机器学习人工智能pca

IOS MKMapCamera三维地图

1overridefuncviewDidLoad(){2super.viewDidLoad()3//Doanyadditionalsetupafterloadingtheview,typicallyfromanib.45letmapView=MKMapView(frame：self.view.bounds)6mapView.mapType=MKMapType.standard78letcenter
SkTj·2024-09-04 14:46

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。
Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩
我的运维人生·2024-09-04 13:28

高校为什么需要AIGC大数据实验室？

AIGC大数据实验室是一个专注于人工智能生成内容（AIGC）和大数据相关技术研究、开发与应用的创新实验平台。AIGC主要研究方向包括：AIGC技术创新、大数据处理与分析、AIGC与大数据融合应用。
泰迪智能科技01·2024-09-04 13:28

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统 毕业设计 附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。
程序员奇奇·2024-09-04 11:44

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。
Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa
小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

我写高考作文

有的说：“科技进步这么快，劳动的事，以后可以交给人工智能啊！”也有的
马渡娃·2024-09-04 09:31

Azure和Transformers的详细解释

AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合，旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。
漫天飞舞的雪花·2024-09-04 09:04

react-native-http-cache android编译错误

getSmallImageDiskStorageCache()改为getSmallImageFileCachegetMainDickStorageCache()改为getMainFileCacheios编译错误import"RCTHttpCache.h
ablac·2024-09-04 09:07

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。
杰哥在此·2024-09-04 08:52

AI时代的价值盈利①：生成式人工智能生态系统中的价值创造与分配

「想象一个人工智能助手在一个由硬币组成的景观中导航」（Meta.ai图像生成）介绍最近在生成人工智能（GenAI）方面的突破抓住了人们的想象力，让我们看到了这项新技术的潜力。
marteker·2024-09-04 07:19

Scott Brinker：Martech的新数据层成为营销人工智能的基础

在我们最近发布的《2024年Martech状况报告》（StateofMartech2024report）中，我和FransRiemersma分析了整个Martech行业发生的大量转变，从人工智能驱动的Martech
marteker·2024-09-04 07:19

人工智能在政务行业的发展会面临哪些挑战？

人工智能在政务行业的发展面临以下挑战：1.数据方面：-数据共享难：政务数据往往涉及多个部门和层级，不同部门之间的数据标准、格式和管理方式可能存在差异，导致数据难以共享。
alankuo·2024-09-04 07:16

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。
fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。
东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如
喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论1.引言
嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

基于人工智能的文本情感分析系统

本文介绍一个基于人工智能的文本情感分析系统，重点介绍环境准备、系统设计及实现。2.项目背景随着社交媒体和电商平台的普及，用户生成的文本数据量急剧增加
嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。
CoderIsArt·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单
苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训
天明豆豆·2024-09-04 03:23

Luminar Neo for Mac v1.19.1.17483 - 图像编辑软件

LuminarNeo是一款专业的AI技术创意图像编辑软件，它内置了人工智能技术，可以自动识别照片中的元素，并根据场景和主题进行智能增强，使照片更加生动、自然。
qw软塌塌于·2024-09-04 02:48

在CentOS 7上安装Nginx的方法

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。简介Nginx是一款流行的高性能Web服务器。
白如意i·2024-09-04 02:45

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

概述随着人工智能技术的飞速发展，大模型在文本生成任务中的应用越来越广泛。这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。
AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

王先森日记第49篇：介绍介绍阿尔法狗背后的人工智能公司

基本已经形成一个共识，在围棋领域“人类再也不可能战胜人工智能了”。而AlphaGo就是DeepMind公司开发的。
王先森科技日记·2024-09-04 01:00

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

架构基础 -- Web框架之FastAPI

由SebastiánRamírez在2018年发布，FastAPI的设计目标是尽可能高效地开发API，特别适用于需要高性能的应用，如微服务架构、实时数据处理和机器学习应用。Fas
sz66cm·2024-09-04 00:35

