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机器学习人工智能数据分析
【深度学习】因果推断与
机器学习
的高级实践 数学建模_问题根因 分析
机器学习
现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
2401_84239830
·
2025-02-02 13:41
程序员
深度学习
机器学习
数学建模
因果推断与
机器学习
—因果推断入门(1)
在
机器学习
被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景(如社交网络、电商、搜索引擎等)的今天,因果推断的重要性开始在
机器学习
社区的论文和演讲中被不断提及。
樱花的浪漫
·
2025-02-02 13:10
因果推断
机器学习
人工智能
计算机视觉
搜索引擎
深度学习
算法
2025年编程AI工具概览
随着
人工智能
技术的飞速发展,编程AI工具在2025年已成为程序员和开发者的得力助手。这些工具不仅提高了编程效率,还在代码质量、自动化和创新性方面表现出显著优势。
hawkol
·
2025-02-02 10:26
人工智能
简述web3.0前端开发的最简单三个步骤
Web3.0是互联网的下一代前沿技术,包括
人工智能
,大数据和区块链都是这项技术的核心,Web3.0为用户提供了更为智能的互联网服务体验,该技术的核心要素为去中心化,也就是摆脱中心化的权力控制,能够让数据和各项交易通过网络里的各项节点来维护和验证
飞机号Mrsfu223
·
2025-02-02 10:25
web3
区块链
python
java
开发语言
22章2节:如何在 R Markdown 和 R Notebook 中创建使用
RNotebook使用户能够创建和分享包含
数据分析
DAT|R科学
·
2025-02-02 10:24
用R探索医药数据科学
r语言
开发语言
Java与Kafka:消息队列使用指南
无论是构建实时
数据分析
系统还是简单的消息队列应用,Kafka都能胜任。那么,我们就开始吧!什么是Kafka?
墨瑾轩
·
2025-02-02 10:53
一起学学Java【一】
java
kafka
linq
.NET/C#大型项目研发必备(5)--Web服务/WebApi的负载均衡
(3)本系列文章采用的技术,已成功应用到
人工智能
、产业互联网、社区电商、游戏、金融风控
DeveloperSharp
·
2025-02-02 10:52
负载均衡
负载均衡器
web
api
微服务
AI真的能理解我们这个现实物理世界吗?深度剖析原理、实证及未来走向
继而列举AI在物理场景识别、实验
数据分析
中显露的“理解”迹象,也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。
AI_DL_CODE
·
2025-02-02 10:51
人工智能
深度学习
AI
AI理解世界
人工智能
在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选:利用AI深度学习技术加速药物研发流程
摘要:本文探讨了
人工智能
(AI)在药物研发中的应用,强调了AI在加速药物发现、降低成本和提高成功率方面的重要性。
AI_DL_CODE
·
2025-02-02 10:50
人工智能
深度学习
药物研发
deep
learning
pytorch实现循环神经网络
人工智能
例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体:nn.RNN:最基本的循环神经网络,适用于短时依赖任务。
纠结哥_Shrek
·
2025-02-02 10:50
pytorch
rnn
深度学习
PyTorch 官方文档 中文版本
文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数
机器学习
工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数,并保存经过训练的模型。
圣心
·
2025-02-02 10:49
pytorch
机器学习
深度学习基因组学+
机器学习
单细胞分析,当下最火热研究方向!
深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测,深度学习,可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活,在适当的训练数据下,深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学,变异检测,致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性,并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
qwmb919
·
2025-02-02 07:25
人工智能
深度学习
机器学习
python
深度学习之线性代数
深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或
机器学习
,那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。
ousinka
·
2025-02-02 06:21
DJL
d2lcoder
Java开发者动手学习深度学习
深度学习
java
机器学习
深度学习的应用场景及常用技术
深度学习作为
机器学习
的一个重要分支,在众多领域都有广泛的应用,以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述:对图像中的内容进行分类,识别出图像中物体所属的类别。
eso1983
·
2025-02-02 06:19
深度学习
深入解析:Python中的决策树与随机森林
在这个数据驱动的时代,
机器学习
技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中,决策树和随机森林作为两种强大的算法,在分类和回归任务中表现尤为出色。
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
·
2025-02-02 04:06
Python
python
决策树
随机森林
Python
无线通信与
人工智能
技术与发展年度总结
2024年,无线通信与
人工智能
技术取得了显著的进步和突破,这些技术的革新不仅推动了行业的数字化转型,还为全球经济的持续发展注入了新的活力。以下是对无线通信与
人工智能
技术在这一年发展的详细总结。
Loving_enjoy
·
2025-02-02 04:00
实用技巧
人工智能
信息与通信
【实用技能】如何借助Excel处理控件Aspose.Cells,使用 C# 锁定 Excel 中的单元格
此功能广泛用于财务、项目管理和
数据分析
。通过锁定单元格,您可以确保关键数据保持不变。这可以增强协作并减少错误。在这篇博文中,我们将探讨如何使用C#锁定Excel中的单元格。
CodeCraft Studio
·
2025-02-02 03:36
文档管理
控件
excel
c#
开发语言
探索Labelbox:打造自定义标注应用的利器!
