机器学习数据挖掘自动驾驶

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色，推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。
Network_Engineer·2024-09-08 12:58

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

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

【IT】软件行业发展的前瞻性和希望的广度

我说一下我对程序应用的一个看法就是我其实个人不太建议自动驾驶技术的发展因为这个东西它说到底还是什么那么一点安全隐患，虽然我们平常考虑用同时实行各种各样的高级的自动作用，但是自动驾驶可能是个特例，其实我个人觉得程序可以在以下方面发展
天若有情673·2024-09-08 10:47

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。
MavenTalk·2024-09-08 09:10

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，
鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。
Jtti·2024-09-08 08:01

【关于车载测试的基础知识的认知详解】

目录一、目前车企的趋势1.电动化：2.自动驾驶技术：3.车联网（ConnectedCars）：4.智能化和数字化：5.安全性：6.轻量化：7.个性化和定制化：8.供应链和制造创新：9.法规和政策：10.
@逝水流年轻染尘@·2024-09-08 07:24

车载测试| 汽车的五域架构 （含线控技术知识）

汽车的五域架构是一种将汽车电子控制系统按照功能进行划分的架构模式，主要包括动力域、底盘域、座舱域、自动驾驶域和车身域。
squirrel快乐敲码·2024-09-08 06:48

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师
我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

第15篇 运用指挥家思维模型开发自动驾驶算法

如何带领一个团队共同开发一项自动驾驶功能，问题边界和指挥家问题边界是相似的，首先，各个算法工程师都是在有明确边界下的内部协作，共同开发一个新功能；其次，最终集成后呈现的功能是前期可调试测试的。
墨客云开·2024-09-08 02:58

一文让你搞懂什么是AI大模型

无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么，什么是AI大模型？它们有哪些特点和应用场景？本文将带你一探究竟。
码上飞扬·2024-09-08 00:11

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。
liyy614·2024-09-07 23:31

如何进行 AWS 云监控

它提供广泛的云服务，包括计算能力、存储选项、网络功能、数据库、分析、机器学习、人工智能、物联网和安全。使用AWS有哪些好处？
ManageEngine卓豪·2024-09-07 22:53

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导
辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上，但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来，
叶绿先锋·2024-09-07 19:06

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4
Lossya·2024-09-07 19:33

【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例

引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示1.5局限性二、朴素贝叶斯网络在python中的实例2.1实例背景2.2实现步骤2.3python代码2.4代码解释三、概率推断在医疗领域中的使用3.1概率推断在医疗领域的使用3.2自动化推断的优
Lossya·2024-09-07 19:33

【Rust光年纪】从心理学计算到机器学习：Rust语言数据科学库全方位解读！

Rust语言的数据科学和机器学习库大揭秘：核心功能、使用指南一网打尽！前言随着数据科学和机器学习在各个领域的广泛应用，使用高效、稳定的编程语言来实现这些功能变得尤为重要。
friklogff·2024-09-07 18:59

前端数据埋点

下面说说我的观点一、什么是埋点埋点，是数据采集领域，简单来说就是行为数据收集二、为什么采用埋点数据生产->数据收集->数据处理->数据分析->数据驱动/用户反馈->产品优化/迭代通过大数据处理，数据统计，数据挖掘等加工
小童不学前端·2024-09-07 18:52

Python与R的完美协作：深入解析subprocess模块调用R脚本的参数传递机制

在数据科学和机器学习领域，Python和R经常需要协同工作。作为一名数据科学家，掌握这两种语言的交互技巧至关重要。
十步杀一人_千里不留行·2024-09-07 17:17

寻找区块链行业里数字内容分发的独角兽

事实上互联网巨头们也都在内容分发领域奋力拼杀，但他们无非是在内容整合、数据挖掘、精准投放这些方面做文章。面对这个市场里最大的痛点：侵权、利益分配不均等问题，这些中心化的组织要么无能为力，要么自
BBFund·2024-09-07 17:46

Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明

Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征
仙魁XAN·2024-09-07 13:19

自然语言处理系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架

文章目录自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架安装和部署过程总结自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架TensorFlow作为最流行的深度学习框架之一，表达了高层次的机器学习计
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-07 11:11

图像去噪算法代码c语言,深度学习图像去噪代码

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力
weixin_39777018·2024-09-07 11:40

企业大规模部署机器学习模型的困境

基石风投合伙公司研究人工智能、机器学习的分析师、美国纽约大学的前数据科学家JustinGage不久前写了一篇文章[1]，为我们讲述了机器学习的部署和建模的不同之处，以及在公司
AI前线·2024-09-07 11:57

Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理

通过高精度的图像识别与机器学习技术，将繁琐的手动输入工作转化为自动化的过程，不仅提升了数据处理速度，还极大降低了人为错误。
翔云API·2024-09-07 09:24

