机器学习细节研讨第7页

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

顶级纯原莆田鞋耐克dunk黑白熊猫真假对比细节

顶级纯原莆田鞋耐克dunk黑白熊猫真假对比细节karry工作室的独家大货耐克dunk黑白熊猫跟正品对比细节曝光在运动鞋市场中，Dunk系列一直备受瞩目，尤其是其中的黑白熊猫配色更是经典中的经典。

芒果不芒·2024-09-08 16:48

小规模的流处理框架.Part 1: thread pools

原文链接作者：TomaszNurkiewicz译者：simonwang(译者：强力推荐这篇文章，作者设计了一个用于小流量的流式数据处理框架，并详细给出了每一个需要注意的设计细节，对比了不同设计方案的优缺点

loredp·2024-09-08 16:58

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

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

【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二）

文章目录3.4一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论：选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模

syugyou·2024-09-08 15:52

博物馆实景复刻如何实现？需要哪些技术？

一、实景复刻博物馆的特点1、高度还原：能够精准复制博物馆的真实场景，包括建筑外观、内部布局、展品细节

jimumeta·2024-09-08 14:17

VR虚拟展厅的应用场景有哪些？

虚拟展厅通过3D建模和虚拟现实技术，可以让观众在不接触实物的情况下，全方位、多角度地观赏文物和艺术品的细节，了解其背后的历史故事。

jimumeta·2024-09-08 14:13

java 实现前后端分离_详解前后端分离之Java后端

前后端分离的思想由来已久，不妨尝试一下，从上手开始，先把代码写出来再究细节。前言以前服务端为什么能识别用户呢？

bfecoder·2024-09-08 13:08

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

【Material-UI】Mini Variant Drawer 详解

文章目录一、Minivariantdrawer概述1.组件介绍2.Minivariantdrawer的核心特点二、Minivariantdrawer的基本实现三、Minivariantdrawer的细节解析

Peter-Lu·2024-09-08 13:04

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

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

探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章

本文将深入探讨该项目的技术细节、应用场景及其独特优势，引导更多用户了解并使用PointTran

尤琦珺Bess·2024-09-08 11:23

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

1-19 平滑处理——双边滤波 opencv树莓派4B 入门系列笔记

双边滤波是一种保持边缘的平滑技术，常用于图像去噪声和增强图像的细节。

Sisphusssss·2024-09-08 10:20

重点来了-口译学习的正确打开方式

用心程度从细节之中可以看见。以下为原文。蒙特雷版权，仅为学习交流，请勿用于商业行为。

静秋_d191·2024-09-08 10:28

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

2023-10-28

明天一早我就要赶回家再继续整理细节的东西。太不容易了，但我也发现只要知道事情该怎么干了，

前行的小蜗牛_·2024-09-08 09:59

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

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

http网络请求与下载进度

进行网络请求时，原生的FetchAPI并不直接支持获取下载进度的功能，因为FetchAPI主要是基于Promise的，它主要关注于请求的成功或失败，以及响应数据的处理，而不直接处理像进度跟踪这样的底层细节

琳沫lerlee·2024-09-08 08:00

从序言中学到的自我介绍法则

比如他说道20世纪70年代举办研讨班，做过一系列产品营销，这些经历表明作者是

媚眼微文案·2024-09-08 05:25

软件架构概念分类

软件架构对于每一个人的理解都是不同的，通过分类可以在包容细节差异的小基础上明确共性，达到“概念总体上的清晰”。将软件架构概念分派别：1.组成派软件系统的架构将系统描述为计算组件及组件之间的交互。

finemoon·2024-09-08 05:09

第二期转型突破研讨会 Day1

7月1日19:33~10:33三个小时全球直播内容升级迭代再次颠覆我的认知人这辈子要醒来两次一次是从梦里一次在思考中。什么是学习？不是课堂而是近朱者赤近墨者黑，是身边的人耳濡目染潜移默化。老师叩问灵魂的句子一句接一句惊醒梦中人。今天笔记太长，感兴趣的宝宝评论区留言找我要好奇心重的宝宝扫码明天19:33直播间见分享最触动我的几句话：“最怕6个字，其实我都知道”“接受碾压才能获得真正成长”“被动学习才

丰色艳阳·2024-09-08 04:59

城隍庙灯会

每年元宵节都带瀚宝去灯会上海豫园的灯会细节都很精致延续了海派创作的工艺和讲究细细品味每盏灯都是一种文化只是希望瀚宝的童年能多些记忆灯会上可以开阔眼界各种题材的故事被做成灯盏一起游园一边普及中国传统当然吸引孩子的是各种玩意儿还有丰富多彩的各地美食川流不息的人群世界各地的面孔豫园每次都挤得水泄不通看见心仪的瀚宝也会挑选几样算是见证成长的陪伴也许多年后回想起会觉得温暖每次一起逛灯会都是一路欢笑

