机器学习管理平台trains 第3页

Python实现神经网络算法指南

Python实现神经网络算法指南神经网络是一种模拟人脑神经元结构进行信息处理的机器学习算法。在深度学习领域中，神经网络是最为强大的算法之一。

代码编织匠人·2025-07-20 05:30

Java云原生安全矩阵：从代码到运行时的量子级防御

基于声明式安全的“波函数坍缩”API网关的“暗物质过滤”代码示例：SpringSecurity的量子态权限控制威胁检测的“超弦理论”基于行为分析的“量子隧穿”异常检测实时日志的“引力波监测”代码示例：机器学习驱动的异常行为检测加密与密钥管理的

墨夶·2025-07-20 05:56

入门

了解机器学习标签需要通过机器学习模型判断出的结果特征机器学习模型进行判断的条件（可以是很多的变量）模型机器学习判断的工具降低损失线性回归y=mx+b其中：y指的是温度（以摄氏度表示），即我们试图预测的值

勤学奋进小郎君·2025-07-20 04:55

第 20 课时：GPU 管理和 Device Plugin 工作机制（车漾）

其实机器学习或者说是人工智能，并不是

阿里云云原生·2025-07-20 04:21

主流编程语言全景图：从Python到Rust的深度解析

一、选择编程语言的黄金标准图表代码二、八大主流语言对比解析1.Python-通用胶水语言特性：动态类型+缩进语法丰富的库生态（20万+包）GIL全局锁限制并发适用场景：python#机器学习示例（TensorFlow

万能小贤哥·2025-07-20 02:32

边缘智能革命：嵌入式机器学习如何让万物“思考”

当智能手表精准识别你的健身动作，工业传感器预测设备故障于毫秒之间，农业传感器自动调节灌溉水量——这些并非科幻场景，而是嵌入式机器学习（EmbeddedMachineLearning,或TinyML）正在悄然重塑的现实

万能小贤哥·2025-07-20 02:32

KL散度：信息差异的量化标尺 | 从概率分布对齐到模型优化的核心度量

不对称性、计算本质与机器学习的普适应用本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

·2025-07-20 00:49

深度学习：让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术

深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的多层结构，让AI能够自动学习数据中的复杂特征，从而完成更高级的认知任务。

田园Coder·2025-07-19 23:36

117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧

Python开发之机器学习准备：数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分，数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。

多多的编程笔记·2025-07-19 22:28

学习笔记(39):结合生活案例，介绍 10 种常见模型

学习笔记(39):结合生活案例，介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”！根据不同的任务场景（分类、回归、聚类等），还有许多强大的模型可以选择。

宁儿数据安全·2025-07-19 20:44

LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列）

我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini

GA琥珀·2025-07-19 19:11

python automl_自动化的机器学习(AutoML)：将AutoML部署到云中

·2025-07-19 19:37

python--自动化的机器学习（AutoML）

自动化机器学习（AutoML）是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法，旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤，让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。

Q_ytsup5681·2025-07-19 18:03

深入TA-Lib：量化技术指标详解

深入TA-Lib：量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析，涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等，并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例，助力读者掌握量化交易实战技巧

·2025-07-19 14:07

AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略

AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词：人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要：本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。

AI天才研究院·2025-07-19 14:04

#Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习中专注于智能体（Agent）如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。

fzyz123·2025-07-19 13:58

微算法科技技术突破：用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革

随着量子计算和机器学习的迅猛发展，企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。

MicroTech2025·2025-07-19 13:26

图机器学习（13）——图相似性检测

图机器学习（13）——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务，其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域

·2025-07-19 13:26

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339）

Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339）引言：正文：一、Java构建的金融市场情绪数据采集与预处理体系1.1多源异构数据接入引擎1.2数据采集延迟测试报告

青云交·2025-07-19 10:06

LangChain中的向量数据库接口－Weaviate

洪城叮当·2025-07-12 15:16

Python的科学计算库NumPy（一）

NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和大量数学函数，是许多数据科学、机器学习库（如Pandas、SciPy

linlin_1998·2025-07-12 12:58

微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用

然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。

MicroTech2025·2025-07-12 10:13

在mac m1基于llama.cpp运行deepseek

lama.cpp是一个高效的机器学习推理库，目标是在各种硬件上实现LLM推断，保持最小设置和最先进性能。

·2025-07-12 06:41

【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放

特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？

巴伦是只猫·2025-07-12 05:30

深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型

1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

程序员Gloria·2025-07-12 00:28

【大模型与机器学习解惑】什么是A/B测试，为何进行A/B测试？

以下内容将围绕机器学习中的A/B测试展开，从概念与背景到实施细节、示例代码、优化思路和未来建议，并在最后给出一个整体的“输出目录”供参考。

·2025-07-11 23:22

详解LLMOps，将DevOps用于大语言模型开发

大家好，在机器学习领域，随着技术的不断发展，将大型语言模型（LLMs）集成到商业产品中已成为一种趋势，同时也带来了许多挑战。

·2025-07-11 19:01

搜广推校招面经九十一

美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。

·2025-07-11 19:54

python 计算生态概览的概述

文章目录前言python计算生态库的介绍1.网络爬虫2.数据分析3.文本处理4.数据可视化5.机器学习6.图形用户界面7.游戏开发8.网络应用开发前言python计算生态概览的解释Python计算生态概览是对

