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机器学习系统开发
【OpenCV入门讲解——超详细】
入门讲解1.介绍2.安装3.基础用法3.1读取和显示图像3.2读取和显示视频3.3编辑和保存图像1.介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和
机器学习
软件库
程序员不想YY啊
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2024-02-11 01:59
opencv
人工智能
计算机视觉
CVPR 2023: GANmouflage: 3D Object Nondetection with Texture Fields
这通常涉及利用
机器学习
和优化算法等计算方法,以及探索新材料和制造技术以实现隐形或欺骗(例如
结构化文摘
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2024-02-10 23:34
3d
伪装
信息熵
用户态
BatchNorm介绍:卷积神经网络中的BN
一、BN介绍1.原理在
机器学习
中让输入的数据之间相关性越少越好,最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀
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2024-02-10 23:03
深度学习
机器学习笔记
cnn
深度学习
机器学习
鄂维南:从数学角度,理解
机器学习
的「黑魔法」,并应用于更广泛的科学问题...
鄂老师首先分享了他对
机器学习
数学本质的理解(函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman方程的求解);然后介绍了
机器学习
模型的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论;最后介绍如何利用
机器学习
来求解
人工智能与算法学习
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2024-02-10 22:29
神经网络
人工智能
大数据
算法
python
当贝叶斯,奥卡姆和香农一起来定义
机器学习
来源:数学中国【导读】当贝叶斯、奥卡姆和香农一起给
机器学习
下定义,将统计学、信息理论和自然哲学的一些核心概念结合起来,我们便会会发现,可以对监督
机器学习
的基本限制和目标进行深刻而简洁的描述。
人工智能学家
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2024-02-10 22:58
python
机器学习
人工智能
java
深度学习
机器学习
各种算法汇总模板
机器学习
算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,kmeans,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!
怎么菜成这样
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2024-02-10 22:28
机器学习
机器学习
python
算法
随机森林
支持向量机
嵌入式系统:挑战与机遇并存的领域
嵌入式
系统开发
需要掌握广泛而深入的专业知识。相较于其他软件工程领域,嵌入式系统要求工程师掌握更多的技术点。从硬件层面来说,工程师需要了解
科联学妹
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2024-02-10 21:14
嵌入式硬件
物联网
iot
嵌入式系统学习指南:从入门到精通
(个人观点,仅供参考)先建立编程基础嵌入式
系统开发
需要掌握C语言和汇编语言,这是入门的第一步。C语言可以看作所有编程语言的“祖宗”,需要深入理解指针、结构体、位操作等概念。汇编语言则可以帮助
科联学妹
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2024-02-10 21:14
嵌入式硬件
51单片机
学习
单片机
五、
机器学习
模型及其实现1
1_
机器学习
1)基础要求:所有的数据全部变为了特征,而不是eeg信号了python基础已经实现了特征提取、特征选择(可选)进行了数据预处理.预处理指对数据进行清洗、转换等处理,使数据更适合
机器学习
的工具
ITS_Oaij
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2024-02-10 21:10
脑电机器学习
机器学习
人工智能
四、
机器学习
基础概念介绍
四、
机器学习
基础概念介绍1_
机器学习
基础概念
机器学习
分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督
机器学习
—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法(重点方法)简单交叉验证K折交叉验证(单独流出测试集
ITS_Oaij
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2024-02-10 21:39
脑电机器学习
机器学习
人工智能
玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模
多项式回归是一种统计学和
机器学习
领域常用的回归分析方法,属于线性回归的一种形式,将自变量x和因变量y之间的关系建模为n次多项式。目前求解多
QBoson
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2024-02-10 21:06
回归
数据挖掘
人工智能
机器学习
系列——(十三)多项式回归
引言在
机器学习
领域,线性回归是一种常见且简单的模型。然而,在某些情况下,变量之间的关系并不是线性的,这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。
飞影铠甲
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2024-02-10 21:06
机器学习
机器学习
回归
人工智能
springboot/ssm学生请假管理系统 高校请假审批管理系统Java系统
springboot/ssm学生请假管理系统高校请假审批管理系统Java
系统开发
语言:Java框架:springboot(可改ssm)+vueJDK版本:JDK1.8(或11)服务器:tomcat数据库
kirito学长-Java
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2024-02-10 21:59
java
spring
boot
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30个超实用的Python极简代码,五分钟get
(文末有Python资料领取)Python是
机器学习
最广泛采用的编程语言,也是目前最流行的语言之一,它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。
进击的码农!
