机器学习捡球机器人

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现关键词：深度学习、入侵检测、网络安全、机器学习、神经网络、特征提取、实时分析文章目录基于深度学习的入侵检测系统设计与实现1.背景介绍1.1网络安全的重要性1.2传统入侵检测系统的局限性
AI天才研究院·2025-02-22 13:44

【机器学习基础】第六课：线性回归

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。1.线性模型基本形式给定由ddd个属性描述的示例x=(x1;x2;...
x-jeff·2025-02-22 12:43

机器学习库

机器学习一個很棒的機器學習框架、庫和軟件的精選列表（按語言）。靈感來自於awesome-php。计算机视觉Scikit-Image-Python中图像处理算法的集合。
Welosthesightof·2025-02-22 12:11

独立开发者灵感日报：简化您生活的 IT 聊天机器人

FleetAICopilotSlogan：简化您生活的IT聊天机器人标签：人工智能·机器人·科技为什么值得推荐：FleetAICopilot是您新的AI驱动的IT助手，可简化设备管理并转换日常IT任务。
前端后花园·2025-02-22 11:33

机器学习：入门方法与学习路径 (附资料)

◆◆◆1.引言也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈
weixin_34051201·2025-02-22 11:02

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，旨在让开发者能够构建和训练各种深度学习模型。
AC使者·2025-02-22 10:57

人工智能训练师如何做文本数据标注？

文本数据标注是对数据进行结构化、分类、分词、情感分析、命名实体识别（NER）等操作，为机器学习模型提供准确的输入。以下是常见的文本数据标注任务和对应的Python代码示例。
小宝哥Code·2025-02-22 10:27

强烈推荐的3款低代码爬虫，程序员必备

爬虫使用场景也很多，比如：搜索引擎机器人爬行网站，分析其内容，然后对其进行排名，比如百度、谷歌价格比较网站，部署机器人自动获取联盟卖家网站上的价格和产品描述，比如什么值得买市场研究公司，使用爬虫从论坛和社交媒体
朱卫军 AI·2025-02-22 10:27

计算机毕业设计吊炸天Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测

开发技术SparkHadoopPython爬虫Vue.jsSpringBoot机器学习/深度学习人工智能创新点Spark大屏可视化爬虫预测算法功能1、登录注册界面，用户登录注册，修改信息2、管理员用户：
qq_80213251·2025-02-22 08:35

深入解析 Hydra 库：灵活强大的 Python 配置管理框架

深入解析Hydra库：灵活强大的Python配置管理框架在机器学习、深度学习和复杂软件开发项目中，管理和维护大量的配置参数是一项具有挑战性的任务。
萧鼎·2025-02-22 07:59

《机器学习实战》专栏 No12：项目实战—端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测

《机器学习实战》专栏第12集：项目实战——端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测本集为专栏最后一集，本专栏的特点是短平快，聚焦重点，不长篇大论纠缠于理论，而是在介绍基础理论框架基础上，快速切入实战项目和代码
带娃的IT创业者·2025-02-22 07:59

一文了解AI大模型相关知识点（含资料分享）

一、AI大模型的定义和背景AI大模型指具有庞大规模和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经
大模型研究院·2025-02-22 06:54

SD模型微调之LoRA

热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习论文概念核心原理优点训练过程预训练模型加载选择微调的层LoRA优化的层Cross-Attention（跨注意力）层
好评笔记·2025-02-22 06:22

ollama stream“:True django如何返回数据

Ollama主要用于处理文本生成任务，如聊天机器人、自动完成等，通常这些任务会产生大量的文本输出，因此使用流式传输可以有效减少延迟和提高用户体验。
计算机辅助工程·2025-02-22 06:20

Go 企业开发知识链

Go企业级-全局篇Go企业级-全局篇，又名：Go企业级应用到底层开发（第4天）这个系列是准备做从go基础到Web开发，系统编程，云原生应用,网络编程,工具和脚本开发,机器学习，CGo编程，还有最后的编译器层级底层的分析
Wade_Crab·2025-02-22 05:12

【Python】成功解决: OSError: [Errno 22] Invalid Argument

OSError:[Errno22]InvalidArgument博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等
云天徽上·2025-02-22 05:09

深度学习-124-LangGraph之基础知识(一)基本聊天机器人和工具增强的聊天机器人

文章目录1基本使用1.1聊天模型1.2创建图1.3与ICEL交互2构建一个基本的聊天机器人2.1定义状态2.2添加节点2.3添加边(入口点)2.4添加边(终点)2.5编译图2.6调用2.7整体代码3使用工具增强聊天机器人
皮皮冰燃·2025-02-22 04:36

橙狮AI图像识别绘本阅读方案（含完整源代码和开发文档）

概述本文描述一个基于人工智能2D图像识别算法实现的绘本阅读方案，应用于绘本阅读机器人和绘本阅读手机APP。主要内容包括：基础算法，方案架构及工程化，项目遇到的坑及解决方案。
橙狮科技·2025-02-22 04:05

