机器学习编译器人工智能第11页

isa 底层结构分析

编译器clang就要登场了ClangClang是一个有Apple主导编写，基于LLVM的C/C++/Objective-C的编译器主要用于底层编译，将一些文件输出为C++文件，可以更好的查看底层的结构以及实现逻辑探索在

远方竹叶·2024-09-05 00:05

AI：引领未来的科技浪潮

《AI：引领未来的科技浪潮》在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）无疑是最耀眼的明星之一。它正以惊人的速度改变着我们的生活、工作和社会，成为推动人类进步的强大动力。人工智能的发展历程可谓波澜壮阔。

川师_King·2024-09-05 00:36

AI模型：追求全能还是专精？

AI模型简介人工智能（AI）模型是人工智能系统的核心，它们是经过训练的算法，能够执行特定的任务，如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多，可以根据其功能和应用场景进行分类。

Lill_bin·2024-09-04 23:00

Open WebUI官方库：解锁人工智能服务的官方通道

OpenWebUI是一个开源项目，它提供了一个基于Web的用户界面，用于管理和操作各种本地和云端的人工智能模型。

黑金IT·2024-09-04 22:55

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

自然语言处理系列八》中文分词》规则分词》正向最大匹配法

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列八规则分词正向最大匹配法总结自然语言处理系列八规则分词规则分词是基于字典

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-04 19:08

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

【人工智能安全】2023/04/03 第一次作业论文

目录作业题目要求摘要1.针对人工智能助力安全和内生安全的理解1.1人工智能助力安全1.1.1基本概念1.1.2助力防御1.1.3助力攻击1.2内生安全1.2.1基本概念1.2.2数据安全分析1.2.3框架安全

q1anch3n·2024-09-04 19:07

人工智能训练师边缘计算实训室解决方案

一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。

武汉唯众智创·2024-09-04 19:34

计算机领域学术会议（ICCBD+AI 2024）

第五届计算机、大数据与人工智能国际会议（ICCBD+AI2024）将于2024年11月1日-3日在江西景德镇召开。

AC学术中心·2024-09-04 18:34

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

在人工智能与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

uni-app启动本地开发环境，修改默认端口号

vite-plugin-uni";//https://vitejs.dev/config/exportdefaultdefineConfig({server:{port:3006,},plugins:[uni()],});人工智能学习网站

徐同保·2024-09-04 17:28

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

Cortex-M3(2) 汇编启动文件分析

一、伪指令（Directives）由于MDK中的汇编器（汇编编译器）用的是ARM的汇编器，所以可以从ARM官网下载汇编器的用

keven-wang·2024-09-04 17:54

唯众2024年高职云计算实训室方案解读

云计算技术的发展，不仅推动了大数据、人工智能等新兴技术的发展，也为传统行业的数字化转型提供了强有力的支持。1.2高职教育在云计算领域的重要性高职院校作为培养应用型技术人

武汉唯众智创·2024-09-04 16:20

商业分析能力是怎样炼成的？

感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）

阿利同学·2024-09-04 15:12

开源模型应用落地-LlamaIndex学习之旅-LLMs-集成vLLM（二）

一、前言在这个充满创新与挑战的时代，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的学习和生活方式。LlamaIndex作为一款先进的人工智能技术，它以其卓越的性能和创新的功能，为学习者带来前所未有的机遇。

开源技术探险家·2024-09-04 15:41

GNU工具开发基于ARM嵌入式系统的方法

通常开发人员需要购买芯片厂商或第三方提供的开发板，还需要购买开发软件，如C编译器或者集成了实时操作系统的开发环

yalizhi123·2024-09-04 15:40

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

高校为什么需要AIGC大数据实验室？

AIGC大数据实验室是一个专注于人工智能生成内容（AIGC）和大数据相关技术研究、开发与应用的创新实验平台。AIGC主要研究方向包括：AIGC技术创新、大数据处理与分析、AIGC与大数据融合应用。

泰迪智能科技01·2024-09-04 13:28

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

2022年，Rust将成为Linux 内核第二官方语言吗？

具体来说，Rust代码现在已经依赖于稳定的Rust编译器而不是之前的beta版本状态。Ojeda称，接

简说Linux内核·2024-09-04 11:13

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

IDEA提示：java: 常量字符串过长

这个限制是编译器和JVM对于方法大小的内部限制，通常是出于性能的考虑。方案解

瑶山·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

开发者“疯狂”整活：用纯 C 语言，从头编写一个 Rust 编译器！

近日，一个项目在HN上引起了许多开发者的注意——一名富有创新精神的开发者正在尝试使用C语言来编写Rust编译器。这位开发者表示：为了引导Rust发展，无论付出什么代价都值得。

CSDN资讯·2024-09-04 10:06

我写高考作文

有的说：“科技进步这么快，劳动的事，以后可以交给人工智能啊！”也有的

马渡娃·2024-09-04 09:31

Azure和Transformers的详细解释

AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合，旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。

漫天飞舞的雪花·2024-09-04 09:04

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

AI时代的价值盈利①：生成式人工智能生态系统中的价值创造与分配

「想象一个人工智能助手在一个由硬币组成的景观中导航」（Meta.ai图像生成）介绍最近在生成人工智能（GenAI）方面的突破抓住了人们的想象力，让我们看到了这项新技术的潜力。

marteker·2024-09-04 07:19

Scott Brinker：Martech的新数据层成为营销人工智能的基础

在我们最近发布的《2024年Martech状况报告》（StateofMartech2024report）中，我和FransRiemersma分析了整个Martech行业发生的大量转变，从人工智能驱动的Martech

marteker·2024-09-04 07:19

人工智能在政务行业的发展会面临哪些挑战？

人工智能在政务行业的发展面临以下挑战：1.数据方面：-数据共享难：政务数据往往涉及多个部门和层级，不同部门之间的数据标准、格式和管理方式可能存在差异，导致数据难以共享。

alankuo·2024-09-04 07:16

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论1.引言

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

基于人工智能的文本情感分析系统

本文介绍一个基于人工智能的文本情感分析系统，重点介绍环境准备、系统设计及实现。2.项目背景随着社交媒体和电商平台的普及，用户生成的文本数据量急剧增加

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训

天明豆豆·2024-09-04 03:23

Luminar Neo for Mac v1.19.1.17483 - 图像编辑软件

LuminarNeo是一款专业的AI技术创意图像编辑软件，它内置了人工智能技术，可以自动识别照片中的元素，并根据场景和主题进行智能增强，使照片更加生动、自然。

qw软塌塌于·2024-09-04 02:48

在CentOS 7上安装Nginx的方法

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。简介Nginx是一款流行的高性能Web服务器。

白如意i·2024-09-04 02:45

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

概述随着人工智能技术的飞速发展，大模型在文本生成任务中的应用越来越广泛。这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。

AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

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