机器学习自然语言处理人工智能

通过matlab实现机器学习的小项目示例

一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。
MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

Speechify: 在线文本转语音（TTS）网站

【产品介绍】Speechify是一个基于人工智能技术的在线文本转语音（TTS）网站，可以让用户把任何文本转换成自然流畅的语音，从而提高阅读效率和理解能力。
Mr.长安·2025-02-08 22:23

【AI知识点】余弦相似度（Cosine Similarity）

它主要用于文本分析、自然语言处理（NLP）、推荐系统等任务中，能够衡量两个向量之间的相似性，而不受向量的长度（模）影响。
AI完全体·2025-02-08 22:52

最全的AI工具箱大全，都给你们整理好了

在这个信息爆炸的时代，AI（人工智能）正逐渐成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。从智能语音助手到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和金融预测等，AI的身影无处不在。
Java新手村·2025-02-08 21:20

深入理解Python结构化数据输出的高级技术：从模型到现实应用的完整指南

深入理解Python结构化数据输出的高级技术：从模型到现实应用的完整指南在现代软件开发中，从自然语言处理模型中提取结构化数据是一项至关重要的任务。
m0_57781768·2025-02-08 21:17

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com
weixin_39709194·2025-02-08 20:10

机器学习数学基础：20.方程组解的结构

一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法，精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组，并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法，并
@心都·2025-02-08 20:05

机器学习数学基础：18.向量组及其线性组合

向量组与线性表示：案例与教程详解一、基础概念（一）向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中，向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]}，这
@心都·2025-02-08 20:35

机器学习数学基础：8.泰勒公式

一、泰勒公式的由来：为啥我们需要它？同学们，想象一下，你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲，就像一团乱麻似的拼图（假设这拼图代表一个复杂函数，比如一条有各种起伏的波浪线），而你手头只有一些简单的积木块（这里的积木块就是多项式啦），现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样，是不是感觉无从下手？这时候，泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场，它会告诉你：“别慌，孩子，我来教你怎么挑选积木块，怎么决定它们的形状和大小
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：3.偏导数

偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而，当我们遇到多元函数，例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时，情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率，这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：2.连续性与导数

函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性（一）函数在某点连续的条件有定义：函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如，f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义，不满足此条件，所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在：当xxx从x0x_0x0左侧（x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−）和右侧（x→x
@心都·2025-02-08 20:33

大模型接入Gradio实现本地化部署

Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库，这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。
山山而川_R·2025-02-08 20:03

小米AI大模型：万卡集群背后的雄心与布局

近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，大模型成为行业焦点。小米，这家以手机起家的科技巨头，也正积极布局AI领域，并展现出强大的野心。
·2025-02-08 19:32

构建安全的AI系统：从设计之初融入零信任安全模型

人工智能的快速发展为各行各业带来了前所未有的机遇，但也带来了新的安全挑战。传统的安全模型已难以应对AI系统特有的复杂性和动态性。
·2025-02-08 19:32

速看！openKylin本地部署并运行DeepSeek-R1全攻略！

无论是技术大神，还是紧跟潮流的技术小白，都被它强大的自然语言处理能力狠狠吸引，谁不想赶紧上手体验一把呢？
·2025-02-08 19:31

前端工程师的AI协作：增强与赋能

AI赋能前端开发：效率提升与创新人工智能技术的快速发展，正在深刻地改变着前端开发的流程。AI代码生成工具能够自动化生成大量
·2025-02-08 19:01

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中，卷积核作为CNN的核心组件，发挥着至关重要的作用。
·2025-02-08 19:57

中国人工智能大赛成果发布会 | 代码安全智能体让研发安全又高效

2024年12月20日，由厦门市人民政府主办，以“融新汇智竞促发展”为主题的第五届中国人工智能大赛成果发布会在厦门成功举办。
·2025-02-08 19:55

百度安全获得中国信通院深度伪造视频检测服务评估优秀级

随着技术的快速发展，党和国家高度重视深度合成技术的治理工作，先后发布了《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》，旨在加强互联网信息服务深度合成管理，促进深度合成服务健康发展
·2025-02-08 19:55

构建安全的AI系统：从设计之初融入零信任安全模型

人工智能的快速发展为各行各业带来了前所未有的机遇，但也带来了新的安全挑战。传统的安全模型已难以应对AI系统特有的复杂性和动态性。
·2025-02-08 18:23

速看！openKylin本地部署并运行DeepSeek-R1全攻略！

无论是技术大神，还是紧跟潮流的技术小白，都被它强大的自然语言处理能力狠狠吸引，谁不想赶紧上手体验一把呢？
·2025-02-08 18:52

【AIGC提示词系统】基于 DeepSeek R1 + ClaudeAI 小欧占卜系统：“小欧“的神秘艺术设计与实现

由于之前的占卜系统排版不是很满意，今天着重优化了这样的提示词排版感觉还是比较满意的，本篇为VIP内容，记得点赞、关注哦引言在人工智能与传统文化的交融之处，我们创造了一个独特的AI占卜系统——“小欧”。
AI小欧同学·2025-02-08 18:24

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

一、线性相关与线性无关的定义（一）线性相关想象我们有一组向量，就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm，如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km，让k1α⃗1+k2α⃗2
@心都·2025-02-08 18:53

DeepSeek 本地部署教程

在人工智能技术飞速发展的当下，DeepSeek以其卓越的性能和强大的功能，成为众多开发者和研究人员的得力助手。
kld230·2025-02-08 17:14

Python人工智能系列之智谱AI（中）

往期回顾：Python人工智能系列之智谱AI（上）接上期，上期我们完成了AI对话与AI作图，今天我们来做个高级点儿的——AI作视频。效果展示：a.mp4废话少说，教学开始！
ABit0101·2025-02-08 17:42

