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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
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2024-09-08 09:10
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将在2021年颠覆业务发展的十种技术
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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,
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2024-09-08 08:53
【Cesium实体创建】
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2024-09-08 08:05
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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、
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2024-09-08 08:01
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基于单片机多功能电子闹钟设计
**单片机设计介绍,基于单片机多功能电子闹钟设计文章目录一
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二、功能设计设计思路三、软件设计原理图五、程序六、文章目录一
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基于单片机多功能电子闹钟设计是一个结合了单片机控制、时间显示、闹钟提醒以及其他附加功能的综合性项目
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2024-09-08 04:36
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100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化(线性回归)
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我的昵称违规了
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2024-09-08 03:15
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
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、自然语言处理、计算机视觉等)。
liyy614
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2024-09-07 23:31
ai编程
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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、
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、人工智能、物联网和安全。使用AWS有哪些好处?
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2024-09-07 22:53
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Caffeine 与 Guava Cache
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1.1背景在项目开发中,为提升系统性能,减少IO开销,本地缓存是必不可少的。
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2024-09-07 21:19
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——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
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原理精解【1】
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2024-09-07 19:06
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】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
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机器学习
概率论
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共轭先验
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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
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【Rust光年纪】从心理学计算到
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:Rust语言数据科学库全方位解读!
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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
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Rust光年纪
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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
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十步杀一人_千里不留行
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2024-09-07 17:17
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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
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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
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2024-09-07 13:19
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基础+实战案例
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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
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图像去噪算法代码c语言
企业大规模部署
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模型的困境
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Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理
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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
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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
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2024-09-07 08:45
基础数学与应用数学
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第十届脑电
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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
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2024-09-07 08:35
【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
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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。
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2024-09-07 05:22
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使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别
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开发者社区小百科
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2024-09-06 20:59
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【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
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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
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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
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[记录]-js中的==运算符和===运算符。
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在JavaScript中,==和===运算符一直是一个令人头疼的问题。==用来判断等式两边的值是否宽松相等。===用来判断等式两边的值是否严格相等。
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【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
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2024-09-06 15:55
python运行报错解决记录
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【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、
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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
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2024-09-06 15:24
python运行报错解决记录
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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,
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跟着紫枫学姐学CDA
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2024-09-06 15:20
数据分析题库
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Python读取Excel数据
一、引言在数据科学、
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、财务分析等多个领域,
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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、
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Python_chichi
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】交通勘测
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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
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SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记
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(ML):集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
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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
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Java在智能数据挖掘系统的应用
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EI会议推荐-第二届大数据与数据挖掘国际会议(BDDM 2024)
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Spring boot启动过程详解
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Springboot为spring集成开发带来很大的遍历,降低了spring中bean的配
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2.K近邻K近邻算法(KNN)的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离,选取距离最近的K个样本,根据这些样本的标签进行分类或回归。KNN属于非参数学习算法,因为它不假设数据的分布形式,主要依赖距离度量来进行决策。优点简单易懂:KNN算法非常直观,容易理解和实现。无假设:KNN算法对数据没有假设,适用于复杂分布的数据集。适用于多类分类问题:KNN能够处理多类分类问题,只需在投票过程
可口的冰可乐
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Spark入门:KMeans聚类算法
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面向可信和节能的雾计算医疗决策支持系统的优化微型
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与可解释人工智能
这篇论文的标题为《OptimizedTinyMachineLearningandExplainableAIforTrustableandEnergy-EfficientFog-EnabledHealthcareDecisionSupportSystem》,发表在《InternationalJournalofComputationalIntelligenceSystems》2024年第17卷,由R.
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matlab怎么调用python模型_matlab怎么调用python
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中为什么要做特征归一化”,我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响,不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征,另外从梯度下降的角度理解
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