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2024-02-10 20:08
python
Python入门
python
python开发
Python入门
近期学习计划
今年学习主要有三大目标,一个是
机器学习
,一个是指数基金投资进阶,一个是经济学。分别梳理一下进度和掌握情况。
厚德简物
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2024-02-10 19:58
通过 SMOTE 及其变体过采样处理不平衡数据
我将通过一个实际示例进行解释,在该示例中我们应用这些方法来解决不平衡的
机器学习
问题,以了解它们的影响。
challeypeng
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2024-02-10 19:56
数据科学
python
算法
big
data
机器学习
深度学习
【
机器学习
】合成少数过采样技术 (SMOTE)处理不平衡数据(附代码)
1、简介不平衡数据集是
机器学习
和人工智能中普遍存在的挑战。当一个类别中的样本数量明显超过另一类别时,
机器学习
模型往往会偏向大多数类别,从而导致性能不佳。
小Z的科研日常
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2024-02-10 19:26
数据分析
python
机器学习
快速了解
机器学习
中过采样(SMOTE)问题
目录为什么要用过采样?一、过采样二、SMOTE算法三、优缺点四、python代码示例为什么要用过采样?当我们创建一个逻辑回归模型时,往往会遇到这样一个问题,那就是两类标签的数量相差非常大,可能达到几十万甚至上百万,导致创建的模型往往不是很准确。那么怎样才能避免或者是尽量减小误差呢?通常可以通过下采样或者过采样进行优化,这里我们就先来学习一种方法——过采样。一、过采样过采样是一种处理不平衡数据集的方
AI_dataloads
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2024-02-10 19:26
机器学习
人工智能
单细胞分析之细胞注释工具Garnett
Garnett使用弹性网回归模型的
机器学习
算法训练出一个基于回归的分类器。随后训练好的分类器就可以用于更多数据集的细胞类型定义。官网:https://cole-trapn
11的雾
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2024-02-10 19:00
社区电商怎么做?
社区电商的运营策略与电商
系统开发
随着互联网的普及和电子商务的飞速发展,社区电商作为一种新兴的商业模式,正逐渐受到广泛关注。
福兴信息科技
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2024-02-10 17:25
大数据
B2B2C多用户商城系统_电商系统平台建设
在B2B2C多用户商城系统的建设过程中,电商
系统开发
扮演着至关重要的角色。本文将以“电商
系统开发
”和“福兴信息科技”为关键词,深入探讨B2B2C多用户商城系统的建设要点和实践案例。一、B2
福兴信息科技
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2024-02-10 17:25
科技
电商系统如何开发?
电商
系统开发
:流程、要点与福兴信息科技的实践随着互联网的深入发展和消费者购物习惯的改变,电商行业在全球范围内持续繁荣。电商
系统开发
作为电商业务的核心支撑,其重要性不言而喻。
福兴信息科技
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2024-02-10 17:55
科技
跨境电商平台
系统开发
--JAVA+小程序+源 码+APP
跨境电商平台
系统开发
:JAVA+小程序+源码+APP构建一体化解决方案随着全球电子商务的快速发展,越来越多的企业开始涉足跨境电商领域。
陈晨-chend8966
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2024-02-10 17:54
java
小程序
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系统开发
-定制开发-源码交付
福兴信息科技,凭借多年的电商
系统开发
经验和强大的技术实力,为您量身定制电商解决方案,助您轻松开启电商新时代!
福兴信息科技
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2024-02-10 17:24
科技
数据库管理-第14期 Oracle Vector DB & AI-01(20240210)
数据库管理149期2024-02-10数据库管理-第149期OracleVectorDB&AI-01(20240210)1
机器学习
2向量3向量嵌入4向量检索5向量数据库5专用向量数据库的问题总结数据库管理
胖头鱼的鱼缸(尹海文)
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2024-02-10 17:22
Oracle
数据库
oracle
人工智能
【
机器学习
笔记】贝叶斯学习
贝叶斯学习文章目录贝叶斯学习1贝叶斯学习背景2贝叶斯定理3最大后验假设MAP(MaxAPosterior)4极大似然假设ML(MaximumLikelihood)5朴素贝叶斯NB6最小描述长度MDL1贝叶斯学习背景试图发现两件事情的关系(因果关系,先决条件&结论)。执果索因:肺炎→肺癌?不好确定,换成确诊肺癌得肺炎的概率2贝叶斯定理贝叶斯定理是一种用先验慨率来推断后验慨率的公式,它可以表示为:P(
住在天上的云
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2024-02-10 17:49
机器学习
机器学习
笔记
学习
贝叶斯学习
人工智能
【
机器学习
笔记】决策树