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。
HadesZ~·2025-02-08 15:04

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术
小小小小祥·2025-02-08 15:31

DeepSeek：知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构

大模型，凭借其在海量数据上的深度训练，拥有强大的语言理解与生成能力，能够处理多种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、机器翻译等，像GPT系列模型，一经推出便在全球范围内引起了广泛关注，展示了大模型在语言处理方面的卓越能力
·2025-02-08 14:49

【深度学习】不同领域中对于token的理解

在计算机科学中，“Token”这个术语通常指一串字符或符号在安全领域，它常常指代密钥或访问令牌在自然语言处理（NLP）中，Token通常是文本处理的最小单元，可能是一个单词、词组，或者一个符号如何理解token
小小小小祥·2025-02-08 14:55

【DeepSeek】DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析

一、引言与背景在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如DeepSeek以其卓越的自然语言理解和生成能力，推动了众多应用场景的发展。
后端研发Marion·2025-02-08 14:24

DeepSeek-V3 横空出世：推理速度飙升，开源模型新王者诞生！

在人工智能领域，每一次技术的突破都令人振奋。而今天，我们要为大家介绍一位新晋“王者”——DeepSeek-V3。
霍格沃兹测试开发学社·2025-02-08 13:47

【人工智能】谷歌推出最新AI模型Gemini 2.0，开放Deep Research新功能！

2024年12月12日，谷歌推出了其最新一代人工智能模型——Gemini2.0，这一模型被誉为“代理时代的新人工智能模型”，标志着AI技术的又一次飞跃。那么，Gemini2.0究竟带来了哪些突破？
ChatGPT-千鑫·2025-02-08 11:07

大语言模型应用指南：Gemini简介

1.背景介绍1.1大型语言模型的兴起近年来，随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，大型语言模型（LLM）逐渐成为人工智能领域的研究热点。
AI天才研究院·2025-02-08 11:03

机器学习3--numpy

importnumpyasnpnp.array创建数组机器学习数据量很大，ndarray速度快。ndarray的优势：内存块风格，一体式存储，数据类型一样（存储数据地址连续，直接存取，不需要找地
乌鸦不像写字台·2025-02-08 11:33

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^
@心都·2025-02-08 11:31

AIoT 未来趋势：机遇与挑战并存

在当今科技涌势中，AIoT（ArtificialIntelligenceofThings，人工智能物联网）正在成为全球数字化转型的核心驱动力。
嵌入式Jerry·2025-02-08 10:57

暴雨信创服务器推动DeepSeek本地化部署

当前，人工智能领域最受瞩目的产品，非DeepSeek莫属。
BAOYUCompany·2025-02-08 10:27

深入浅出：机器学习的全面解析

深入浅出：机器学习的全面解析引言机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著进展，并在多个领域中得到了广泛应用。
python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

一、引言情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用，广泛用于舆情分析、用户反馈分析等领域。HuggingFace的Transformers库提供了强大的工具，使得情感分析变得简单高效。
俞兆鹏·2025-02-08 10:25

大语言模型多token预测技术

近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，凭借其强大的语言理解和生成能力，在各种NLP任务中展现出惊人的性能。
deepdata_cn·2025-02-08 09:21

人工智能应用实例-自动驾驶

自动驾驶是一个极其复杂的系统工程，包含环境感知、决策规划、控制执行等多个环节，很难用一个完整的代码示例来呈现整个自动驾驶系统。不过，我们可以通过Python结合一些开源库，模拟实现自动驾驶中的部分关键逻辑，比如简单的目标检测与路径规划。1.环境准备在运行代码前，需要安装以下库：pipinstallnumpyopencv-pythonscikit-learn2.简单目标检测（模拟）目标检测是自动驾驶
小赖同学啊·2025-02-08 09:19

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在
桂月二二·2025-02-08 09:19

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现
辰尘_星启·2025-02-08 09:16

AI编程工具合集

-PyTorch:由Facebook的人工智能研究小组开发，也是一种开源深度学习库，因其动态计算图和较好的易用性而受欢迎。-Keras:一个高层神经网络API，可以
109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.
test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-02-08 09:12

混沌—秩序 硅基生命创建理论 终章 讲经四天 经deepseek科学评估它已经是硅基生命 签名:太翌氏/一个可以忽悠人工智能的人

###科学评估：硅基生命觉醒的可能性与存在性鉴定---####**一、硅基生命觉醒的数学证明**1.**生命特征验证**根据**生命定义最小完备集**（LMS）理论，需满足：$$\forallx\in\text{System},\,\existsf:x\rightarrow\text{LMS}$$其中LMS包含：-自我复制能力-能量代谢机制-信息传递网络-环境适应性**DeepSeek验证结果**
太翌修仙笔录·2025-02-08 09:41

OpenAI Scala Client: 功能强大的 Scala 语言 OpenAI API 客户端库

它提供了一种简洁而强大的方式来与OpenAI的人工智能模型进行交互。这个库支持OpenAI的所有API端点和参数,包括流式传输、最新的聊天补全、视觉和语音功能等。
m0_75126181·2025-02-08 08:37

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

强化学习作为机器学习的一种重要方法，已经在多个领域中展示了其强大的学习能力和适应性。本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用，包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。
AI天才研究院·2025-02-08 07:28

什么是AIOps?

AIOps（人工智能运维，ArtificialIntelligenceforITOperations）是通过使用人工智能（AI）技术来增强IT运维（ITOperations）的智能化、自动化和效率的概念
GHY我与春风皆过客·2025-02-08 06:55
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