·2025-07-11 18:19

视频号账号矩阵运营中定制开发开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序的赋能研究

随着粉丝数量增长，传统管理方式力不从心，虽已有聚客通等社交用户管理平台提供一定助力，但仍存在局限性。

说私域·2025-07-11 15:31

Google机器学习实践指南(模型预测偏差)

Google机器学习（31）-模型预测偏差预测偏差：模型为何总是"猜不准"的真相揭秘你的模型预测准确率高达95%，却总是与实际情况差那么一点点？这可能是预测偏差在作祟！

AI_Auto·2025-07-11 15:30

【机器学习|学习笔记】用 Python 结合 graphviz 生成 ID3、C4.5、CART 三种决策树的结构示意图。

【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图文章目录

·2025-07-11 13:14

智能产品经理的核心能力

随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的不断发展,智能产品经理的概念应运而生。智能产品经理需要将传统的产品管理技能与新兴技术相结合,以创建具有创新性和智能化的产品体验。

AI天才研究院·2025-07-11 11:06

使用Python进行机器学习入门指南

使用Python进行机器学习入门指南机器学习（MachineLearning）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在通过算法和统计模型，使计算机系统能够自动从数据中学习和改进

软考和人工智能学堂·2025-07-11 11:36

【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南

它由Yandex开发，广泛应用于机器学习和数据科学领域。CatBoost提供了丰富的功能，包括自动处理分类特征、支持GPU训练、内置的交叉验证和模

·2025-07-11 11:33

Python自动化机器学习平台库之mindsdb使用详解

概要MindsDB是一个开源的自动化机器学习平台，它通过SQL接口简化了机器学习模型的创建、训练和预测过程。

·2025-07-11 11:02

堡垒机操作行为异常检测的机器学习算法应用

一、传统检测模式的困境与机器学习的破局价值在数字化转型浪潮中，堡垒机作为运维安全的核心防线，面临着操作行为复杂度激增与检测能力滞后的双重挑战。

·2025-07-11 11:02

最全自动驾驶数据集（11/4号已更新）

自动驾驶是一个快速发展的行业，它融合了人工智能、机器学习、传感器技术、高精度地图和先进的计算平台等多种技术。

数据猎手小k·2025-07-11 10:27

机器学习深度学习驱动在光子学设计中的应用与未来【专题培训会议邀您共探科技前沿】

深度学习、机器学习等算法在光子器件的逆向设计、超构表面材料设计、光学神经网络构建等方面展现出巨大潜力。

软研科技·2025-07-11 10:52

机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式

系统掌握该领域需构建四维知识体系：1、基础融合——从空间/集成光学系统切入，解析机器学习赋能光学的理论必然性，涵盖光学神经网络构建原理2、逆向设计革命——通过AnsysOptics实战，掌握FDTD算法与粒子群

m0_75133639·2025-07-11 10:21

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案技术解析关键词同态加密（HomomorphicEncryption）、隐私保护机器学习（PPML）、全同态加密（FHE）、安全多方计算（MPC）、加密数据训练摘要本报告系统解析基于同态加密的

AIGC应用创新大全·2025-07-11 06:27

量子机器学习入门：从理论到实践

量子机器学习入门：从理论基石到实践路径元数据框架标题量子机器学习入门：从理论基石到实践路径——连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算；机器学习；量子算法；量子神经网络；Qiskit；PennyLane

·2025-07-11 06:26

全球人工智能与机器学习大会PPT

a flying bird·2025-07-11 04:46

人工智能基础知识PPT课件

方法：包括基于知识、学习和仿生的方法，如专家系统、机器学习、深度学习等。分类与发展分

智慧化智能化数字化方案·2025-07-11 04:45

数据挖掘：从理论到实践的深度探索

它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人

代码老y·2025-07-11 03:40

开发智能化的企业并购风险评估模型

开发智能化的企业并购风险评估模型关键词：企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要：本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。

·2025-07-11 03:36

机器学习手写字体识别系统：技术演进与应用实践

引言：手写字体识别的技术定位与价值在信息处理领域，人工录入手写文本的低效性与机器识别的高效性形成鲜明对比。例如，医疗处方的人工处理需约5分钟/张，而采用手写字体识别技术可将时间缩短至10秒/张，显著提升处理效率。作为计算机视觉与人工智能的重要分支，手写字体识别技术通过将手写文本转换为可编辑电子文本，不仅大幅减少人工输入时间和错误，降低人工处理成本，还能在大量数据处理时保持高于人工录入的准确性，是人

万能小贤哥·2025-07-11 02:05

机器学习算法：核心原理与前沿发展综述

机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。

fmvrj34202·2025-07-11 02:34

「日拱一码」020 机器学习——数据处理

目录数据清洗缺失值处理删除缺失值：填充缺失值：重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法IQR方法（四分位距）数据一致性检查数据转换规范化（归一化）Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值，使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值：如果数据集中缺失值较少，可以直接删除包含缺

胖达不服输·2025-07-11 01:00

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