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_数据读取到model模型存储
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里
深度学习
模型使用的是自定义的deepfm,并用
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lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*
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推荐算法
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【Rust】——采用发布配置自定义构建
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2024-09-01 19:04
Rust(官方文档重点总结)
rust
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【Rust】——高级类型
算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python
机器学习
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Y小夜
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2024-09-01 18:00
Rust(官方文档重点总结)
rust
开发语言
后端
深度学习
100问44:如何避免模型出现过拟合现象
嘿,想让你的模型不出现过拟合现象?来看看这些妙招吧!一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了,模型就能学到更普遍的规律,而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据,或者用数据增强的办法。就像在图像识别里,把图片转一转、翻一翻、剪一剪,这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂,那就像盖了一座超级华丽的城堡,容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点
不断持续学习ing
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2024-09-01 18:00
人工智能
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【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目:基于稀疏数据的
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光声断层扫描论文链接:Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata
弹伦琴的雷登
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【论文阅读系列】
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Python在人工智能方面的应用
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是人工智能领域中的一种关键技术,它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
Bruce_Liuxiaowei
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总结经验
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中的数学——线性代数笔记
线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积:矩阵对应元素的乘积,表示为C=AC=AC=A向量的点积:向量的行列数相同,行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。a∙b=∣a∣∣b∣cosθa\bulletb=|a||b|cos\thetaa∙b=∣a∣∣b∣cosθ单位矩阵:保持n维向量不变的单位矩阵记做InI_nIn。形式上,In∈Rn×n\boldsymbolI_n\inR^{n\t
a_marker
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2024-09-01 18:27
机器学习
机器学习
线性代数
深度学习
100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用
嘿,你知道吗?阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢!一、图像处理领域在图像处理的世界里,阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧,想象一下,你有两张超酷的照片,一张是美丽的风景照,另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积,就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢,你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片,是不是很神奇?还有在计算机视觉中,阿
不断持续学习ing
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2024-09-01 18:56
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【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积
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结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法
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预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用
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内容介绍柴油机作为重要的动力设备,其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全
matlab科研助手
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2024-09-01 17:18
lstm
分类
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吴恩达
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笔记(24)-为什么要使用深度
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?
我们都知道深度
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能解决好多问题,其实并不需要很大的
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,但是得有深度,得有比较多的隐藏层,这是为什么呢?我们一起来看几个例子来帮助理解,为什么深度
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会很好用。首先,深度网络在计算什么?
极客Array
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2024-09-01 16:18
143自然语言处理进阶手册--人工
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与人类大脑人类虽然拥有智慧,但对智慧是如何产生的却不得而知,对于大脑结构的模仿或许是一个探索的起点,
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的起点就在这里。
Jachin111
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2024-09-01 15:34
机器学习
小组第三周:简单的数据预处理和特征工程
学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《
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的敲门砖:归一化与KD
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AI在科研中的应用:chatgptgpt4的数据分析与
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2022年11月30日,可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5,将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月,更强版本的ChatGPT4.0上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日,OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”,吸引了全球广大用户的关注,GPT商店更
zmjia111
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人工智能
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EwenWanW
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2024-09-01 12:22
人工智能
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系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
会飞的Anthony
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2024-09-01 12:50
信息系统
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机器学习
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分类
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PhyliciaFelicia
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2024-09-01 12:19
ChatGPT
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实践技术应用
当前最新的技术动态,如大型语言模型和
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技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。
为为-180-3121-1455
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llama factory微调时出现x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: cannot find -lcurand: No such file or directory解决方案
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以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵
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Python基础课程
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|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面,游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理,采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大,这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后,一方面,用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息,另一方
2401_84159688
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【pytorch】TensorBoard的使用
TensorBoardTensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具,用于实时监控、调试和可视化
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模型的训练过程和性能指标。
hhhhhhkkkyyy
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pytorch
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VUE 组件
如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、VUE组件---组件注册二、VUE--组件props三、插槽四、深层组件传值五、动态组件前言提示: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,
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这门技术也越来越重要
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2024-09-01 10:04
vue.js
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周报 | 24.8.19-24.8.25文章汇总
《黑神话:悟空》石破天惊,RTX4090D飞越花果山_新智元悟空-CSDN博客OpenCV学堂|汇总|
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图像去模糊技术与模型-CSDN博客
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双木的木
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深度学习拓展阅读
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深度探索:
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中的序列到序列模型(Seq2Seq)原理及其应用
目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代,
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pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数
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时,通常将该损失函数作为优化器的目标函数,通过反向传播算法来更新模型的参数,以最小化均方
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2024-09-01 01:42
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基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用,该系统利用YOLOv8这一先进的
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:使用OpenCV和Python进行智能图像处理...
译者序序前言审校者简介第1章品味
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11.1初步了解
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weixin_39649965
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速通系列:梯度消失vs梯度爆炸
梯度消失和梯度爆炸是
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RNN及其变体RNN模型定义循环
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:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景:RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译,文本生成,文本分类,摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN
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基于detectron2框架的
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模型载入自定义数据集一、前言最近在做微光目标检测的研究工作,使用了Rank_DETR;这个模型是基于detrex框架,而detrex框架又是基于detectron2
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摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论
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《BERT基础教程:Transformer大模型实战》读书笔记
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大语言模型原理与工程实践:混合微调策略
大语言模型原理与工程实践:混合微调策略作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着
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AI写作神器有哪些,分享2024年比较常用的几款ai写作软件
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简介(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)卷积
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EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比
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100问13:什么是二分类问题
二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是
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每天一个数据分析题(五百一十二)- 数据标准化
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:图像数据分析的革命
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简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
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系列(16):扩展 - AdaBoost
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