领航-跟随型编队 （六）避障问题综述

领航-跟随型编队避障问题指编队在运动过程中，领航机器人根据某种方式获取与识别前方障碍物，同时编队整体采取一定方法及时规避障碍物与防止内部碰撞，涉及到障碍物检测、编队避障规划、编队避碰协调，运动控制等问题
丑萌硬件媛·2025-02-22 03:47

（《机器学习》完整版系列）附录 ——3、复合函数梯度的链式法则（链的次序不可交换）

推导了复合函数梯度的链式法统一形式。首创了的链式记号，非常易记：分子右挪+分数约分，特别是它强调了链的表达次序，由于矩阵积没有交换律，故该链的次序不可交换。注：修正了一般教材中的错误次序（在标量时正确）链式法则在此基础上，我们讨论复合函数的链式法则（只讨论复合后为标量函数的情况，即zzz为标量）。1.当自变量为标量xxx时，梯度为标量：∂z∂x\frac{\partialz}{\partialx}
人工干智能·2025-02-22 03:17

使用Java构建物联网应用的最佳实践

使用Java构建物联网应用的最佳实践大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技·2025-02-22 02:46

利用DeepSeek提升编程效率:全面指南

它利用先进的自然语言处理和机器学习技术,为程序员提供智能代码补全、代码生成、错误检测等功能。2.Dee
一小路一·2025-02-22 02:45

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 1

1.引言故事简介小明是一个计算机专业的大三学生，近期在学校里接触到了机器学习。他在某次校园活动中发现，活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数，导致准备的物料经常不够或浪费。
山海青风·2025-02-22 01:05

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 2

——从零开始的第一个机器学习程序1.为什么要写这个“Hello,TensorFlow!”？无论学习什么新语言或新框架，“HelloWorld!”
山海青风·2025-02-22 01:05

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

Java在物流自动化领域的核心优势分析-3,500台仓库机器人调度设计

3,500台仓库机器人调度系统设计方案Java作为仓库机器人调度核心语言的综合优势分析一、Java的高性能特性支撑复杂业务场景JIT编译优化Java的即时编译器（JIT）将字节码动态编译为本地机器码，在调度机器的实时路径规划场景中
爱吃青菜的大力水手·2025-02-22 00:21

如何系统学习 MATLAB

它不仅在矩阵运算、数据分析和图形可视化等方面表现出色，还在信号处理、控制系统设计以及机器学习中占有重要地位。
热爱技术。·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于处理和分析大规模数据。
Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

解析Python网络爬虫：核心技术、Scrapy框架、分布式爬虫（选择题、填空题、判断题）（第1、2、3、4、5、6、7、10、11章）

第一章【填空题】网络爬虫又称网页蜘蛛或（网络机器人）网络爬虫能够按照一定的（规则），自动请求万维网站并提取网络数据。根据使用场景的不同，网络爬虫可分为（通用爬虫）和（聚焦爬虫）两种。
一口酪·2025-02-21 19:41

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有强大的特征学习和模式识别能力，为入侵检测技术带来了新的机遇。本文深入探讨了基于深度
AI天才研究院·2025-02-21 19:39

2024年国内人工智能大模型汇总

该产品是百度在人工智能领域深耕十余年后，拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE的基础上，利用跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力而开发的一款AI聊天机器人。
kiiy2·2025-02-21 18:02

大一的你如何入门TensorFlow

接下来，可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架，如果没有基本的理解，直接上
eso1983·2025-02-21 18:31

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术，能够在没有外部标记的情况下，实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备，允许开发者创建沉浸式的AR应用，无需额外硬件支持。
chenjj4003·2025-02-21 16:16

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。
m0_73286250·2025-02-21 15:02

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说，新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。
知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易
iiilloi·2025-02-21 15:01

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。
路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证
zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。
数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最
数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习—逻辑回归

本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限，内容可能有些许错误。如有错误，请发在评论区。
60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

Linux升级openssl解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-02-21 14:21

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法，介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而，这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能，视频引入了向量化运算的概念，即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量
若兰幽竹·2025-02-21 13:50

腿足机器人之十- SLAM地图如何用于运动控制

腿足机器人之十-SLAM地图如何用于运动控制腿足机器人SLAM地图的表示与处理全局路径规划：地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划：实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制
shichaog·2025-02-21 12:06

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类
村北头的码农·2025-02-21 10:19

机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |

第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）3.2.1对目标函数求
小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:36

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

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小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

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过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中，接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同，随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是，即使陷入局部
被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

基于旭日派的Ros系统小车的再开发——使用python脚本Astra调用深度相机（学习笔记）

1、Ros系统的简要介绍：ROS是你的机器人的操作系统。它运行在各种不同类型的计算机上的标准Linux系统之上，如树莓派或其他的一些单片机、以及笔记本电脑或台式电脑。
Z._ Yang·2025-02-21 07:32
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