机器学习特征筛选第7页

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

chapter06 面向对象基础知识点Note

类的成员之一变量(属性)field类的成员之二方法method对象数组方法重载overload可变个数的形参语法糖方法的值传递机制递归关键字packageimportMVC设计模式import导入面向对象特征之一封装类的成员之三构造器

月下绯烟·2024-09-08 17:05

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

要说CV领域经久不衰的研究热点，特征提取可以占一席，毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。

深度之眼·2024-09-08 17:03

人脸识别技术框架

2、人脸关键点（确定眼睛，嘴角等特征位置）。3、人脸几何校正（把人脸通过缩放、旋转、拉伸等图像变化到一个比较标准的大小位置）。4、人脸光学校正（滤波，去除一些对光照敏感的面部特征）。

weixin_30314813·2024-09-08 16:32

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

人脸识别概述

facerecog一人脸识别系统结构图1显示了人脸识别系统所包含的各个模块，其中，图像采集模块用于采集包含人脸的图像；人脸检测跟踪模块用于确定视频中人脸的位置和大小，并确定同一个人在帧间的对应关系；而特征点定位模块用于定位眼睛

TreeFish2012·2024-09-08 16:26

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

3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案

目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析（PCA）协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景，但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃

长脖鹿Johnny·2024-09-08 14:14

目标检测-YOLOv4

相比YOLOv3，YOLOv4在框架设计、特征提取、训练策略等方面进行了全面升级。它在保持实时检测的同时，显著提升了检测性能，尤其在复杂场景中的表现尤为出色。

wydxry·2024-09-08 13:11

视觉SLAM十四讲学习笔记——第十讲后端优化（2）

但是随着时间的推移，累积的相机位姿和路标数量还是会导致计算量过大，以上一节的示例代码数据为例：16张图像，共提取到22106个特征点，这些特征点共出现了83718次。

晒月光12138·2024-09-08 13:10

参加《生涯创客营》初选自述

我是喜欢读古典老师的书，看古典老师的公众号，和大家一起学习古典老师的“得到”专栏，从朋友圈看到这个消息，毫不犹豫的报名吧，虽然我并没有上过新精英的课程，通过这次筛选的机会不是很大，可以依然想去申请。

李欣心理点滴·2024-09-08 13:30

理想与现实的差距之自律2

理想自律场景中的的一切都井然有序，有条不紊但支撑这一切的背后便是现实自律场景里一个个细节的筛选与不断优化，拿我来说，我必须确保以下几点养成习惯，才能做到相对有序。

丹苹园·2024-09-08 13:11

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

.Net6/.Net8(.Net Core) IIS中部署使用 IFormFile 上传大文件报错解决方案

上传文件有大小默认限制大约28.6MB解决办法.无论是Net6还是.Net8写法都一样方法一：IIS可视化操作1.打开InternetInformationServices(llS)管理器，选中主页2.双击打开请求筛选

weixin_41934979·2024-09-08 11:56

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

亚马逊云科技大语言模型加速OCR应用场景发展

在大型语言模型中，神经网络模型可以通过学习大量的语言数据，自动提取自然语言文本中的特征和模式，以实现自然语言的理解和生成。

热爱coding的星辰·2024-09-08 10:19

(感知机-Perceptron)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习、核方法

定义假设输入空间（特征空间）是χ\chiχ⊆Rn\subseteqR^n⊆Rn,输出空间是y={+1,−1}=\{+1,-1\}={+1,−1}。

剑海风云·2024-09-08 09:42

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

K近邻法（K-nearest neighbor,K-NN）—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习、核方法

,\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}）其中：xi∈χ⊆Rnx_i\in{\tt\chi}\subseteqR^nxi∈χ⊆Rn:实例的特征向量

