助领养系统设计和实现(源码+论文+部署讲解等)

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等

·2025-07-02 13:15

【Python】Hydra 用法详解

Hydra官方文档Hydra（Python配置管理工具）1.引言在机器学习、深度学习和软件开发中，管理复杂的配置是一个常见的挑战。

行码棋·2025-07-02 12:34

如何禁止GPTBot等爬虫爬取网站内容：保护数据安全的实用指南

引言随着人工智能技术的快速发展，网络爬虫（如OpenAI的GPTBot、GoogleBot、Anthropic的ClaudeBot等）被广泛用于抓取网站数据以训练AI模型或索引内容。

淮橘√·2025-07-02 11:02

Java 与 AI 携手，掀起多领域智能变革浪潮

当Java这门历经二十余年沉淀的编程语言，遇上风头正劲的人工智能（AI），一场席卷多领域的智能变革正悄然发生。尤其是在金融与零售两大行业，这场技术融合带来的改变，正重塑着整个行业的生态。

WangRK_·2025-07-02 11:30

用户实体行为分析与数据异常访问联防方案

一、用户实体行为分析（UEBA）技术概述1.1定义与概念用户实体行为分析（UEBA）是一种高级网络安全方法，它利用机器学习和行为分析技术，对用户、设备、应用程序等实体在网络环境中的行为进行深入分析，以检测出异常行为和潜在的安全威胁

KKKlucifer·2025-07-02 11:00

华为认证系统备考指南全解析

今天就带你拆解备考密码，把考纲变地图、把难点变台阶，轻松解锁技术进阶新姿势一、华为认证体系：技术进阶的阶梯华为认证构建**“HCIA→HCIP→HCIE”三级能力模型**，覆盖数据通信（Datacom）、云计算

噗老师·2025-07-02 11:00

java opencv 数字识别算法_[机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别

本文将基于OpenCV实现简单的数字识别。这里以游戏AngryBirds为例，通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动识别。1.学习分类器根据训练样本，选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库(如NIST等)，也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。前者优在泛化性，后者强在准确率，当然常用做法是将这两者结合，即在通用数字库基础上做修改。另外这里由于模式并不复杂，计算

后期小雨·2025-07-02 11:28

筑牢医疗AI安全防线：四重防护体系全解析

一、引言：医疗AI发展中的安全困境在数字化浪潮席卷下，医疗领域正经历着一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革。

Allen_Lyb·2025-07-02 11:56

Python 爬虫实战：从图片网站抓取图片并进行特征提取（2025 最新版）

无论是计算机视觉、机器学习，还是数据分析，图像数据的获取和处理都是基础。然而，获取大量高质量的图像数据并非易事。

Python爬虫项目·2025-07-02 10:16

Open AI在AI人工智能领域的技术安全防护体系

OpenAI在AI人工智能领域的技术安全防护体系关键词：OpenAI、AI安全、技术防护、伦理框架、模型对齐、数据隐私、对抗攻击摘要：本文将深入探讨OpenAI在人工智能领域构建的多层次技术安全防护体系

AI智能探索者·2025-07-02 09:39

揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘

揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词：自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要：本文深入探讨了自然语言处理（NLP）在AI人工智能领域的奥秘。

AI智能探索者·2025-07-02 09:09

【LangChain编程：从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践

LangChain编程：从入门到实践-AI大模型检索增强生成RAG实践关键词：LangChain,RAG,大语言模型,检索增强生成,向量数据库,嵌入模型,提示工程1.背景介绍在人工智能和自然语言处理领域

AI智能应用·2025-07-02 08:35

腾讯 iOA 零信任产品：安全远程访问的革新者

随着远程办公、多分支运营以及云计算的广泛应用，传统的网络安全架构逐渐暴露出诸多不足。

scuter_yu·2025-07-02 07:56

AI离全社会普及，只差一个计算中心？

过去十年，人工智能（AI）大爆炸，并第一次走进普通人的生活。但蓬勃发展的AI却碰到一个空前棘手的问题：自2012年以来，AI算力需求6年增长30万倍，远超摩尔定律！

a13163944010·2025-07-02 06:20

首次使用“非英伟达”芯片！OpenAI租用谷歌TPU，降低推理计算成本

周六，据媒体报道，作为全球最大的人工智能芯片客户之一，OpenAI近期开始租用谷歌的TPU芯片为ChatGPT等产品

加百力·2025-07-02 06:49

AI人工智能神经网络

**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备，它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。

马里亚纳海沟网·2025-07-02 06:18

机器学习-- 聚类

什么是聚类？Clustering可以简单地说，对有标注的数据分类，就是逻辑回归（属于有监督分类），对无标注的数据分类，就是聚类（属于无监督分类）聚类是一种无监督学习技术，其目标是根据样本之间的相似性将未标记的数据分组。比如，在一个假设的患者研究中，研究人员正在评估一项新的治疗方案。在试验期间，患者每周会报告自身症状的频率以及严重程度。研究人员可以使用聚类分析将对治疗反应相似的患者归为同一类。图1展

SunsPlanter·2025-07-02 05:17

FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-07-02 05:47

educoder机器学习 --- 神经网络

第1关：神经网络基本概念１、Ｃ第2关：激活函数#encoding=utf8defrelu(x):'''x:负无穷到正无穷的实数'''#*********Begin*********#ifx<=0:return0else:returnx#*********End*********#第3关：反向传播算法#encoding=utf8importosimportpandasaspdfromsklearn.

