机器学习硬核手写第23页

2023-01-06如何写好作文

建议：一、能说出来就能写出来我口表我心，我手写我口，就能打消孩子对写作文的距离感和畏惧感。

有种幸福·2024-02-13 12:05

为了更了解女友的情绪，我居然...

回归正题，目前大模型、机器学习风头正盛，对于我们正常打工人来说，离得远，也不远。你可能早已听说，但如果让你来做，无从下手，什么？先买1000张RTX5000显卡吗？

不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:34

python+大数据学习打卡day1

企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(bigdata)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主

岁月不静好456·2024-02-13 11:11

全连接神经网络实现手写数字识别

可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章，此时的你们正在为作业发愁，哈哈其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别

zeronose·2024-02-13 10:52

基于卷积神经网络模型的手写数字识别

基于卷积神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1卷积神经网络模型方案3.2卷积神经网络模型训练过程3.3卷积神经网络模型测试四.程序设计一

Jc.MJ·2024-02-13 10:22

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

实验目的在matlab平台上，采用神经网络实现手写数字识别。在实验过程中：1、初步探讨数据集预处理的作用。2、增加对神经网络的理解，探讨隐含层层数，节点数和训练步长对识别成功率的影响，找到较佳的参数。

入门小新手·2024-02-13 10:22

基于全连接神经网络模型的手写数字识别

基于全连接神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1全连接神经网络模型方案3.2全连接神经网络模型训练过程3.3全连接神经网络模型测试四.

Jc.MJ·2024-02-13 10:21

能否手写vue3响应式原理-面试进阶

（三）手写实现1、实现Reactive基于原理，我们可以先写一下测试用例//reactive.spec.tsdescribe("effect",()=>{it("happypath",()=>{constoriginal

helloworld1024z·2024-02-13 09:01

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。

小贝学生信·2024-02-13 09:46

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有：简单交叉验证（HoldOut检验，例如train_test_split）、k折交叉验证（例如KFold）、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score是根据模型进行计算，计算交叉验证的结果，你可以简单认为就是cr

一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

我的致悼词

课后我就开始书写，手写在自己的笔记本子上，网上的当时就完成了作业，也就是简单的几十个字。但是这几天看到了冉冉老师夫妇俩以及同学们的死亡致悼词，非常细腻而又清晰的文笔，能够把自己勇敢死去给自己撰写的致

王志华身心训练·2024-02-13 08:13

Nuscenes数据集点云数据如何转换到图像上

零、概要注意：该文章是手写ai自动驾驶，Nuscenes数据集的笔记。首先，学习需要使用到nuScenes数据集。

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:48

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。（AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释）

无水先生·2024-02-13 07:07

机器学习原型聚类

1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类，混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

AI绘画API：提升艺术创作的效率和品质

它可以通过机器学习技术学习艺术家的创作风格和技巧，生成具有相似风格的创作作品。在

API小百科_APISpace·2024-02-13 07:25

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！

统计学家·2024-02-13 07:20

《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用

软工菜鸡·2024-02-13 06:35

单例模式 C++

6种单例的手写，都是懒汉（饿汉代码在“懒汉/饿汉的区别”）目录✊前言GPT解析概念解析RAII懒汉/饿汉的区别特点举例单例--伪代码适用场景单例--实现方式优缺点手写6种单例模式(一)懒汉--内存泄露(

千帐灯无此声·2024-02-13 06:28

语言模型大战：GPT、Bard与文心一言，谁才是王者？

在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关领域的高等教育背景，有些还拥有博士学位。

栈江湖·2024-02-13 06:27

探索XGBoost：时间序列数据建模

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:22

探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:19

共读《爆款写作课》第三天

每一天发生的事都可以是和读者一起共鸣的故事，多观察，多动手写。而写作

乐宝屋啊·2024-02-13 03:38

骑手的远方

作者：黎荔偶然读到一位外卖骑手写的诗。

文化学者黎荔·2024-02-13 03:11

从零开始写一个babel插件

那我们可能会好奇babel到底是怎么做到的呢，接下来我们就从手写一个babel插件入手来一起学习学习。

Carols·2024-02-13 03:34

机器学习之xgboost算法及特征筛选和GridSearchCV

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsimportpicklefromxgboost.sklearnimportXGBRegressorfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromclean_dataimportpre

Jlan·2024-02-13 02:09

物质帮助，如果不能触动心灵。。。

我也去认领了一个心愿，把晞晞爸崭新乒乓球拍给送出去了，当然，我还手写了一封信。彭**或许现在的你觉得自己很不幸，没有了母亲的关爱，家里经济条件太

木柚夕·2024-02-13 02:19

linux命令大全

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，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

