机器学习会议论文精选第26页

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

深入探索Spark MLlib：大数据时代的机器学习利器

随着大数据技术的迅猛发展，机器学习在各行各业的应用日益广泛。

concisedistinct·2025-02-26 10:59

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

AI人工智能机器学习之监督线性模型

监督学习是一种机器学习任务，其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可

rockfeng0·2025-02-26 09:57

大数据模型：技术赋能，引领未来

一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法，通过对海量数据进行处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识，

大模型教程·2025-02-26 09:56

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。

写代码的中青年·2025-02-26 08:48

点云配准（点云拼接）论文综述

点云配准（点云拼接）论文综述1.引言点云配准（PointCloudRegistration）是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务，其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系，形成完整的场景表示

点云SLAM·2025-02-26 08:47

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。

日记成书·2025-02-26 08:16

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。

山海青风·2025-02-26 07:42

Qwen2.5 技术报告

24年12月来自通义千问的论文“Qwen2.5TechnicalReport”。本报告介绍Qwen2.5，这是一系列全面的大语言模型(LLM)，旨在满足多样化的需求。

三谷秋水·2025-02-26 07:11

中华人民共和国著作权法

、报刊的出版第二节表演第三节录音录像第四节广播电台、电视台播放第五章著作权和与著作权有关的权利的保护第六章附则中华人民共和国著作权法修订记录（1990年9月7日第七届全国人民代表大会常务委员会第十五次会议通过根据

行星008·2025-02-26 07:09

QT6开发高性能企业视频会议-6 Linux Video采集和渲染

同时，我们还会详细讨论如何处理不同的视频格式，特别是在视频会议应用中，如何进行格式转换并将视频帧远程传输给其他参与者。

sqmeeting·2025-02-26 07:09

QT6开发高性能企业视频会议-5 Linux Audio开发

Linux系统音频技术简介视频会议或者其他音视频通信应用都会涉及Audio/Voice的采集和播放，本文简单介绍Linux系统常用Audio开发框架和技术，并且配有示例代码。

sqmeeting·2025-02-26 07:09

Python常见库的使用

文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2

浪子西科·2025-02-26 07:38

基于Python的PDF文件自动下载爬虫技术——详细教程与实例

1.引言在信息时代，许多网站提供了PDF格式的文档，如新闻报道、学术论文、合同文件等。对于科研人员或数据分析师来说，批量下载和分析这些PDF文件是非常有用的。

Python爬虫项目·2025-02-26 06:33

【AI论文】S*: 针对代码生成的测试时缩放方法

摘要：在多个领域中，增加大型语言模型（LLM）测试时的计算量已展现出广阔前景，但在代码生成方面，尽管数学领域已对此进行了深入研究，该方向仍探索不足。在本文中，我们提出了S，这是首个混合测试时缩放框架，能显著提升生成代码的覆盖率和选择准确性。S在现有的并行缩放范式基础上引入了顺序缩放，以突破性能极限。此外，它还利用了一种新颖的选择机制，该机制能自适应地生成用于成对比较的区别性输入，并结合执行基础信息

东临碣石82·2025-02-26 05:58

CSDN 博客文章：Genesis 安装指南与环境配置（Python 3.9+）

引言随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，各式各样的框架和工具如雨后春笋般涌现，为科研人员和开发者的创新之路提供强大支持。

qq_27492797·2025-02-26 05:25

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。

·2025-02-26 05:01

用Python爬取B站视频的实践与技术分析（通俗易懂）

标题：用Python爬取B站视频的实践与技术分析摘要：本论文介绍了如何使用Python编写网络爬虫程序来爬取B站（哔哩哔哩）视频的实际步骤和技术细节。

·2025-02-26 04:47

Amazon Aurora深度探索（一）

2017年，Amazon发表了一篇论文，披露其实现的一些技术细节。

仲培艺·2025-02-26 03:44

【动手学运动规划】2.6 Reeds Shepp曲线

ReedsShepp，通常简称为RS曲线，是一种用于路径规划的算法，由J.A.Reeds和L.A.Shepp在1990年的论文《OptimalPathsforaCarThatGoesBothForwardsandBackwards

