机器学习建模第4页

java中的抽象类与抽象方法

抽象是java中的面向对象的一个重要概念，它们用于创建模板类，帮助建立通用接口，定义子类的重要的作用，但不会直接实现这些行为，以下是抽象的具体讲解及其介绍（包含注意事项）抽象方法不能有方法体，例如：publicabstractclassf

阿拉伯的劳伦斯292·2024-09-10 03:35

汽车智能驾驶算法汇总

汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心，它们集成了多个学科的知识，包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总，内容分为几个关键部分进行阐述。

芊言芊语·2024-09-10 03:04

一文告诉你程序员该掌握和应用大模型

训练大模型：场景：自训练大模型人才需求：算法工程师门槛：极高机会：较高特点：这个方向需要深厚的算法和机器学习知识，适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。

大耳朵爱学习·2024-09-10 01:23

2021-03-26 每日打卡

本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习机器学习，然后就在纠结中什么都没做。感想：冲劲十足的周一周二，慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。

来多喜·2024-09-10 00:09

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向

「已注销」·2024-09-10 00:33

2021-01-02随笔

人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。

0清婉0·2024-09-09 23:26

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。

Ven%·2024-09-09 21:21

基于opencv-mediapipe的手势识别

1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach

困了不能睡·2024-09-09 21:47

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

如何用RoBERTa高效提取事件文本结构特征：多层次上下文建模与特征融合

基于RoBERTa-BASE的特征提取器，提取事件文本数据的结构特征（如段落和篇章结构）涉及多个步骤。RoBERTa作为一种预训练语言模型，可以很好地捕捉输入文本的上下文和依赖关系。具体步骤如下：1.文本预处理在提取事件文本的结构特征之前，需要对文本进行适当的预处理。这一步包括：分句和分段处理：将事件文本拆分为不同的句子或段落，并对每个句子/段落进行标记。每个段落可以视为一个独立的输入序列。Tok

大多_C·2024-09-09 15:05

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

时间序列分析技巧（二）：ARIMA模型建模步骤总结

个人介绍:研一｜统计学｜干货分享擅长Python、Matlab、R等主流编程软件累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向文章目录1目的2ARIMA模型建模流程图解

小墨&晓末·2024-09-09 14:00

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

2024 年华数杯全国大学生数学建模竞赛题目A题：确保机械臂末端能够准确到达目标位置，最大限度降低能耗和外部干扰力对运动精度的影响。赛题思路代码解析（附结果展示和python代码）

当前有关机器臂的研究重点包括运动学与动力学建模、关节角路径的优化设计以及路径规划等。这些研究旨在提升机器臂的性能和应用范围，确保其在各种复杂任务中的高效性和精确性。其中，关节角路径的优化设计尤为重

DISCrete_28·2024-09-09 09:24

2024高教杯数学建模A题思路

问题1：舞龙队沿螺距为55cm的等距螺线顺时针盘入分析：龙头速度：龙头前把手的行进速度始终保持1m/s。螺线参数：螺距为55cm，即0.55m。初始条件：龙头位于螺线第16圈A点处。思路：确定螺线方程：根据螺线的性质，建立极坐标方程，表示螺线各点的位置。计算时间步长：每秒计算龙头及龙身各点沿螺线的位置。速度计算：由于速度恒定，可直接根据位置变化计算速度方向。实现步骤：使用MATLAB或Python

一起学习计算机·2024-09-09 08:19

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

大学课程-人机交互期末复习

⭐⭐人机交互的研究内容十分广泛，涵盖了建模、设计、评估等理论和方法，以及在Web、移动计算、虚拟现实等方面的应用研究，主要包括以下内容：人机交互

海海不掉头发·2024-09-09 02:34

pytorch实现单机多卡训练

pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练（数据并行）模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model

*Major*·2024-09-08 23:47

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

大致总结从事 Python 后端开发工程师学习路线、学习重点和学习资源

模块与包：如何使用和创建模块与包。学习重点：掌握Python语法基础。熟练使用常见数据结构。能够创建和使用模块与包。学习链接：Python官方文档廖雪峰的Python教程2.版本控制系统学习内

