机器学习任务第5页

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解

洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

听说又来了个会“动手”的ai模型？

这名字听起来就很有力量感，它和之前那些大家常见的聊天型机器人可完全不是一个路子，Manus是一个AIAgent模型，也就是智能体模型。

gange574·2025-03-07 13:06

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。

程序员Linc·2025-03-07 12:00

《代码巫师启示录：当人类开始用机器思考》

你绝对想不到的"编码副作用"：✅时空扭曲者：1天=普通人1周（"deadline模式"下效率提升400%）✅混沌翻译家：能同时理解人类语言和机器逻辑（"用户想要

·2025-03-07 11:32

学生行为习惯画像可视分析平台

学生行为习惯，画像分析，可视化，机器学习，数据挖掘，教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速，海量教育数据正在被生成和积累。

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 11:12

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法

飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

飞300·2025-03-07 10:57

基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现

Echo_Wish·2025-03-07 10:47

具身智能行业

具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能（EmbodiedAI）指通过物理实体（如机器人、自动驾驶设备等）与环境的动态交互

[shenhonglei]·2025-03-07 09:13

OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）

它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像

大模型大数据攻城狮·2025-03-07 09:06

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

——四色定理的解析与证明（完整版）

1976年，Appel与Haken通过计算机穷举约1500种不可约构形，首次给出确定性证明，却因依赖机器验证引发了数学哲学层面的长期争议。此后，数学家们不断寻求更直观、更具构造性的证明

2301_81062744·2025-03-07 07:46

【Linux】FRP：内网穿透

FRP主要由两部分组成:FRPC客户端：运行在公司内网机器上，接收来自公网的访问请求，并将请求转发给内网服务。

T0uken·2025-03-07 06:05

使用conda-pack向内网服务器复制重现一个项目虚拟环境

所以可以借助能连外网的机器，去先将跑python程序的环境准备好，然后使用condapack复制到无法连外网的机器上。

J_caicaicai·2025-03-07 05:52

浏览器里设置代理的作用

2、代理服务器的工作机制：代理服务器的工作机制很象我们生活中常常提及的代理商，假设你自己的机器为A机，你想获得的数据由服务器B提供，代理服务器为C，那么具体

术业有专攻，闻道有先后·2025-03-07 04:46

基于单片机智能自动扫地机器人控制电路设计

**单片机设计介绍，基于单片机智能自动扫地机器人控制电路设计文章目录一概要二、功能设计设计思路三、软件设计原理图五、程序六、文章目录一概要基于单片机智能自动扫地机器人控制电路的设计概要可以大致分为以下几个部分

01单片机设计·2025-03-07 04:41

RabbitMQ四种交换机以及在管理页面中创建交换机、队列和绑定关系，代码示例

的四种交换机以及在管理页面中创建交换机、队列、绑定关系一、RabbitMQ中的几个关键字的概念开始讲之前先来简单描述一下RabbitMQ中的几个关键的概念：Broker：可以简单的理解为安装了RabbitMQ服务的这台机器就可以称为一个

QAQalone·2025-03-07 04:38

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

工业机器人reLTOOL坐标方向_工业机器人工具坐标系（TCF）标定的六点法原理

一、基本步骤(1)在机器人动作范围内找一个非常精确的固定点作为参考点；(2)在工具上确定一个参考点(最好是工具中心点ToolCenterPoint,TCP);(3)手动操纵机器人的方法移动TCP，以四种不同的工具姿态与固定点刚好碰上

weixin_39992831·2025-03-07 01:45

javaEE概述

输入分布式多层的应用程序，javaEE平台用的是分布式多层应用模型为企业应用（由组件构成），根据他们不同的逻辑功能分为不同组件，构成JavaEE应用程序的组件根据应用组件在javaEE的不同环境安装到不同机器上

qq_45691343·2025-03-07 01:42

JavaEE概述以及总结心得

JavaEE概述以及总结心得Servlet生命周期JavaEE_01lifecycle学习任务:浏览器的任务:请求，处理，响应servlet任务:接收请求，通过对应的java代码处理请求，处理之后对其发出响应

一点星Cloud·2025-03-07 01:41

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。

知来者逆·2025-03-07 00:39

【Gaussian Model】高斯分布模型

检测阶段：计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）在数据分析和机器学习任务中

HP-Succinum·2025-03-07 00:36

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中

HP-Succinum·2025-03-07 00:06

芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接

MG26系列SoC现已全面供货，为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术，建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB

电子科技圈·2025-03-06 23:56

【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio

它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

机器学习平台系列（一） - 初探 Jupyter Notebook 认证机制

最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制（认证）以及如何实现多租户，以便集成到公司的云平台，进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。