默默编码的Fxdll·2024-02-13 02:31

如何交付机器学习项目：一份机器学习工程开发流程指南

摘要：本文描述机器学习任务的“OODA环”的概念，迭代地执行四个过程：分析、选择方法、实现、测量步骤，循环此过程以提升开发效率。

城市中迷途小书童·2024-02-13 02:44

Taurus: 面向机器学习的数据面架构

日益复杂的网络和多样化的工作负载要求网络内置更多的自动化决策能力，通过可编程网络设备在用户面支持机器学习工作负载就是一个可能的选项，本文提出了一种支持用户面推理的架构设计，相对控制面机器学习的性能有数量级的提升

DeepNoMind·2024-02-12 23:01

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

Python学研大本营·2024-02-12 23:17

这次理解透彻了！用代码从零实现大模型的自注意力、多头注意力。。。

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。

Python算法实战·2024-02-12 23:47

葫芦书第一章——特征工程

葫芦书是机器学习岗位面试的必读书，第一遍读，就当作对自己这四个月以来入门机器学习的知识测验，顺便查漏补缺。

单调不减·2024-02-12 22:08

新手写作赚钱哪个平台好，新手去晋江还是番茄好

一、新手写作赚钱的平台选择写作可以是一种赚钱的好方式，尤其对于新手来说，选择一个适合自己的写作赚钱平台至关重要。下面将介绍一些平台供新手参考。

配音新手圈·2024-02-12 22:34

第七届核磁机器学习班（训练营：2023.9.4~9.16）

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★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-02-12 21:08

[韩顺平]python笔记

python对大数据分析、人工智能中关键的机器学习、深度学习都提供有力的支持Python支持最庞大的代码库，功能超强数据分析：numpy/pandas/os机器学习：tensorflow/scikit-learn

超级用户 root·2024-02-12 20:54

《统计学简易速速上手小册》第9章：统计学在现代科技中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1统计学与大数据9.1.1基础知识9.1.2主要案例：社交媒体情感分析9.1.3拓展案例1：电商销售预测9.1.4拓展案例2：实时交通流量分析9.2统计学在机器学习和人工智能中的应用9.2.1

江帅帅·2024-02-12 20:54

通过Python调用QQAI做手写OCR识别并导出结果字段到excel里

有个需求：现场需要根据打印的表格手工填写好内容，然后再在电脑上一个个录入进去，费时费力，所以想是否可以通过程序把照片内需要的数据读取出来并导出到excel表格里。网上找了一下教程，目前百度AI和QQAI都有OCR识别的能力开放平台，看评论腾讯稍微好一点，所以选择了QQAI（其实半斤八两，最后结果都不大好）代码如下：importqqaifromosimportpathfromwin32com.cli

cyber_1987·2024-02-12 20:47

产品经理内容分享(六)：AI产品经理需必备那些能力

目录必备的AI技术知识第一章：AI产品经理是否需要懂技术及其程度第二章：AI产品经理必备的AI技术基础知识——基础算法与机器学习方法第三章：AI产品经理必须要懂的AI技术知识——场景应用第四章：AI算法与模型的关系第五章

之乎者也··2024-02-12 20:45

2020-12-22

调整一下记录的时间准备把时间放到早晨经过一晚上的沉淀也是昨天的一个回忆同时也可以对今天的任务做一个规划短暂的停歇也是可以原谅的但是不可以原谅的是一蹶不振要知道自己是干嘛的每个阶段以及每个时期的任务一点点的向目标靠近走很长的路要记得最初的目的不是为了锻炼身体就要记得自己的目标沿途的风景交往的人都是生活一个是对老梁昨天讲的关于情商的课程的一个回顾以及自己的一个看法收获不足与提升的方面还有就是机器学习接

QuietRG·2024-02-12 20:20

探索嵌入式系统的未来发展趋势

1.人工智能与机器学习的融合随着人工智能和机器学习技术的快速发展，嵌入式系统将更多地融合这些先进技术。未来的嵌入式系统将具备更强大的智能和

迷璃学妹·2024-02-12 20:40

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

过拟合和欠拟合的表现和解决方法。其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见。过拟合过拟合的表现模型在训练集上的表现非常好，但是在测试集、验证集以及新数据上的表现很差，损失曲线呈现一种高方差，低偏差状态。(高方差指的是训练集误差较低，而测试集误差比训练集大较多)过拟合的原因从两个角度去分析：模型的复杂度：模型过于复杂，把噪声数

是Dream呀·2024-02-12 19:05

手写绘画分享（温暖篇）Day52

冬天快到了，So决定给大家分享一波温暖的手写文案&小图案【大部分手写文案摘抄自小红书】【最后结尾部分给大家分享几首最近一直循环的纯音乐，（晚上睡觉伴随着这些音乐入睡，简直不要太有感觉。）

安檸尒·2024-02-12 19:47

图解word2vec，入门自然语言处理必看

图解word2vec精翻版，加入了自己的理解，和稍微有点出入，http://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/image词嵌入（embedding）是机器学习中最惊人的创造

学术Fun·2024-02-12 19:42

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linge511873822·2024-02-12 18:21

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