机器学习建模收获第13页

《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》

从概念上讲，课程蒸馏体系借鉴了机器学习中知识蒸馏的思想，将复杂、庞大的知识体系进行提炼和压缩，使其能够更有效地被学习者吸收。而“三阶训练法”作为该体系的核心，通过精心设计

·2025-03-08 23:52

使用LAYA骨骼动画创建优秀的游戏角色

角色模型可以使用三维建模软件（如Blender、Maya等）创建，并导出为支持骨骼动画的格式（如FBX、DAE等）。骨骼动画数据可以通

MbMobile·2025-03-08 22:46

淘天集团异地实习福利与内推

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飞300·2025-03-08 22:15

软件架构复用

，只要发现有可复用的资产，就对其进行复用系统复用：在开发之间进行规划，以决定哪些需要复用可复用的资产需求：可重复使用的需求文档或需求规范架构设计：可重复使用的系统架构或设计模式元素：代码模块、库或组件建模

Dragonlongbo·2025-03-08 22:15

GitHub每日最火火火项目（3.7）

该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对大量的金融数据进行深入分析，包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交

FutureUniant·2025-03-08 21:49

AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》（完整版PDF免费附下载）

在技术层面，数字人通过数字建模手段实现，涵盖计算机图形学、动作捕捉、图形渲染、语音合成、深度学习等多项技术。

AI大模型_学习君·2025-03-08 21:10

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理（NLP）技术处理题目的文本信息，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

内容中台赋能数字化内容管理智能升级

智能元数据引擎架构解析现代智能元数据引擎通过三层模型实现数据治理的范式突破：底层采用动态本体建模技术，支持多源异构数据整合；中间层部署语义推理框架，结合知识图谱构建能力实现上下文感知；应用层则通过动态工作流配置驱动业务场景适配

清风徐徐de来·2025-03-08 19:40

图像处理篇---opencv中的图像特征

纹理特征：局部二值模式（LBP）1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

镜像世界架构揭秘：全球领先的视频孪生与三维重构技术

一、镜像世界的技术架构概览镜像世界的技术架构围绕高效的数据采集、智能数据处理、三维建模与融合、实时交互及系统管理五大核心模块构建，形成完整的视频孪生技术体系。1.数据采集与输

云栖道人·2025-03-08 19:34

数据挖掘实战-基于Catboost算法的艾滋病数据可视化与建模分析

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-08 16:23

消防行业如何借助 TDengine 打造高效的数据监控与分析系统

小T导读：本篇文章来自“2024，我想和TDengine谈谈”征文活动的优秀投稿，深入探讨了如何在消防行业中运用TDengine进行业务建模。

涛思数据（TDengine）·2025-03-08 15:27

光学超表面的人工智能

人工智能，尤其是机器学习的优化，为这些需求提供了解决方案。该文章系统地回顾了AI在三个关键领域的潜在影响：AI支持的超表面可制造性设计（DFM）、超越经典局部相位近似的设计以及AI赋能的计算后端。

Luis Li 的猫猫·2025-03-08 14:54

低代码平台的后端架构设计与核心技术解析

在传统开发模式下，一个简单用户管理系统的后端开发需要：3天数据库设计5天RESTAPI开发2天权限模块对接50+个易出错的代码文件而现代低代码平台通过可视化建模+自动化生成，可将开发周期缩短至2小时。

阿三0404·2025-03-08 12:24

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep

入职啦·2025-03-08 11:44

python程序员工资高吗？

不同岗位薪资范围为：Python全栈开发工程师（10k-20K）、Python运维开发工程师（15k-20K）、Python高级开发工程师（15k-30K）、Python大数据工程师（15K-30K）、Python机器学习工程师

lmseo5hy·2025-03-08 11:08

#深度优化提示词模板：解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案

摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系，基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。

领码科技·2025-03-08 11:38

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

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·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

Python爬取58同城广州房源+可视化分析

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。

R3eE9y2OeFcU40·2025-03-08 11:35

3.6手写数字识别项目

3.构建模型：-定义一个包含两个隐藏层

不要不开心了·2025-03-08 11:33

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。

帅维维·2025-03-08 11:01

智能交通违章处理系统：AI赋能下的智慧交通解决方案

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

Echo_Wish·2025-03-08 10:28

Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-08 10:52

机器学习在地图制图学中的应用

2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

机器学习入门知识

目录前言一、机器学习是什么？

十五境剑修·2025-03-08 09:33

图像采集卡和线阵相机

一、起语最近接领导任务研究线阵相机和图像采集卡的相关配合任务，经过两天的资料与硬件学习，有一些收获，趁热打铁记录一下。

沐细雨如春风·2025-03-08 08:18

Cinema4D高级建模技巧_2024-07-15_22-41-07.Tex

Cinema4D高级建模技巧Cinema4D基础回顾3D空间和坐标轴理解在Cinema4D中，3D空间是由三个相互垂直的坐标轴组成的，这与现实世界中的空间概念相似。

chenjj4003·2025-03-08 08:37

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端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。

·2025-03-08 06:21

【数学建模技术】路径规划算法-Dijkstra算法

路径规划算法-Dijkstra算法1.引言路径规划是许多领域中的核心问题，尤其是在机器人导航、地理信息系统（GIS）、交通管理等方面。路径规划算法的主要目标是寻找从起点到终点的最短路径。Dijkstra算法作为一种经典的单源最短路径算法，广泛应用于各种实际问题中。本篇文章将详细探讨Dijkstra算法的原理、应用场景，并通过代码实例进行深入解析。2.Dijkstra算法原理Dijkstra算法是由

一键难忘·2025-03-08 04:22

【路径规划】基于A算法和Dijkstra算法的路径规划附Python代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

天天Matlab科研工作室·2025-03-08 04:51

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道

仙魁XAN·2025-03-08 03:03

1493. 删掉一个元素以后全为 1 的最长子数组

目录一、题目二、思路2.1解题思路2.2代码尝试2.3疑难问题2.4复盘三、解法四、收获4.1心得4.2举一反三一、题目二、思路2.1解题思路2.2代码尝试classSolution{public:intlongestSubarray

海绵波波107·2025-03-08 03:58

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。

小高高不要bug·2025-03-08 03:54

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。

Tina0898·2025-03-08 02:21

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

新型模型架构（参数化状态空间模型、状态空间模型变种）

文章目录参数化状态空间模型状态空间模型变种 Transformer模型自问世以来，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域得到了广泛应用，并展现出卓越的数据表示与建模能力。

三月七꧁ ꧂·2025-03-08 00:28

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通

Mr终游·2025-03-08 00:21

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据

yyc_audio·2025-03-07 23:42

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

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