窝窝和牛牛·2025-03-06 22:45

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

linux安装mysql别的机器连接不上_解决不能远程连接Linux服务器上MySQL的问题

今天在实验室的服务器上安装MySQL，装好后却发现远程的电脑无法连接到MySql服务器。服务器操作系统是Ubuntu14.04。于是在网上查了些资料，折腾了半天后终于搞定了，下面是具体的步骤。1)安装好MySQL后，修改如下文件sudovim/etc/mysql/my.cnf【如果说你不太会用Vi编辑器，你可以用SSH登陆后，将文件移除手动更改后，在上传到服务器覆盖该文件即可】找到bind-add

心望田·2025-03-06 21:37

Three.js windows 环境搭建

1.环境搭建步骤1:安装Node.js首先，确保你的Windows机器上安装了Node.js。你可以从Node.js官网下载并安装。

恋恋西风·2025-03-06 21:05

不能白嫖Cursor了？备胎计划：用 Cline + Gemini 2.0 解锁 AI 编程新高度

Cursor，这款备受欢迎的AI代码编辑器，虽然功能强大，但最近开始通过检测机器码等方式防止免费使用，让许多开发者感到受限。然而，不必担心！

surfirst·2025-03-06 19:21

CMake构建C++20 Module实例(使用MSVC)

上面验证通过.本文所有的源代码以及工程配置均可下载.背景在传统的C++编译过程中,代码的构建通常分为三个主要步骤:预处理:处理#include等指令,将头文件内容展开并插入到代码中.编译:将预处理后的代码转换为机器可以理解的目标文件

arong-xu·2025-03-06 19:46

[自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定

文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人，每个雷达的位置和姿态不同，需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。

simba丶小小程序猿·2025-03-06 19:15

2025全球机器学习技术大会即将召开：汇聚全球AI顶尖专家，共话未来技术趋势

由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」（MLSummit2025）将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。

·2025-03-06 18:36

详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用

作为该公司核心技术之一，GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用，尤其在数据分析、自然语言处理（NLP）、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。

·2025-03-06 18:35

Coze使用教程：不会编程也能快速上手构建开发出你的第一个AI应用

文章目录**一、构建你的第一个AIAgent：赞美机器人1.创建AIAgent2.编写提示词(Prompts)3.

·2025-03-06 18:32

【好书推荐7】《机器学习平台架构实战》

是Yu欸·2025-03-06 18:41

Python 机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明

Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1

仙魁XAN·2025-03-06 18:38

大白话聊聊“深度学习”和“大模型”

1950年图灵发表论文《计算机器与智能》（ComputingMachineryandIntelligence），提出了“机器智能”（MachineIntelligent）的概念，并且提出了著名的“图灵测试

程序员鬼鬼·2025-03-06 17:06

基于hive的电信离线用户的行为分析系统

通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据，利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理，采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明，该系统

赵谨言·2025-03-06 17:29

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

1.CourseraCoursera是一个在线学习平台，提供各类AI和机器学习课程，包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解

大模型入门学习·2025-03-06 17:58

【大模型学习】第八章深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：客户细分三、强化学习（ReinforcementLearning）1.定义与工作原理2.常见应用场景3.应用场景示例：游戏AI四、集成学习（EnsembleLearning）1.

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

Milvus 数据批量导入实战：Python代码解析

Milvus作为一款高性能的向量数据库，在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。

修破立生·2025-03-06 14:09

低空经济中，多台机器空域信息管理调度策略

在低空经济中，多台机器（如无人机、eVTOL等）同时运行时，如何判断各自的空域信息并实现高效管理，是一个复杂但至关重要的问题。这需要从技术、运营和管理三个层面进行综合设计和实施。

小赖同学啊·2025-03-06 14:07

AstrBot：多平台 LLM 聊天机器人框架，让 AI 触手可及！

产品概述AstrBot是一款多平台大型语言模型（LLM）聊天机器人及开发框架，提供松耦合、异步的AI机器人解决方案。

Hello server·2025-03-06 14:06

四足机器人机架设计新突破！如何让AI机器人“站稳脚跟”？

核心价值：通过创新的机架形状设计，显著提升四足机器人结构稳定性与运动适应性，为AI机器人提供高效承载平台。

CodePatentMaster·2025-03-06 14:05

grok 3官网入口_grok 3国内使用指南

与市面上众多聊天机器人相比，Grok不只是一个简单的工具，它的推出标志着AI领域的一次重要突破。Grok被设计为一个具有独特个性和多重功能的智能助手，让它在人们的日常生活中扮演更加有趣和实用的角色。

·2025-03-06 14:54

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

标题：L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑文章信息摘要：L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。

XianxinMao·2025-03-06 14:31

手写数字识别项目：从原理到实践

一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号，然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取

北屿升：·2025-03-06 13:29

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