机器学习推导合集

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度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。

·2025-03-11 19:35

2025 年政府工作报告中的科技要点解读以及机会点

壮大新兴产业：深入推进战略性新兴产业融合集群发展，开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动，推动商业航天、低空经济等新兴产业

番茄老夫子·2025-03-11 19:56

《 C++ 点滴漫谈：三十》高手写 C++，参数这样传才高效！你真的用对了吗？

在本篇博客中，我们全面探讨了C++的各种参数传递方式，包括值传递、引用传递、指针传递等，并深入解析了**constexpr、consteval、std::forward、完美转发、auto模板推导等现代

Lenyiin·2025-03-11 18:18

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

三维声学各向异性材料设计：具体步骤与示例

三维声学各向异性材料设计：具体步骤与示例1.理论建模：三维微结构与等效参数映射(1)各向异性密度张量推导假设材料由椭球体散射体周期性嵌入基体材料构成，其等效密度张量可通过三维均匀化理论计算：未旋转椭球的局部密度张量

斡旋小羊·2025-03-11 18:42

CCF-CSP第27次认证第一题——如此编码【NA公式推导】

CCF-CSP第27次认证第一题——如此编码官网题目链接时间限制：1.0秒空间限制：512MiB下载题目目录（样例文件）题目背景某次测验后，顿顿老师在黑板上留下了一串数字23333便飘然而去。凝望着这个神秘数字，小P同学不禁陷入了沉思……题目描述已知某次测验包含n道单项选择题，其中第i题（1≤≤1≤i≤n）有ai个选项，正确选项为bi，满足≥2ai≥2且0≤<0≤bi<ai。比如说，ᵅ

CS战士plus·2025-03-11 18:11

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波，并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波？

DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-11 17:35

从零手撕 LLaMa3 项目爆火（图解+代码）

汇总合集《大模型面试宝典》(2024版)发布！一个月前，Meta发布了开源大模型llama3系列，在多个关键基准测试中优于业界SOTA模型，并在代码生成任务上全面领先。此后，开发

机器学习社区·2025-03-11 16:27

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

【＜一＞炼丹初探：JavaWeb 的起源与基础】之 JavaWeb 项目的部署：从开发环境到生产环境

点击此处查看合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?

Foyo Designer·2025-03-11 11:44

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话

【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

神经网络中梯度计算求和公式求导问题

以下是公式一推导出公式二的过程。

serve the people·2025-03-11 06:09

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

清华、北大DeepSeek使用手册：8本，698页大合集

链接：https://pan.quark.cn/s/79b8b14e2c56以前看了很多教程，都感觉特别花哨，没啥干货，大部分就是把GPT的说明书稍微改改，就拿来用在DeepSeek上了，没啥用。但清华和北大这个手册完全不一样！它先是给你讲清楚原理，然后手把手教你怎么科学地使用。它不只是告诉你怎么提问，还会告诉你为啥要这么问，这不就是教你怎么掌握提示词的底层逻辑嘛。

2501_90850576·2025-03-11 01:58

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

Python编程常用的36个经典案例

1.列表推导式fizz_buzz_list=["FizzBuzz"ifi%15==0else"Fizz"ifi%3==0else"Buzz"ifi%5==0elseiforiinrange(1,101)

编程阿布·2025-03-11 00:21

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之第一次下午茶

点击此处查看脑洞小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html阳光透过窗户，斑驳地洒在办公室的每一个角落，给这个略显拥挤的空间带来了一丝温暖

Foyo Designer·2025-03-10 22:10

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之第一次项目延期

点击此处查看脑洞小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html场景一：项目经理的“背锅之旅”项飙（心里OS：唉，这项目延期得像场噩梦

Foyo Designer·2025-03-10 22:10

千里马Framework手机车机互联投屏实Hal+perfetto+SurfaceFlinger合集

千里马Android手机大厂入职培训Framework系统高级开发课资料地址https://pan.baidu.com/s/1GIsMJ9BGgjgbJCrsVNDi6A?pwd=2q49千里马Android高级架构师系统源码Framework实战系列千里马Android手机大厂Framework系统-跨进程通信高级实战课千里马Android手机大厂Framework系统-Input系统专题实战课

2501_91082100·2025-03-10 22:09

【＜一＞炼丹初探：JavaWeb 的起源与基础】之 Servlet 与 JSP 的协作：MVC 模式的雏形

点击此处查看合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?

Foyo Designer·2025-03-10 22:38

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联

weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

谷云科技iPaaS产品3月更新速递｜API计费、AI助手功能持续升级

谷云科技混合集成平台iPaaS近期对以下功能实现进一步升级：API计费功能更为全面、细致随着企业加速通过API开放服务能力，外部客户调用API计费的需求显著增长。

·2025-03-10 17:50

Python 课课练 (八)：函数课后练习题

目录一、函数课后练习题练习前置知识ChapterOne:开启Python之旅ChapterTwo:Python语言基础、运算符与表达式、程序的控制结构合集ChapterThree:Python序列之字符串操作详解

Amo Xiang·2025-03-10 17:29

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

QwQ-32B通用能力测评的详细分析

的通用能力测评围绕三大核心评测体系展开，覆盖逻辑推理、多轮对话、复杂指令遵循、工具调用等综合能力：LiveBench（“最难LLMs评测榜”）设计方：Meta首席科学家YannLeCun团队主导构建任务类型：数学证明：需完成包含多步推导的几何

大势下的牛马·2025-03-10 16:57

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com

任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观

七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

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