给我起把狙·2024-09-08 21:33

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

2024数学建模国赛B题生产过程中的决策问题详细思路：基于抽样检测和多阶段决策模型

2024高教社杯数学建模竞赛A题B题C题D题E题完整成品文章和全部问题的解题代码完整版本更新如下：https://www.yuque.com/u42168770/qv6z0d/rytbc1nelty1mu4o

nancheng_single·2024-09-08 21:59

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

【全网首发】2024数学建模国赛C题39页word版成品论文【附带py+matlab双版本解题代码+可视化图表】

基于优化模型的农作物的种植策略完整版成品+py（matlab）代码解题在下面获取：点击链接加入群聊【2024数学建模国赛资料汇总】：http://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?

2024数学建模国赛比赛资料分享·2024-09-08 17:06

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二）

一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论：选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模

syugyou·2024-09-08 15:52

博物馆实景复刻如何实现？需要哪些技术？

实景复刻虚拟博物馆是指通过采集线下真实博物馆场景的信息，利用三维建模技术、Web3D技术等，对博物馆进行1:1像素级还原，构建一个高度逼真的线上虚拟博物馆，在网络上呈现给公众。

jimumeta·2024-09-08 14:17

2024年电工杯数学建模A题完整分析参考论文（共38页）（含模型和代码）

2024年电工杯数学建模A题完整分析参考论文A题：园区微电网风光储协调优化配置摘要2一、问题重述3二、问题分析4三、模型假设5四、模型建立与求解64.1问题164.1.1问题1思路分析64.1.2问题1

小文数模·2024-09-08 14:15

2024年第九届数维杯数学建模B题完整分析参考论文（共42页）（含模型和代码）

2024年第九届数维杯数学建模分析参考论文B题生物质和煤共热解问题的研究目录摘要4一、问题重述5问题1：分析正己烷不溶物(INS)对热解产率的影响5问题2：探讨INS和混合比例的交互效应5问题3：基于共热解产物的特性优化混合比例

小文数模·2024-09-08 14:45

VR虚拟展厅的应用场景有哪些？

虚拟展厅通过3D建模和虚拟现实技术，可以让观众在不接触实物的情况下，全方位、多角度地观赏文物和艺术品的细节，了解其背后的历史故事。

jimumeta·2024-09-08 14:13

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

2024年全国大学生数学建模-C 题农作物的种植策略-解题思路参考

根据乡村的实际情况，充分利用有限的耕地资源，因地制宜，发展有机种植产业，对乡村经济的可持续发展具有重要的现实意义。选择适宜的农作物，优化种植策略，有利于方便田间管理，提高生产效益，减少各种不确定因素可能造成的种植风险。某乡村地处华北山区，常年温度偏低，大多数耕地每年只能种植一季农作物。该乡村现有露天耕地1201亩，分散为34个大小不同的地块，包括平旱地、梯田、山坡地和水浇地4种类型。平旱地、梯田和

studyer_domi·2024-09-08 11:25

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

MindOpt V1.0优化种植计划问题，新的建模方法

在我们的实际生活中很多问题都可以通过数学规划的方法进行建模，实验求解器工具进行求解，比如工业上的排产排程，如何排产效率更高、金融中的投资理财，怎样投资风险更低等等，本篇将介绍一个农业的场景问题——种植计划

MindOpt_003·2024-09-08 11:52

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

2024年认证杯数学建模C题思路＋模型+代码

C题云中的海盐巴黎气候协定提出的目标是：在2100年前，把全球平均气温相对于工业革命以前的气温升幅控制在不超过2摄氏度的水平，并为1.5摄氏度而努力。但事实上，许多之前的研究已经指出，全球的碳排放以及气温升温的前景都无法达到这一预期标准。而且传统的减排措施的实施效果较为有限。为了应对全球变暖，一些科学家提出了叫做“地球工程”的改造手段。包括使用人工手段从空气中分离并储存二氧化碳，或者给大气中注入气

灿灿数模分号·2024-09-08 10:20

2024国赛数学建模保姆级选题建议，思路教程

2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目分析，思路模型代码论文持续更新，更新见文末名片A题：“板凳龙”闹元宵难度:中等偏上适合专业:工程力学、机械工程、物理、计算机科学、数学等专业的学生适合解答这一题