利士策分享，未来十年重大事件：对普通人的影响

二、科技领域的重大事件与影响1.人工智能与自动化的蓬勃发展在未来十年，人工智能和自动化技术无疑将更加成熟，广泛渗透到各个行业领域。这意味着许多重复性、规律性的
Lisce960310·2024-09-04 00:03

Python编码系列—Python中的安全密码存储与验证：实战指南

技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-04 00:32

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，
勃欣然·2024-09-03 20:39

acm会议什么档次_盘点AI国际顶级会议

人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能，其技术研究包含机器视觉、机器学习、自然语言处理、机器运动和控制等众多方面
weixin_39531992·2024-09-03 20:09

大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究

基于并行化技术的算力共享平台研究摘要引言算力共享平台的设计1.平台架构2.并行化计算技术模型并行化流水线并行化3.资源管理和调度实验与结果分析结论与展望首先，大语言模型（如GPT系列、BERT等）和算力共享的结合是近年来人工智能领域的研究热点
ZhangJiQun&MXP·2024-09-03 19:34

未来已来，你会不会被取代？

(本文发表于《阅读》杂志2018年第1期卷首语)图片发自App前期，BBC发布了365种职业在未来的“被淘汰概率”，其中教师以0.4%的被取代率成为最不容易被人工智能淘汰的职业。
林忠玲·2024-09-03 19:10

数学建模(多分类问题)

前言多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。
不以物喜a·2024-09-03 19:00

【云原生】Kubernetes中如何通过Pod名称查询Docker容器ID，通过Docker容器ID查询Pod名称？

《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生k8s，linux，she
景天科技苑·2024-09-03 19:59

机器学习在医学中的应用

边走、边悟迟早会好机器学习在医学中的应用是一个广泛且复杂的领域，涵盖了从基础研究到临床应用的多个方面。以下是一个万字总结的结构性思路，分章节深入探讨不同应用场景、技术方法、挑战与未来展望。
听忆.·2024-09-03 18:25

AI写作生成器，开启你的高效率智能写作模式

它是基于先进的人工智能技术和深度学习算法研发出来的智能
2401_85949356·2024-09-03 17:20

chatgpt机器人多少钱｜chatGPT接入程序｜怎么搭建

ChatGPT机器人是一种人工智能机器人，它能够进行语音交互，同时也能被用于客服、
红匣子实力推荐·2024-09-03 15:08

GitHub Copilot的详细介绍

总结：GitHubCopilot是一种基于人工智能的编程助手，由GitHub和OpenAI联合开发。它利用OpenAI的GPT模型（类似于GPT-4）来帮助开发者更快地编写代码。
西瓜本瓜@·2024-09-03 15:35

Python编码系列—Python日志记录与监控：提升应用可观测性的关键技术

技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-03 14:59

Python编码系列—Python调试秘籍：pdb调试工具的实战应用

技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-03 14:59

Python编码系列—Python性能分析神器：cProfile的深度应用与实战案例

技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-03 14:29

Clobotics 计算机视觉场景存储实践：多云架构、 POSIX 全兼容、低运维的统一存储

Clobotics是一家将计算机视觉和机器学习技术应用于风电以及零售行业的企业。在风电行业，Clobotics利用无人机对风力发电机叶片进行检查，显著降低了对人工作业的依赖。
Juicedata·2024-09-03 12:47

重塑互联网生态：探索Web 3.0、大数据与隐私保护的新篇章

：互联网的新纪元Web3.0：去中心化的乌托邦愿景1.去中心化架构的崛起2.智能合约与自治组织的兴起3.用户体验与创新的飞跃大数据：驱动未来的智慧引擎1.数据海洋的挖掘与利用2.数据安全与隐私保护3.人工智能与大数据的融合隐私保护
Thanks_ks·2024-09-03 11:13

分享10个国内可以使用的GPT中文网站

在今天的人工智能领域，基于对话的语言模型已成为研究的热点，尤其是像ChatGPT这样因其出色的语言理解与对话交互能力而广受关注的模型。
GPT-Hub·2024-09-03 11:10
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