无论你是
人工智能
研究者、数据科学家还是软件开发者,Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label
孔旭澜Renata
·
2025-02-02 02:02
大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、
数据分析
、
机器学习
、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
赵钰老师
·
2025-02-02 01:50
ChatGPT
python
人工智能
语言模型
深度学习
数据分析
chatgpt
机器学习
随机森林
【python】在【
机器学习
】与【数据挖掘】中的应用:从基础到【AI大模型】
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在
机器学习
中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着
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2025-02-01 23:43
杂乱无章
机器学习
数据挖掘
python
人工智能
语言模型
开源LLMs导览:工作原理、顶级LLM列表对比
机器人、
人工智能
相关领域news/events(专栏目录)本文目录一、开源LLM是什么意思?二、开源LLM如何工作?
万俟淋曦
·
2025-02-01 23:11
Some
Insights
人工智能
AI
生成式人工智能
大模型
LLM
chatgpt
大语言模型
Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型
Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和
机器学习
从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。
清水白石008
·
2025-02-01 23:08
Python题库
python
python
scikit-learn
线性回归
超实用的Python
机器学习
教程 - 基于scikit - learn库
一、
机器学习
简介
机器学习
的定义与概念
机器学习
是一门多领域交叉学科,它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说,
机器学习
是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。
AI_DL_CODE
·
2025-02-01 23:38
人工智能
python
机器学习
人工智能
LearnLM: Improving Gemini for Learning
LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式
人工智能
系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。
UnknownBody
·
2025-02-01 22:04
LLM
Daily
语言模型
人工智能
自然语言处理
【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测
在
机器学习
领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。
码银
·
2025-02-01 22:33
支持向量机
机器学习
人工智能
机器学习
笔记——特征工程
本笔记介绍
机器学习
中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记
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2025-02-01 21:56
补档
机器学习
人工智能
论文阅读
AIGC
transformer
深度学习
面试
不同物体运动方向的检测-python
适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测,抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件,成本较高惯性传感器不依赖视觉,适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响
机器学习
能适应复杂非线性场
人工智能专属驿站
·
2025-02-01 20:49
python
开发语言
【学术会议征稿-第二届生成式
人工智能
与信息安全学术会议(GAIIS 2025)】
人工智能
与信息安全的魅力
重要信息时间:2025年2月21日-23日地点:中国杭州官网:http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式
人工智能
与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。
禁默
·
2025-02-01 20:15
学术会议
人工智能
《解锁AI黑科技:数据分类聚类与可视化》
人工智能
(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业
数据分析
和决策的核心力量。
·
2025-02-01 20:52
人工智能深度学习数据挖掘
园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶
通过集成大
数据分析
、物联网和
人工智能
,园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势,更是提升竞争力的必要手段。”
快鲸智慧楼宇管理系统
·
2025-02-01 19:35
其他
DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南:从零搭建智能对话系统
前言在
人工智能
技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。
Coderabo
·
2025-02-01 18:32
python
DeepSeek
R1
C 语言实现计算一年中指定日期是第几天 题】
比如在日历应用、任务管理系统、
数据分析
等场景中,经常需要计算某个日期在一年中是第几天。
共享家9527
·
2025-02-01 18:31
c语言
Meta首席科学家Yann LeCun预言:5年内AI架构将颠覆,当前大模型的4大核心缺陷
作为Meta
人工智能
实验室负责人,
机器小乙
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2025-02-01 18:30
人工智能
AI编程风潮下的生产力革命:从 Copilot 到 Trae
AI编程风潮下的生产力革命:从Copilot到Trae前言在
人工智能
飞速发展的背景下,“AI编程”已经不再是概念炒作,而逐渐成为真实可落地的开发模式。
机器小乙
·
2025-02-01 18:30
AI编程
昆虫机器人:从仿生设计到未来应用
如今,随着
人工智能
和仿生设计的发展,这些奇思妙想正在逐步成为现实。最近,《科学机器人》期刊的一
机器小乙
·
2025-02-01 18:28
机器人
QChartView 应用详解
它允许开发者轻松创建各种精美的图表,以直观地展示数据,无论是在科学研究、
数据分析
还是业务报表等场景下,都有着广泛的应用。
我喜欢就喜欢
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2025-02-01 18:55
QT
技术文档
C++
信息可视化
数据库
qt
c++
开发语言
【AI
人工智能
】DeepSeek R1:你需要知道的一切