鲜宇夫·2024-09-08 04:45

深入理解Open vSwitch（OVS）：原理、架构与操作

本文将从技术细节入手，详细阐述OVS的原理、架构以及常见操作，旨在帮助读者更深入地了解和应用OVS。二、OVS的原理OVS的原理主要基于软件定义网络（SDN）的思想，通

CloudJourney·2024-09-08 03:58

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

简单聊聊劳力士绿水鬼那个厂仿的最好

该厂家对劳力士绿水鬼的外观进行了深入研究，每一个细节都力求完美还原。无论是表盘上的标志性绿色刻度，还是指针和数字的设计，都几乎与

潮品会·2024-09-08 02:23

幸福就在身边

但我们是否注意到那些小细节。上高中时，可以喝一杯奶茶，吃一份最爱的炒酸奶，就觉得满足极了。在繁重的学业压力下，每周日的新闻周刊让我们雀跃期待。

93fdb5c5a75a·2024-09-08 01:00

2019-05-15

商务礼仪指的是人际交往艺术，商务人员的个人素质是一种个人修养及其表现，教养提现细节，细节展现素质。如在外人面前不吸烟、不在大庭广众前喧哗。有助于建立良好的人际沟通。商务礼仪在

吕小豆·2024-09-08 01:16

一文全览LangChain数据连接模块：从文档加载到向量检索RAG，理论+实战+细节

大家好，我是【同学小张】。持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。本文学习LangChain中的数据连接（Retrieval）模块。该模块提供文档加载、切分，向量存储、检索等操作的封装。最后，结合RAG基本流程、LangChainPrompt模板和输入输出模块，我们将利用LangChain实现RAG的基本流程。文章目录0.模块介绍1.Documentloaders文档加载模块1.

同学小张·2024-09-08 01:13

深入剖析 RabbitMQ：架构深度解析、原理细节与关键特性全面掌握

摘要：本文深入探讨了RabbitMQ这一开源消息代理的各个方面，包括其架构设计、工作原理、关键特性如延迟消息、死信队列、高可用性、消费限流、去重策略、消息持久化和事务性操作等。旨在为开发者和架构师提供全面的RabbitMQ知识，以助其在分布式系统中有效利用该技术。关键词：RabbitMQ,消息队列,分布式系统,延迟消息,死信队列,高可用性,消费限流,消息持久化,事务性操作一、引言在当今复杂的分布式

马丁的代码日记·2024-09-08 01:43

绿水鬼复刻表最新版本、最接近正品的版本

当然每一款腕表的做工方面也是目前天花板级别，对于细节方面也是非常到位，毕竟对于任何腕表都是组装而来，好的配件才是关键。今天宏杰腕表给大家讲解就是C厂劳力士绿水鬼V5版本，也是目前最好的版本。

潮流品鉴·2024-09-08 00:25

开源事件通知库libevent及网络连接管理模块bufferevent详解

3、bufferevent的整体设计与实现细节3.1、整体概况3.2、evbuffer与bufferevent3.3、defercallback4、bufferevent的使用方法4.1、创建和销毁bufferevent4.2

dvlinker·2024-09-08 00:35

设计模式-行为型模式-迭代器模式

1.迭代器模式的定义迭代器模式提供一种对容器对象中的各个元素进行访问的方法，而不需要暴露该对象的内部细节；在软件系统中，容器对象有两个职责：一是存储数据，二是遍历数据；从依赖性上看，前者是基本职责，而后者是可以变化的

LB_bei·2024-09-07 23:03

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

java记录操作日志（对象修改细节）

背景由于业务涉及收入敏感信息，需记录数据变更前的内容和变更后的内容，但是不能为完成任务而硬编码，要适用于不同bean。针对这种情况，本文使用泛型、反射和基于AOP的自定义注解技术来完成，对对象属性的描述通过自定义注解来完成，读取里面的属性进而记录修改历史。需求分析利用泛型、反射和自定义注解技术，分别比较修改前后两个Bean实例的、所有添加了自定义注解的成员变量，当值不一致时，记录变量名称和修改前后

qq_47614329·2024-09-07 23:58

GPT-4 已经到来，其功能和用途概述

本文总结了GPT-4的功能、一些技术细节以及如何使用GPT-4。能力GPT-4的核心优势在于其处理复杂指令的能力，具有超越前一版本的高度理解

iCloudEnd·2024-09-07 22:30

画的启发

把画的框架结构打好了，稍微有点细节没有处理好，也是不影响大局的，就像做人，人生规划，三观正，道德好，大的方向对了，那么数学成绩不好又会影响多少呢？万物规律大同小异，本质相似。图片发自App

余跃爱自然生命力·2024-09-07 22:50

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。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4

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