机器学习人工智能数据挖掘

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。
弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

python火柴人毕业设计

火柴人不仅广泛应用于动画、漫画和涂鸦中，还可以作为图形学、人工智能等领域的教学和研究工具。
山语山·2025-01-19 13:23

ChatGPT原理及其应用场景

ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT，全名ChatGenerativePre-trainedTransformer，是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理
编程小郭·2025-01-19 11:47

ChatGPT 在旅游和酒店服务中的实践应用

引言随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransform
计算机小陈·2025-01-19 11:16

Spring AI系列教程：从工业革命到人工智能的全面探索

在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从第一次工业革命的蒸汽机到今天的智能时代，技术的飞速发展不断推动着社会的进步。
king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收
精通代码大仙·2025-01-19 10:01

大数据公司 Databricks 详解

Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司，以下是关于它的详细技术解析：1.起源与背景：Databricks成立于2013年，由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的
Bj陈默·2025-01-19 10:00

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。
AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。
微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

1024 程序员节：探索计算机科学与技术的魅力与挑战

从智能手机的普及到人工智能的崛起，从电子商务的繁荣到区块链技术的应用，每一次的突破都离不开计算机科学与技术的支撑。它为我们提
WD77·2025-01-19 09:55

立足西安，昇腾AI为开发者留下了脚印一串

“人工智能的时代，我能够成为推动世界发展的一支桨吗？”“我爱西安这座城市，而且在学校学习了那么多与IT开发相关的课程，未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。
科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

瞄准K12阶段，日本生成式AI会弯道超车吗？

指南全名为《中小学阶段生成式人工智能使用指南》，指南很长，涉及内容大体涵盖了生成式AI的基本理念、学校使用生成式AI的注意事项、教师与学生该如何使用AI等。在当前，人工智能的趋势是不可阻挡的。
科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手
网络安全我来了·2025-01-19 09:23

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward
KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。
KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

AIGC与劳动力市场：技术进步与就业结构的重塑

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是生成式AI（AIGC），劳动力市场正经历前所未有的变革。从内容创作到自动化生产线，几乎每个行业都在经历一场技术的洗礼。
蒙娜丽宁·2025-01-19 08:41

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。
伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛

前言随着大数据、人工智能的发展，人们步入了新的时代，逐渐走上科技的巅峰。
网安墨雨·2025-01-19 07:35

AI技术架构：从基础设施到应用

人工智能（AI）的发展，正以前所未有的速度重塑我们的世界。了解AI技术架构，不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑，还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。
fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

把研发中心建到德国慕尼黑！中国智能车的诺曼底登陆开始了

不久前的理想AITalk上，李想称要“做一家人工智能企业”，当前大规模的技术加码，就是在一步步兑现。
·2025-01-19 06:00

离线免费最新超长AI视频模型！一句话即可生成120秒视频，免费开源！只需要一张照片和音频，即可生成会说话唱歌的AI视频！能自行完成整个软件项目的AI工具，以及 Llama 3 在线体验和本地安装部署

StreamingT2V（StreamingText-to-Video）模型是一种将文本描述转换为视频内容的人工智能技术。
代码讲故事·2025-01-19 04:35

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。
机器懒得学习·2025-01-19 04:29

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息，加速收敛一阶导数与二
好评笔记·2025-01-19 03:24

RPA财务机器人是什么，RPA的具体应用场景有哪些？| 实在RPA研究

越来越多的人工智能及超自动化技术在企业财务工作中得以普及应用，以提升财务工作效率，促进财务部门实现全面数字化转型。RPA财务机器人是什么？
实在智能RPA·2025-01-19 03:22

全球人形机器人的创新发展与未来趋势

随着科技的迅猛进步，人形机器人作为人工智能与机器人技术交汇的产物，正在全球范围内引发广泛关注。
Gearidea·2025-01-19 03:21

5分钟搞定Spring AI支持SpringBoot快速构建人工智能AI应用_springai_springboot_AI应用

此外，文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板，构建一个可操作的示例，让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI：
web17886480312·2025-01-18 23:52

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术，能够生成类似人类对话响应的工具。
laopeng301·2025-01-18 23:20

《智守数据堡垒——AI驱动的MySQL数据治理合规框架》

今天，我们将探讨一种创新性的解决方案——利用人工智能（AI）技
墨夶·2025-01-18 22:06

机器学习02-发展历史补充

机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000
坐吃山猪·2025-01-18 21:02

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换
闲人编程·2025-01-18 20:23

Pytorch 三小时极限入门教程

一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。
power-辰南·2025-01-18 20:43

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效
雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答，包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容

大家好，我是摇光~，用大白话讲解所有你难懂的知识点最近和几个大佬交流了，说了很多关于现在职场面试等问题，然后也找他们问了问他们基本面试的话都会提什么问题。所以我收集了很多关于python的面试题，希望对大家面试有用。类别1：数据读取与处理问题1：如何用Python从Excel文件中读取数据？答：在Python中，可以使用pandas库从Excel文件中读取数据。pandas提供了read_exce
摇光~·2025-01-18 19:07

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
半截诗·2025-01-18 19:06

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。
·2025-01-18 18:05

Python 数据建模完整流程指南

在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。
木觞清·2025-01-18 18:56

NVIDIA下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺 晶体管超1400亿

据媒体报道，NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构，将会采用5nm工艺制程，晶体管多达1400亿个，面积核心达到了900平方毫米，是有史以来最大的GPU。
Java小海.·2025-01-18 17:54

NVIDIA Hopper解说

NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的最新一代GPU架构。
白总Server·2025-01-18 17:24

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。
maopig·2025-01-18 17:52

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

GPT-4：开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来，人工智能领域经历了显著的突破。
少林码僧·2025-01-18 16:12

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 16:11

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-18 16:10

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完
一叶_障目·2025-01-18 14:53

Python编程与在线医疗平台数据挖掘与数据应用交互性研究

一、引言1.1研究背景与意义在互联网技术飞速发展的当下，在线医疗平台如雨后春笋般涌现，为人们的就医方式带来了重大变革。这些平台打破了传统医疗服务在时间和空间上的限制，使患者能够更加便捷地获取医疗资源。据相关报告显示，中国基于互联网的医疗保健行业已进入新的发展阶段，2023年中国在线医疗服务增长显著，高质量医院和在线医疗平台取得了长足进步，在线医疗的用户规模也在持续扩大，其中在线咨询服务的用户占比较
Allen_LVyingbo·2025-01-18 13:48

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。
Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17
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