自动驾驶小白说·2025-02-26 03:13

Word——论文排版技巧总结

Word毕业论文排版：最详细教学更新题注Ctrl+A全选；F9更新。快速加入参考文献关联Word与Zotero参考文献引用格式：选择带有numeric的：

Irving.Gao·2025-02-26 02:10

Word不会排版！看这里，3分钟教你学会30个排版技巧

毕业论文这个让人爱恨兼备的小妖精又要出来兴风作浪了，一班几十上百人的论文排版还真是“各有千秋”。今天小编给大家分享一些Word排版技巧，希望可以帮助到大家哦！

自学职场技能·2025-02-26 02:39

论文解读（全头皮重建方向）：3DCMM

2022年发表于VRCAI’22的论文《3DCMM:3DComprehensiveMorphabl

FLOWVERSE·2025-02-26 02:03

@数据工程师 Apache SeaTunnel Community Call 会议通知

我们将于2025年2月25日（星期二）晚上8点举行ApacheSeaTunnel双周会议。本次会议将涵盖最新的项目进展、技术讨论、社区动态等内容，欢迎大家积极参与！

·2025-02-26 01:28

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病

@@南风·2025-02-26 00:53

python阈值计算_基于Python的阈值分割算法实现(二)

引言前文我们讨论了关于实现OTSU算法的问题，该算法主要是针对于特征值阈值的确定，这个值可以用于论文讨论和说明。

weixin_39872222·2025-02-26 00:52

python 语音转文本中文——DeepSpeech

其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发，使用RecurrentNeuralNetwork（RNN）处理语音数据。

drebander·2025-02-26 00:51

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

小明的第一次机器学习实验场景：预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会，负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮，但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备

山海青风·2025-02-25 23:43

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning

大模型玩家·2025-02-25 22:38

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·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

论文：U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

MATLAB实现HSV空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用

阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

Deepseek辅助写毕业论文，学校要AIGC了，什么工具可以查AI率？

Deepseek最近真的是爆火，很多同学在写论文的时候可能会用到Deepseek辅助写作。但是现在无论是投稿还是学校的毕业论文，基本上都是要检测论文的AIGC率了。

我是宝库·2025-02-25 21:30

腾讯云容器与Serverless的融合：探索《2023技术实践精选集》中的创新实践

腾讯云容器与Serverless的融合：探索《2023技术实践精选集》中的创新实践文章目录腾讯云容器与Serverless的融合：探索《2023技术实践精选集》中的创新实践引言《2023腾讯云容器和函数计算技术实践精选集

虎头金猫·2025-02-25 21:28

精选 ES（elasticsearch）添加、修改、查询、删除详细使用语法

精选ES（elasticsearch）添加、修改、查询、删除详细使用语法。elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的数据搜索和分析引擎。

代码讲故事·2025-02-25 20:54

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁

天行者@·2025-02-25 20:53

精选区块链技术API，助力创新应用

从最初作为数字货币交易的基础技术，到如今涵盖金融、供应链管理、医疗保健、物联网等多个行业，区块链技术正逐渐成为改变世界的重要力量。在金融领域，区块链技术可以实现更安全、透明、高效的资产交易和结算，提高交易的可信度和效率。在供应链管理中，区块链可以追溯产品的来源和流向，防止商品伪造和交易欺诈。在医疗保健领域，区块链技术可以保护患者隐私，确保医疗数据的安全性和可信度。在物联网领域，区块链可以实现设备之

·2025-02-25 20:12

SPIE出版|2025年遥感与信息技术学术会议(RSIT2025)

会议时间：2025年5月16-18日会议地址：中国·武汉会议官网：icrsit.com会议简介2025年遥感与信息技术国际会议（RSIT2025）将于2025年5月16日至18日在中国武汉举行。

Conf2022·2025-02-25 17:05

【学术投稿-第四届算法、微芯片与网络应用国际会议（AMNA 2025】算法，微芯片与网络应用的交流

重要信息时间：2025年3月7-9日地点：中国-扬州官网：ic-amna.net（点击了解参会投稿等）名词介绍算法、微芯片和网络应用是现代科技的重要组成部分，它们在推动数字化进程、提升信息处理能力和促进智能化应用方面扮演着关键角色。它们之间紧密联系，相互依存，助力我们进入了一个全新的信息化时代。以下是对三者的概述，以及它们之间的关系和应用。1.算法算法是处理特定问题的一系列明确的步骤或规则。算法是

禁小默·2025-02-25 16:29

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

原文链接有空可以细看，这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像（PAI）的介绍，它结合了光学和超声成像的优点，为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习（DL）在解决PAI中存在的技术限制（如硬件限制、生物特征信息缺乏等）方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

Pytorch实现之混合成员GAN训练自己的数据集

论文题目：MIXEDMEMBERSHIPGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS（混合成员生成对抗网络）会议：IEEEInternationalConferenceonIm

这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:18

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结

Maker~·2025-02-25 15:18

Pytorch实现论文：基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强

论文题目：Underwaterimageenhancementbasedonmultiscalefusiongenerativeadversaria

这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:46

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