剑海风云·2024-09-08 09:37

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

数据库面试题

事务的4大特征事务的隔离级别并发事务的问题MVVCundolog和redologmysql的锁全局锁（对数据库加锁）表锁（对表加锁）行锁参考文章：【MySQL笔记】正确的理解MySQL的MVCC及实现原理

dyjs.akcnzssa.s.·2024-09-08 08:03

Day04-线性代数-特征值和特征向量(DataWhale)

七、特征值和特征向量AAA是n阶方阵，数λ\lambdaλ，若存在非零列向量α⃗\vec{\alpha}α，使得Aα⃗=λα⃗A\vec{\alpha}=\lambda\vec{\alpha}Aα=λα

liying_tt·2024-09-08 08:03

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

线性代数学习笔记8-4：正定矩阵、二次型的几何意义、配方法与消元法的联系、最小二乘法与半正定矩阵A^T A

正定矩阵Positivedefinitematrice之前说过，正定矩阵是一类特殊的对称矩阵：正定矩阵满足对称矩阵的特性（特征值为实数并且拥有一套正交特征向量、正/负主元的数目等于正/负特征值的数目）另外

Insomnia_X·2024-09-08 06:49

【ABAP】ALV刷新显示及双击ALV跳转事务码的方法

REFESHALV如何只选中筛选后的全选或取消全选，方法如下。lt_filter表中就是被筛选后的数据，后续通过不同操作取得

Lingarrrd·2024-09-08 05:45

价格破百万拥有健康供需格局稀土板块业绩或将超预期！

行业产业链：行业特征：自2006

荒糖理财·2024-09-08 05:10

软件架构概念分类

计算组件是泛指的，可以进一步细分为处理组件，数据组件，连接组件可以是子系统，框架，模块，类等不同粒度的软件单元特征：(1.关注架构实践中的客体--软件，以软件本身为描述对象；(2.分析了软件的组成，即软件由

finemoon·2024-09-08 05:09

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

ClickHouse 二进制特征值怎么转化为字符串

要将二进制特征值转化为字符串，可以使用以下方法：1.使用base64编码base64是一种将二进制数据编码为ASCII字符串的方法。

树下水月·2024-09-08 02:20

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。

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

智能电话机器人电销- 完美解决企业营销扩展难题

智能电话机器人电销是利用人工智能技术，通过电话呼叫并与潜在客户进行对话，收集信息、建立客户档案、进行客户分类和筛选等一系列营销行为的方式。与传统

AI_wx_3307623172·2024-09-07 17:18

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

Word文档的表格处理技术详解

读取数据2.3写入数据三、调整表格布局3.1调整行高和列宽3.2合并与拆分单元格3.3插入与删除行/列3.4表格样式与格式化3.5表格的跨页显示四、表格的计算功能4.1快速计算4.2公式计算4.3排序与筛选五

傻啦嘿哟·2024-09-07 17:14

day47——面向对象特征之继承

一、继承（inhert）面向对象三大特征：封装、继承、多态继承：所谓继承，是类与类之间的关系。就是基于一个已有的类，来创建出一个新类的过程叫做继承。主要提高代码的复用性。

初夏怡情·2024-09-07 16:10

C#属性和字段的区别

1.属性：属性是用于描述对象的静态的特征，属性本身并不保存数据，它只是外界访问字段的一个入口，其数据类型要和字段一样，且采用Pascal命名法，属性是对字段的封装，publicstringstuname

MrLss·2024-09-07 14:56

无源波分和彩光模块_波分光模块详细介绍

波分光模块的特征1．设计灵活；2．可靠性高；3．低功耗；4．支持热插拔；5．LC双工接口；6．商业级工作温度：0°C-70°C，工业级工作温度：-40℃-85℃；7．最大传输距离可达130km；8．支持数字诊断

宏馨·2024-09-07 13:49

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

语音识别学习笔记2024

-简书音频转特征向量GitHub-librosa/librosa:Pythonlibraryforaudioandmusicanalysislibrosa

AI算法网奇·2024-09-07 12:16

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