木右加木·2025-07-02 05:46

智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。

jwwkyjspt·2025-07-02 05:45

初学Spring AI 笔记

Prompt模板引擎Embedding与向量数据库SpringAIChatClient使用SpringAI和LangChain对比常见问题与建议SpringAI简介SpringAI是Spring团队推出的人工智能集成框架

笑衬人心。·2025-07-02 05:14

AI新高度——DEEPSEEK

DeepSeek是由中国人工智能公司「深度求索」开发的一系列高性能大语言模型产品及相关技术体系，其定位为通用人工智能（AGI）探索者，目前已发展成为全球增长最快、性能领先的开源模型之一。

数字隐士·赛博智者·2025-07-02 05:13

【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南

目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议（根据你的硬件）四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1：智能客服（中文）场景2：法律问答（中文RAG）场景3：医学问答/健康咨询场景4：AI写作助手（中英文）场景5：代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型

一叶千舟·2025-07-02 05:12

【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用：关键看显存！

目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式？二、为什么推荐本地部署？1️⃣零依赖网络和外部服务，更可靠稳定2️⃣无调用次数限制，更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用，节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用，低延迟高性能7️⃣离线可用（重要！）三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模

一叶千舟·2025-07-02 03:34

深度学习 vs 传统机器学习：哪个更适合你的项目？

深度学习vs传统机器学习：哪个更适合你的项目？

AI大模型应用之禅·2025-07-02 03:32

Python 机器学习实战：泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)

引言：挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩，它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛，要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题：目标变量Survived只有两个值，0（遇难）或1（生还）。这个项目之所以经典，是因为它涵盖

程序员阿超的博客·2025-07-02 03:32

LLM大语言模型学习笔记（1）

1.概念大语言模型（LLM，LargeLanguageModel），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。

Arixs666·2025-07-02 03:31

【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类

K-means聚类：最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法。

斑点鱼 SpotFish·2025-07-02 03:31

Milvus向量数据库入门指南

自2019年创建以来，Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。

longfei.li·2025-07-02 02:26

常见机器学习算法与应用场景

下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述，包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。

计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性：一项实证研究

揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性：一项实证研究论文：WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueResolution?AnEmpiricalStudyofDeveloper-ChatGPTConversationsinGitHubarXiv:2506.22390WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueRe

张较瘦_·2025-07-02 01:19

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 代码注释不一致问题研究：从数据革新到端到端解决方案

代码注释不一致问题研究：从数据革新到端到端解决方案原文：CCISOLVER:End-to-EndDetectionandRepairofMethod-LevelCode-CommentInconsistencyarXiv:2506.20558CCISolver:End-to-EndDetectionandRepairofMethod-LevelCode-CommentInconsistencyRe

张较瘦_·2025-07-02 01:49

数字孪生：未来城市管理的革命性技术

它借助物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术，实现对物理实体的精准映射与动态仿真。

大有数据可视化·2025-07-02 01:15

人类编程时代即将终结？OpenAI首席产品官预测AI将在今年底全面超越人类程序员

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读近日，OpenAI首席产品官KevinWeil在接受采访时表示，人工智能的发展速度远超预期，今年底就有可能在编程领域永久性地超越人类程序员

·2025-07-02 01:33

Python大数据分析&人工智能教程 - Django-Celery异步处理（深入解析与实战案例）

文章目录1.概念介绍1.1Django框架概述1.2Celery异步任务队列1.3AMQP协议与消息路由2.环境搭建2.1安装Django和Celery2.2配置Redis作为消息代理3.Celery架构与工作原理3.1Celery组件介绍3.2任务生命周期3.3任务调度与执行3.3.1定时任务3.3.2异步任务调用3.3.3任务结果查询4.Django与Celery集成4.1创建Celery实例

AI_DL_CODE·2025-07-02 01:43

智能之火，重塑创造：大模型如何点燃新一代开发引擎？

今天，我们站在一个崭新的临界点上：大语言模型（LLM）正将人工智能的“普罗米修斯之火”引入软件开发的核心腹地。这不再仅仅是效率的优化，更是对开发者角色、开发流程乃至软件本质的深度重塑。

黑巧克力可减脂·2025-07-02 00:42

Python大数据分析&人工智能教程 - Django-RestFramework框架（深入解析+实操案例）

文章目录1.Django-RestFramework基础1.1Django-RestFramework概述1.2安装与配置1.3构建第一个API1.3.1定义模型1.3.2创建序列化器1.3.3定义视图1.3.4配置URL路由1.4进阶功能1.4.1权限控制1.4.2限流1.5实战案例1.5.1创建图书1.5.2查询图书1.5.3更新图书1.5.4删除图书2.序列化器(Serializers)2.

AI_DL_CODE·2025-07-02 00:41

Python从0到100完整学习指南（必看导航）

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·2025-07-02 00:09

【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程

目录前言一、什么是模型微调（Fine-tuning）？二、预训练vs微调：什么关系？三、微调的基本流程（以BERT为例）1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层？五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结：微调的优势前言在自然语言处理（NLP）快速发展的今天，预训练模型如BERT成为了众多任务

一叶千舟·2025-07-01 23:34

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