决策树文章目录决策树1决策树学习基础2经典决策树算法3过拟合问题1决策树学习基础适用决策树学习的经典目标问题带有非数值特征的分类问题离散特征没有相似度概念特征无序例子:SkyTempHumidWindWaterForecastEnjoySunnyWarmNormalStrongWarmSameYesSunnyWarmHighStrongWarmSameYesRainyColdHighStrongW
住在天上的云
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2024-02-10 17:19
机器学习
机器学习
笔记
决策树
【
机器学习
笔记】回归算法
回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例:在线教育场景因变量Y:在线学习课程满意度自变量X:平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术,通常用于预测分析,预测的结果多为连续值(也可为离散值,二值)线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系,就
住在天上的云
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2024-02-10 17:19
机器学习
笔记
回归
线性回归
人工智能
60. 如何通过 ABAP RFC 远程函数调用来跨系统消费远端服务器的 ABAP 函数
文章目录步骤1-创建SM59Destination步骤2-在远端ABAP
系统开发
FunctionModule步骤3-在本地ABAP系统使用RFC调用远端ABAP系统的FunctionModule总结在实际
汪子熙
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2024-02-10 16:04
零基础快速学习
ABAP
1024程序员节
ABAP
SAP
思爱普
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PyTorch: torch.max()函数详解
torch.max函数详解:基于PyTorch的深入探索文章目录引言torch.max()函数简介torch.max()的返回值torch.max()的应用示例torch.max()的高级特性结尾引言在深度学习和
机器学习
的实际应用中
高斯小哥
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2024-02-10 16:23
PyTorch
pytorch
人工智能
python
深度学习
机器学习
系统分析师考试大纲
(1)系统工程的基础知识;(2)掌握开发信息系统的综合技术知识(硬件、软件、网络、数据库);(3)熟悉企业和政府信息化建设,并具有组织信息化战略规划的知识;(4)熟悉掌握信息
系统开发
过程和方法;(5)熟悉信息
系统开发
标准
小白兔爱吃胡萝卜
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2024-02-10 15:17
2022-07-31
云顶艺术数字藏品
系统开发
数字藏品
系统开发
专业开发数字藏品交易平台软件,定制NFT交易系统解决方案高端系统国家高新技术企业,10年软件定制经验,多套试用地址,100+技术团队,开发咨询加VX:Jason17899
6831f2043fcf
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2024-02-10 15:02
微软技术专家带你学 AI|Azure OpenAI 服务
点击蓝字关注我们编辑:AlanWang排版:RaniSun微软技术专家带你学AI新的一年,为帮助开发者们在Azure上掌握人工智能,我们特别带来「微软技术专家带你学AI」系列,通过4期的课程,带大家从
机器学习
的基本原理深入
MicrosoftReactor
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2024-02-10 15:44
microsoft
人工智能
azure
深度学习视频详解
梯度下降,神经网络如何学习|深度学习什么是反向传播反向传播演算【订阅】
机器学习
AI玩游戏
大囚长
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2024-02-10 14:50
科技前沿
一文看懂深度学习(白话解释+8个优缺点+4个典型算法)
深度学习、神经网络、
机器学习
、人工智能的关系深度学习、
机器学习
、人工智能
easyAI人工智能知识库
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2024-02-10 12:39
北大教授java web毕业项目学生成绩管理
系统开发
讲解教学
标识符Java中标识符是为方法、变量或其他用户定义项所定义的名称。标识符可以有一个或多个字符。在Java语言中,标识符的构成规则如下。标识符由数字(0~9)和字母(A~Z和a~z)、美元符号($)、下划线(_)以及Unicode字符集中符号大于0xC0的所有符号组合构成(各符号之间没有空格)。标识符的第一个符号为字母、下划线和美元符号,后面可以是任何字母、数字、美元符号或下划线。另外,Java区分
周杰伦的花海
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2024-02-10 12:08
Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】
摘要对于隐写分析,许多研究表明卷积神经网络比传统
机器学习
方法的两部分结构具有更好的性能。然而,仍然有两个问题需要解决:降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。
CV误会了我
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2024-02-10 12:01
cnn
计算机视觉
机器学习
hummingbird,一个非常好用的 Python 库!
