机器学习基础概念

SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，在能源转型中扮演着至关重要的角色
天天Matlab代码科研顾问·2025-02-09 14:50

AI Agent: AI的下一个风口 下一代软件可以不必是软件

AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,机器学习,深度学习1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式，以代码为中心，已经难以满足日益复杂的需求。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-09 13:16

人工智能-A* 算法与机器学习算法结合

以下将为你展示如何将A*算法与机器学习算法（这里以简单的神经网络为例）结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据，然后用这些数据训练一个简单的神经网络，让神经网络学习如何预测路径。
小赖同学啊·2025-02-09 12:11

基于行为分析的企业内网安全防护系统设计

基于行为分析的安全防护系统通过采集网络中的行为数据，利用机器学习和大数据分析技术对用户和设备的行为进行建模，识别异常行为和潜在威胁。本文将设计
计算机毕业设计指导·2025-02-09 12:38

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh
Echo-Nie·2025-02-09 12:08

巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击

而使用机器学习算法的异常检测模型可以有效降低检测中的假阳性。网络中间件的限制网络中间件的内存和处理能力有限，导致在异常检测方面在算法上有一定的限制。
网络安全大菠萝·2025-02-09 11:04

yolo目标识别数据集

在目标识别领域，在机器学习和计算机视觉中，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）模型进行目标检测是一种常见的方法。为了使用YOLO进行目标识别，你需要准备一个适当的数据集。
无人机长了一个脑袋·2025-02-09 11:04

服务网格（Service Mesh）在LLM应用架构中的应用

首先，我们将回顾服务网格的基础概念，包括其背景与意义，以及基本概念和组件。接着，文章将详细解释服务网格的工作原理，如通信模型和数据平面与控制平面的交互。
AI天才研究院·2025-02-09 11:32

JavaScript系列（66）--类型系统实现详解

类型系统基础概念小知识：类型系统是一种语言特性，它为程序中的每个表达式关联一个类型，并确保这些类型在程序执行过程中保持一致。
ᅟᅠ        ‌‍‎‏ 一进制·2025-02-09 10:53

Vue 过渡动画实现全解析：打造丝滑交互体验

一、过渡动画基础概念过渡动画是一种用于平滑展示视图
东锋1.3·2025-02-09 09:17

模块化的基本概念

本文将介绍模块化的基础概念，并探讨其在不同编程语言中的实现方式。什么是模块化？基本定义模块化是指将一个复杂的系统分解为多个相对独立的部分（即模块），每个模块负责执行特定的功能或任务。这些模块可
難釋懷·2025-02-09 06:53

使用Python和LangChain加载与解析目录中文档的全面指南：从基础操作到高级技巧

无论是在数据科学、机器学习、自然语言处理，还是在软件开发和文档管理中，我们经常需要批量加载和解析存储在本地文件系统中的文件。
m0_57781768·2025-02-09 04:35

【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级
若北辰·2025-02-09 03:57

Streamlit是个什么，怎么看是否启动

Streamlit是一个开源的Python库，旨在帮助开发者快速创建交互式的Web应用程序，特别适用于数据科学和机器学习项目。
张3蜂·2025-02-09 01:40

AI 网络安全处理 开源 人工智能+网络安全

人工智能在网络安全领域应用近年来，Agent系统、神经网络、顾问系统、机器学习等人工智能技术在网络安全防御中涌现出很多研究成果。总体
黑客Jack·2025-02-09 01:40

WPF进阶 | WPF 动画特效揭秘：实现炫酷的界面交互效果

WPF进阶|WPF动画特效揭秘：实现炫酷的界面交互效果前言一、WPF动画基础概念1.1什么是WPF动画1.2动画的基本类型1.3动画的核心元素二、线性动画详解2.1DoubleAnimation的使用2.2ColorAnimation
xcLeigh·2025-02-08 23:58

苹果的AI战略：谨慎前行，步步为营

然而，苹果公司却另辟蹊径，其机器学习和人工智能战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚公开表示，苹果对AGI的开发并不感兴趣。这一声明在科技界引发热议，苹果的战略选择究竟是保守还是高明？
·2025-02-08 22:35

通过matlab实现机器学习的小项目示例

一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。
MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

用Python构建区块链应用基础概念与实践

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以
步入烟尘·2025-02-08 21:18

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com
weixin_39709194·2025-02-08 20:10

机器学习数学基础：20.方程组解的结构

一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法，精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组，并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法，并
@心都·2025-02-08 20:05

机器学习数学基础：18.向量组及其线性组合

向量组与线性表示：案例与教程详解一、基础概念（一）向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。
@心都·2025-02-08 20:35

机器学习数学基础：8.泰勒公式

一、泰勒公式的由来：为啥我们需要它？同学们，想象一下，你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲，就像一团乱麻似的拼图（假设这拼图代表一个复杂函数，比如一条有各种起伏的波浪线），而你手头只有一些简单的积木块（这里的积木块就是多项式啦），现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样，是不是感觉无从下手？这时候，泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场，它会告诉你：“别慌，孩子，我来教你怎么挑选积木块，怎么决定它们的形状和大小
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：3.偏导数

偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而，当我们遇到多元函数，例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时，情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率，这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：2.连续性与导数

函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性（一）函数在某点连续的条件有定义：函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如，f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义，不满足此条件，所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在：当xxx从x0x_0x0左侧（x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−）和右侧（x→x
@心都·2025-02-08 20:33

大模型接入Gradio实现本地化部署

Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库，这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。
山山而川_R·2025-02-08 20:03

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

一、线性相关与线性无关的定义（一）线性相关想象我们有一组向量，就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm，如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km，让k1α⃗1+k2α⃗2
@心都·2025-02-08 18:53

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。
HadesZ~·2025-02-08 15:04

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术
小小小小祥·2025-02-08 15:31

机器学习3--numpy

importnumpyasnpnp.array创建数组机器学习数据量很大，ndarray速度快。ndarray的优势：内存块风格，一体式存储，数据类型一样（存储数据地址连续，直接存取，不需要找地
乌鸦不像写字台·2025-02-08 11:33

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^
@心都·2025-02-08 11:31

深入浅出：机器学习的全面解析

深入浅出：机器学习的全面解析引言机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著进展，并在多个领域中得到了广泛应用。
python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在
桂月二二·2025-02-08 09:19

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现
辰尘_星启·2025-02-08 09:16

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.
test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

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·2025-02-08 09:12

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

强化学习作为机器学习的一种重要方法，已经在多个领域中展示了其强大的学习能力和适应性。本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用，包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。
AI天才研究院·2025-02-08 07:28

什么是AIOps?

它结合了机器学习、数据分析、自动化等技术来实时监控、分析和优化IT系统的运行，进而帮助运维团队更快地响应问题并做出决策。AIOps的关键特点：自动化问题检测与诊断：AIOps可以自动化地分析大量的
GHY我与春风皆过客·2025-02-08 06:55

C++模板编程——完美转发与可变参函数模板

1基础概念首先介绍几个概念：假设现在有A、B、C三个函数。直接调用：在A函数中调用C就叫做直接调用，不拐弯抹角。转发：在A函数中调用B函数，在B函数调用C函数，这就叫做转发。
玉带湖水位记录员·2025-02-08 04:39

机器学习数学基础：11.行列式的多种计算方法

行列式的多种计算方法行（列）相等型对于行列式∣1+a11122+a22333+a34444+a∣\begin{vmatrix}1+a&1&1&1\\2&2+a&2&2\\3&3&3+a&3\\4&4&4&4+a\end{vmatrix}1+a23412+a34123+a41234+a，通过将第一行元素都变为10+a10+a10+a，得到∣10+a10+a10+a10+a22+a22333+a344
@心都·2025-02-08 02:28

深入探索MySQL：从基础到高级应用

本文将带您从MySQL的基础概念出发，逐步深入到高级特性与应用，同时探讨其在现代Web开发中的重要性和未来发展趋势。
sienn·2025-02-08 01:19

深入解析 MySQL 事务：从基础概念到高级应用

深入解析MySQL事务：从基础概念到高级应用一、定义事务是由一个或多个SQL语句组成的独立工作单元，在这个单元中，每个SQL语句都是相互依赖的。
微笑听雨。·2025-02-08 00:19

深入了解 MySQL：从基础到高级特性

本文将详细介绍MySQL的基础概念、安装启动、基本操作命令以及高级特性，并给出丰富的命令示例，帮助你全面掌握MySQL的使用。一、MySQL基础概念数据库数据库就像是一个大容器，用于存储各种数据。
bae-唯一·2025-02-08 00:45

Python 基于 TCP 传输协议的网络通信实现

微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/354751、基础概念什么是网络编程
pythonxxoo·2025-02-07 23:11

【Python三方库】Python机器学习开源库之dlib库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略

dlib是一个强大且多功能的库，广泛应用于计算机视觉领域。本文详细介绍了dlib的简介、安装及使用方法，包括面部检测、特征点检测和人脸识别等功能。通过这些基本功能的示例，你可以逐步深入了解并实际应用dlib库，解决更多复杂的计算机视觉问题。掌握dlib库不仅能提升你的编程技能，还能为你以后在计算机视觉领域的研究与应用打下坚实的基础。希望这篇文章能让你更好地理解和使用dlib库，开启你的计算机视觉之
I'mAlex·2025-02-07 23:38

机器学习算法分类

机器学习算法可以根据不同的标准进行分类，常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。
和风化雨·2025-02-07 23:07

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块在PyTorch中，nn.Module是构建神经网络模型的基础类。
PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

6个最佳实体检测API，可准确返回实体的名称

在高级深度学习和机器学习模型的支持下，命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具，并将其应用到各行各业的智能平台中。
·2025-02-07 21:12

Git：Git基础概念与安装_2024-07-17_18-59-31.Tex

Git：Git基础概念与安装Git基础概念Git的历史与发展Git是由LinusTorvalds在2005年创建的，旨在为Linux内核的开发提供一个高效、可靠的版本控制系统。
chenjj4003·2025-02-07 19:47

自动驾驶领域成长方案

年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习
树上求索·2025-02-07 18:42
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他