Python中的深度学习神经网络

卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
2301_78297473·2024-09-07 08:46

c++ +Opencv实现车牌自动识别

字符识别：利用机器学习算法或者OCR（光学字符识别）技
听忆.·2024-09-07 08:16

人工智能与机器学习原理精解【16】

文章目录因果推理概率空间模型一、定义二、性质三、构建步骤四、示例五、应用联合分布概述联合分布函数和概率密度函数之间的主要关系离散型联合分布连续型联合分布联合分布函数一、定义二、性质三、计算四、例子五、例题Reichenbach的共同原因原则定义与背景主要内容数学原理概述应用与推断应用领域注意事项Reichenbach共同原因原则（赖兴巴赫共同原因原理）的实例1.自然科学领域实例一：地震与海啸的相关
叶绿先锋·2024-09-07 08:45

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖
茗创科技·2024-09-07 08:35

数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法

参考时间序列异常值的分类及检测参考异常值数据预警分析1时间序列异常的类型时间序列异常检测是数据处理和分析的重要环节，广泛应用于量化交易、网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备日常维护等领域。
皮皮冰燃·2024-09-07 07:37

【PyTorch】PyTorch中的方法torch.randperm()介绍

这个函数是非常有用的，尤其是在需要随机打乱数据或索引时，比如在训练机器学习模型时打乱数据顺序，以确保模型训练的泛化能力。参数n(int):输出张量的长度，即最大的数字为n-1。
读思辨·2024-09-07 05:22

比亚迪方程豹携手华为乾崑智驾，开放合作，加速中国智驾技术向前

同时，比亚迪是获得全国第一张高快速路段有条件自动驾驶（L3级）测试牌照，也是国内首批获得L3准入的车企。
科技真优趣·2024-09-07 00:26

Python编码系列—Python项目架构的艺术：最佳实践与实战应用

自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-06 22:14

使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别

通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片识别。学员可以通过本实验，对深度学习Tensorflow框架有一个简单、直观的了解。
开发者社区小百科·2024-09-06 20:59

【车辆轨迹处理】python实现轨迹点的聚类（一）——DBSCAN算法

空间聚类分析是一种无监督形式的机器学习。通过空间聚类可以从空间数据集中发现隐含的信息。  
空之箱大战春日影·2024-09-06 20:28

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

引言TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的开源机器学习库，用于各种复杂的数学计算，特别是涉及深度学习的计算。它提供了大量工具和资源，用于构建和训练机器学习模型。
极客代码·2024-09-06 19:56

【Python报错】成功解决ValueError: all input arrays must have the same shap

【Python报错】成功解决ValueError:allinputarraysmusthavethesameshape在Python编程中，尤其是在使用NumPy、Pandas或进行机器学习、深度学习等数据处理和模型训练时
云天徽上·2024-09-06 15:55

【Python报错】成功解决IndentationError: expected an indented block

【Python报错】成功解决IndentationError:expectedanindentedblock欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地
云天徽上·2024-09-06 15:24

每天一个数据分析题（五百一十四）- 决策树算法

externalnode）D.叶结点（leafnode）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-09-06 15:20

Python读取Excel数据

一、引言在数据科学、机器学习、财务分析等多个领域，
shiming8879·2024-09-06 14:14

一篇经典Python编程常用的30个操作以及代码演示（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

这些案例将涵盖数据处理、算法、文件操作、数据可视化、网络编程、机器学习等多个领域.以下是具体的操作步骤和示例代码：基础操作1.计算两个数的和defadd(a,b):returna+bprint(add(
Python_chichi·2024-09-06 13:38

【机器学习】交通勘测

交通勘测交通勘测中的关键应用场景交通勘测中常用的数据来源交通勘测中的挑战结论边走、边悟迟早会好机器学习在交通勘测中的应用非常广泛，可以用于交通流量预测、事故检测、车辆分类、道路拥堵管理等多个方面。
听忆.·2024-09-06 12:03

【机器学习】模型性能与可解释性的矛盾以及如何提高可解释性和模型性能

引言文章目录引言一、模型性能与可解释性的矛盾1.1矛盾的一些关键点1.1.1模型性能1.2可解释性1.3矛盾点1.3.1复杂性与简单性1.3.2黑盒模型1.3.3业务需求1.3.4合规性和责任1.4解决方案1.4.1使用可解释的模型1.4.2模型简化1.4.3后验可解释性技术1.4.4模型集成1.4.5业务与技术的平衡1.5总结二、如何提高可解释性2.1选择可解释的模型2.2模型简化2.3部分依赖
Lossya·2024-09-06 11:57

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
慘綠青年627·2024-09-06 10:44

Python人工智能学习路线_python ai学习

deffuntion():return'haha，往下看，下面会介绍方法'回到笔者，一名普普通通的程序员，当初也是”误打误撞“学习Python入门到机器学习、深度学习，至今有4个年头，踩了很多坑，下文说到的学习方法
性能优化Java开发·2024-09-06 09:11

Java在智能数据挖掘系统的应用

智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言，因其强大的性能和丰富的生态系统，在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。
lizi88888·2024-09-06 09:10

EI会议推荐-第二届大数据与数据挖掘国际会议（BDDM 2024）

第二届大数据与数据挖掘国际会议（BDDM2024）1、基本信息大会官网：http://www.icbddm.org/官方邮箱：[email protected]主办方：武汉纺织大学会议时间：2024年12月13
shiyuankeyan·2024-09-06 08:36
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