随着人工智能和
机器学习
的快速发展,将训练好的模型部署到生产环境中成为了一个重要的任务。而边缘计算设备,如智能手机、嵌入式系统和物联网设备,也需要能够运行
机器学习
模型以进行实时推理。
近咫/\ぃ天涯
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2024-02-10 12:54
python
开发语言
政安晨:示例演绎TensorFlow的官方指南(三){快速使用数据可视化工具TensorBoard}
在
机器学习
中,要改进模型的某些参数,您通常需要对其进行衡量。TensorBoard是用于提供
机器学习
工作流期间所需测量和呈现的工具。
政安晨
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2024-02-10 12:51
政安晨的机器学习笔记
机器学习
tensorflow
信息可视化
TensorBoard
Keras
TensorBoard.dev
速看,关于Python的17个学习网站,从基础到
机器学习
【建议收藏】
目录一、基础学习网站Python官方教程Python官方安装包地址PyCharm下载地址anaconda3清华开源下载地址二、爬虫学习网站requests官方学习网站BeautifulSoup文档网站selenium官方学习网站scrapy中文学习网站三、数据分析学习网站numpy官方文档网站pandas官方文档网站sklearn官方文档网站四、数据可视化学习网站matplotlib官方学习网站p
帅帅的Python
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2024-02-10 12:45
python
学习
机器学习
二、编译内核及内核开发的特点
欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab,机器人运动控制、多机器人协作,智能优化算法,滤波估计、多传感器信息融合,
机器学习
Mindtechnist
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2024-02-10 11:36
Linux
Linux内核
物联网
[SAP ABAP] 创建Package
Package被称作包或开发类,能够存储所有SAP
系统开发
过程中的相关对象,方便进行管理和查询我们可以通过Package实现其所包含的对象在不同服务器之间进行批量传输(通过请求号传输)请求号是文件,用于记录所有对象的创建与修改记录
山茶花开时。
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2024-02-10 11:59
SAP
#
SAP
ABAP
SAP
ABAP
开发语言
机器学习
系列——(二十二)结语
随着我们的
机器学习
系列的探索画上句号,我们不禁感慨于这一领域的广阔和深邃。从最初的基础概念到复杂的算法,从理论的探讨到实际应用的示例,我们一起经历了一段非凡的旅程。
飞影铠甲
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2024-02-10 11:53
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习
系列——(二十一)神经网络
引言在当今数字化时代,
机器学习
技术正日益成为各行各业的核心。而在
机器学习
领域中,神经网络是一种备受瞩目的模型,因其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入介绍神经网络,探讨其原理、结构以及应用。
飞影铠甲
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2024-02-10 11:23
机器学习
机器学习
神经网络
人工智能
机器学习
系列——(二十)密度聚类
引言在
机器学习
的无监督学习领域,聚类算法是一种关键的技术,用于发现数据集中的内在结构和模式。
飞影铠甲
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2024-02-10 11:53
机器学习
机器学习
聚类
支持向量机
从入门到实战,32节时间序列实战课!
模块一基础:认识数据科学家模块二进阶:时间序列预测概论+论文和代码讲解模块三项目实战:基于股价和零售的时序项目实战模块四比赛实战:数据科学入门赛+回答准确性预测赛模块五时序前沿:前沿
机器学习
与时序+
机器学习与AI生成创作
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2024-02-10 11:52
人工智能
机器学习
QT+OSG/osgEarth编译之八十二:osgdb_obj+Qt编译(一套代码、一套框架,跨平台编译,版本:OSG-3.6.5插件库osgdb_obj)
这种格式最初由WavefrontTechnologies为其高级可视化
系统开发
,后来被广泛应用于3D软件之间的数据交换。
翰墨之道
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2024-02-10 10:43
osg跨平台编译
osgEarth跨平台编译
obj
osgdb_obj
obj编译
obj+qt
计算机毕业设计PyFlink+Hadoop+Hive民宿数据分析可视化大屏 民宿推荐系统 民宿爬虫 民宿大数据 知识图谱
机器学习
大数据毕业设计
流程1.selenium自动化爬虫框架采集民宿数据约10万条存入.csv文件作为数据集;2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗,生成最终的.csv文件并上传到hdfs;3.使用hive数仓技术建表建库,导入.csv数据集;4.离线分析采用hive_sql完成,实时分析利用Flink之Scala、FlinkSQL完成;5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库;6
计算机毕业设计大神
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2024-02-10 10:56
机器学习
10-特征缩放
特征缩放的目的是确保不同特征的数值范围相近,使得模型在训练过程中更加稳定,加速模型收敛,提高模型性能。具体而言,零均值和单位方差的目标有以下几点好处:1.均值为零(ZeroMean):通过减去特征的均值,可以使特征分布的中心位于零点。这样做有助于消除不同特征之间的偏差,确保模型不会在某些特征上过度拟合。如果某个特征的均值远离零,模型可能会更关注那些数值较大的特征。2.单位方差(UnitVarian
dracularking
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2024-02-10 10:13
机器学习
机器学习
人工智能
特征缩放
机器学习
11-前馈神经网络识别手写数字1.0
在这个示例中,使用的神经网络是一个简单的全连接前馈神经网络,也称为多层感知器(MultilayerPerceptron,MLP)。这个神经网络由几个关键组件构成:1.输入层输入层接收输入数据,这里是一个28x28的灰度图像,每个像素值表示图像中的亮度值。2.Flatten层Flatten层用于将输入数据展平为一维向量,以便传递给后续的全连接层。在这里,我们将28x28的图像展平为一个长度为784的
dracularking
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2024-02-10 10:13
机器学习
机器学习
神经网络
人工智能
预测手写数字
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