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容,请坚持认真读完,必有收获:DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型(LLM)研究领域正在迅速发展,每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
大名顶顶
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2025-02-01 17:22
人工智能
人工智能
AI
DeepSeek
程序员
计算机
编程
开源
机器学习
强基计划7-6:图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
软件开发Java
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2025-02-01 17:18
2024年程序员学习
机器学习
算法
聚类
浅色可视化大屏虽然经常被诟病,也有自己的用武之地呀
尤其是在需要长时间盯着大屏进行
数据分析
、监控或决策的场景下,这种视觉舒适性显得尤为重要。此外,对于一些对光线较为敏感的人群,如患有眼疾或容易出现视觉疲劳的人来说,浅色可视化大屏可能是更好的选择。
大象数据工场
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2025-02-01 16:14
前端
javascript
大数据
【
人工智能
时代】-Deepseek用到的技术架构
以下是DeepSeek技术架构的详细介绍:1.混合专家架构(MoE)DeepSeek-V3采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征。具体配置如下:层数:61层,其中58层为MoE层。专家数量:每层有257个专家(1个共享专家+256个路由专家),整个模型共有14,906个专家。激活机制:每个Token激活9个专
xiaoli8748_软件开发
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2025-02-01 16:07
人工智能
Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案
从事
机器学习
以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、
人工智能
领域优质创作者。
爱编程的喵喵
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2025-02-01 15:07
Windows实用技巧
chrome
cookie
cookies
当区块链遇见AI:智能合约如何驱动下一代 DApps
随着区块链技术和
人工智能
(AI)在各自领域的迅速发展,二者的结合逐渐成为了推动未来技术创新的重要力量。
威哥说编程
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2025-02-01 15:33
人工智能
区块链
ai
如何在本地电脑上安装和使用 DeepSeek R-1
简介似乎每个人都在谈论DeepSeekR-1是中国
人工智能
公司DeepSeek开发的全新开源
人工智能
语言模型。一些用户声称,其推理能力与OpenAI的o1相当,甚至更好。
知识大胖
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2025-02-01 15:33
NVIDIA
GPU和大语言模型开发教程
电脑
机器学习
-期末复习题
给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法,属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在
机器学习
中,用计算机处理一副图像,维度是:上万维B.二维C.三维D.一维以下关于降维的说法不正确的是
泡椒鸡jo
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2025-02-01 15:32
期末复习
机器学习
python
智能化Kubernetes管理:AI与ChatGPT提升运维效率的创新实践
随着
人工智能
(AI)技术的成熟,特别是基于自然语言处理(NLP)的智能体如ChatGPT的出现,AI智能体能够在Kubernete
大大宝的博客
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2025-02-01 15:59
k8s
kubernetes
人工智能
chatgpt
JavaScript中的隐式类型转换
牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》前些天发现了一个巨牛的
人工智能
学习网站
阿珊和她的猫
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2025-02-01 14:27
javascript
开发语言
ecmascript
【大模型应用开发 动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出
【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词:大模型,AIAgent,Plan-and-Solve,智能体,策略学习,强化学习,自然语言处理1.背景介绍随着
人工智能
技术的飞速发展
杭州大厂Java程序媛
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2025-02-01 14:22
计算机软件编程原理与应用实践
java
python
javascript
kotlin
golang
架构
人工智能
【
机器学习
】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量,方便后续在模型中使用。2.模型定义部分:方案1:使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换:生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y,并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
加德霍克
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2025-02-01 14:21
机器学习
paddlepaddle
逻辑回归
python
作业
01.双Android容器解决方案
)1.1.3联合文件系统(UnionFileSystem)1.2容器的应用1.2.1微服务架构1.2.2持续集成和持续部署(CI/CD)1.2.3多租户环境1.2.4混合云和多云环境1.2.5大数据和
机器学习
高桐@BILL
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2025-02-01 13:46
容器
Android
监控易:智慧高校一体化综合运维解决方案
自“十三五”规划中明确提出“支持各级各类学校建设智慧校园,综合利用互联网、大数据、
人工智能
和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”以来,政策春风也不断加码教育信息化进程,《教育信息化2.0行动计划》以及《
MXsoft618
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2025-02-01 13:15
运维
信息安全
物联网
监控类
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