机器学习可视化第8页

pytorch利用简单CNN实现葡萄病虫害图片识别

1前言之前我开发了一个葡萄病虫害的可视化系统，最近就想给这个系统增加2个功能，一个是对接一个AI助手，可以进行葡萄病虫害的咨询，直接对接千问大模型，这个在之前的博文里已经介绍过对接方法了，第二个是做一个根据图片识别病虫害

麦麦大数据·2024-09-04 16:19

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

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

python使用pyecharts库画地图数据可视化的实现

这篇文章主要介绍了python使用pyecharts库画地图数据可视化的实现python使用pyecharts库画地图数据可视化导库中国地图代码结果世界地图代码结果省级地图代码结果地级市地图代码结果导库

V7hinc·2024-09-04 11:19

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

服务器端Windows系统下SVN配置

VisualSVNServer是可视化的SVN服务器端，与Subversion服务器端不一样，依各人喜好。各软件下

钱塘江渔夫·2024-09-04 09:33

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

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

Vue前端框架选型论证

Model：负责保存应用数据，与后端数据进行同步Controller：负责业务逻辑，根据用户行为对Model数据进行修改View：负责视图展示，将model中的数据可视化出来。

2401_84434086·2024-09-04 06:40

【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

wpf mvvm实现datagrid列中的属性进行绑定

datagrid的列并不在可视化树上，所以用需要下面的办法中转一下publicclassBindingProxy:Freezable{protectedoverrideFreezableCreateInstanceCore

wangyue4·2024-09-04 05:01

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

【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）

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。

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

2022-01-14

Tree_microbiome的博客_CSDN博客-微生物组测序数据可视化,微生物组测序分析领域博主（一）不同分类水平注释结果相对丰富度转化在微生物组测序中我们会从taxa_bar.qvz文件中下载到不同水平

Tree_microbiome·2024-09-03 21:24

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

其提供了一个环境，你无需离开这个环境，就可以在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果。

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

yolov8目标检测pyside6可视化图形界面+检测源码ui文件——用于计数统计

项目结构YOLOv8模型加载：加载预训练的YOLOv8模型。PySide6GUI：设计图形用户界面，用于显示检测结果和控制选项。摄像头/视频输入：从摄像头或视频文件读取图像帧。目标检测：使用YOLOv8模型对输入图像进行实时目标检测。计数统计：根据检测到的目标数量更新界面上的计数器。关键步骤1.YOLOv8模型准备首先，你需要有一个YOLOv8模型，可以从官方仓库下载或使用自己的训练模型。模型应该

毕设宇航·2024-09-03 19:05

grafana 关闭匿名登录情况下的免密登录

前言Grafana是一种流行的开源数据可视化和监控平台，可以帮助用户通过各种图表和面板展示各种数据，并实时监控系统和应用程序的性能；通常grafana会提供一个分享链接给到系统嵌入使用，为体现用户友好性

꯭吾꯭非꯭水·2024-09-03 19:03

VUE之旅—day2

文章目录Vue生命周期和生命周期的四个阶段created应用—新闻列表渲染mounted应用—进入页面搜索框就获得焦点账单统计（Echarts可视化图表渲染）Vue生命周期和生命周期的四个阶段思考：什么时候可以发送初始化渲染请求

今日上上签-·2024-09-03 19:01

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

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

Weave Scope 开源项目教程

managementforDocker&Kubernetes项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scope1.项目目录结构及介绍WeaveScope是一个容器监控工具，它提供了实时的可视化界面来展示你的容器化应用的拓扑结构

gitblog_00881·2024-09-03 13:51

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

Pyecharts可视化数据大屏分析文章

Pyecharts可视化数据大屏分析文章引言随着大数据时代的到来，数据可视化成为企业决策、业务分析不可或缺的一部分。

大分享文库·2024-09-03 11:42

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

AI并不局限于一种特定的技术，而是涵盖了多种技术手段，包括机器学习和深度学习等子领域。AI的应用

GPT-Hub·2024-09-03 10:07

阿里云物联网平台 MQTT连接、数据传输

基于C#winform开发上位机，读取设备、仪器、MES或者电子元器件的数据，MQTT传输至阿里云平台，可视化界面构建界面，显示。

忒可君·2024-09-03 10:34

python机器学习算法--贝叶斯算法

1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中，仍然是文字分类的一种热门（基准）方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他（如垃圾邮件、合法性、新闻分类等）的问题。原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors：矩阵，shape=[n

在下小天n·2024-09-03 10:03

Pyecharts有哪些常用的图表样式

Pyecharts是一个强大的Python数据可视化库，它结合了Echarts（由百度开源的可视化库）的功能，通过Python的封装使得在Python环境中能够方便地生成丰富的图表。

Botiway·2024-09-03 09:55

热力图科普：数据可视化的利器

hello大家好，俺是没事爱瞎捣鼓又分享欲爆棚的叶同学！！！日常闲扯哎呀，第一天上完课，给俺的感觉是（热和惊喜），热是真热，从出租屋走到教学楼给我整的汗流浃背的了，然后上午班级的空调也不是很给力，所有很。。。，但也有惊喜哈，虽然我搬出来住了，不能和他们一起上课，但下课他们还是来找我了，到我这边来了，下午还帮我占了座位，还是挺惊喜开心的哈，白天也是忙碌起来了，生活也变得不那么无所事事和无聊了！好了每

Traveller_man·2024-09-03 08:53

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

人工智能&机器学习&深度学习

机器学习：一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。

AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

遗传进化算法进行高效特征选择

在构建机器学习模型时，特征选择是一个关键的预处理步骤。使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此，我们需要从原始特征集中选择一个最优子集，以提高模型的泛化性能和效率。

广东数字化转型·2024-09-03 05:08

Python数据分析与可视化的基础知识（带例子）

一、数据分析库在数据分析中，有许多常用的数据分析库可以帮助我们进行数据处理、探索和可视化。

草宣·2024-09-03 05:03

生成式AI：创造性智能的新纪元

生成式AI是一种利用机器学习算法，特别是深度学习技术，来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似，但又

Lill_bin·2024-09-03 04:58

【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步，一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析

AI是一个广泛的概念，它包括很多不同的技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等。这些技术都具有不同的功能和应用。

洛神灬殇·2024-09-03 04:14

第 35 题：如何实现字符串反序？

gfedcba文章的内容/灵感都从下方内容中借鉴【持续维护/更新500+前端面试题/笔记】https://github.com/noxussj/Interview-Questions/issues【大数据可视化图表插件

Noxus丶SJ·2024-09-03 04:07

python logistic regression_机器学习算法与Python实践之逻辑回归（Logistic Regression）

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考下载地址：https://bbs.pinggu.org/thread-2256090-1-1.html一、逻辑回归(LogisticRegression)

weixin_39702649·2024-09-03 03:54

Logistic分类算法原理及Python实践

一、Logistic分类算法原理Logistic分类算法，也称为逻辑回归（LogisticRegression），是机器学习中的一种经典分类算法，主要用于解决二分类问题。

doublexiao79·2024-09-03 03:22

pyecharts可视化数据大屏

ECharts是一款由阿里巴巴开发的开源JavaScript图表库，广泛应用于网页端的数据可视化。

丁爸·2024-09-03 03:21

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