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机器学习评估预测
事后诸葛亮偏误
今天,任何人重读2007年的经济
预测
,都会惊讶于当时专家们对2008~2010年前景的展望有多么乐观。一年之后,2008年,金融危机爆发了。
快速
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2024-02-20 06:03
【保姆级教程|YOLOv8改进】【7】多尺度空洞注意力(MSDA),DilateFormer实现暴力涨点
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机器学习
】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.
阿_旭
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2024-02-20 06:04
YOLOv8网络结构改进
YOLO
YOLOv8改进
MSDA
【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点,SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测
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阿_旭
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2024-02-20 06:34
YOLOv8网络结构改进
YOLO
目标检测
人工智能
YOLOv8改进
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
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阿_旭
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2024-02-20 06:33
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
python
行人车辆追踪
目标追踪
YOLOv8
深度学习
【保姆级教程|YOLOv8改进】【5】精度与速度双提升,使用FasterNet替换主干网络
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阿_旭
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2024-02-20 06:33
YOLOv8网络结构改进
YOLO
YOLOv8改进
FasterNet
深度学习
基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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阿_旭
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2024-02-20 06:32
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
深度学习
python
YOLOv8
中草药识别
深度学习实战
深度学习与
机器学习
的关系:比较、展望与交叉点
深度学习和
机器学习
,作为人工智能领域的两个重要分支,常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处,但也有各自的特点和优势。
小厂程序猿
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2024-02-20 06:02
人工智能
EI级 | Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列
预测
对比
EI级|Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列
预测
对比目录EI级|Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列
预测
对比
预测
效果基本介绍程序设计参考资料
预测
效果基本介绍
机器学习之心
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2024-02-20 06:30
时序预测
TCN-GRU-MATT
TCN-GRU
TCN
GRU
多变量时间序列预测
多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列
预测
多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列
预测
目录多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列
预测
效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
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2024-02-20 06:29
时序预测
TCN-RVM
时间卷积神经网络
相关向量机
多变量时间序列预测
在生产环境中可遵循的Kubernetes优秀实践
根据Gartner的一项
预测
:到2022年,全球将有超过75%的组织,会在生产环境中运行容器化的应用(如今该比例不到30%)。而到2025年,该比例将会超过85%。
鹤子青云上
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2024-02-20 06:21
深度学习从入门到不想放弃-1
从今天开始陆续连载一些深度学习的基础,包括概念,数学原理,代码,最近也确实没什么热点可以蹭先看
机器学习
和深度学习的对比:"数据和特征决定了
机器学习
的上限,而模型与算法则是逼近这个上限而已",
机器学习
和深度学习的本质区别之一是特征工程
周博洋K
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2024-02-20 06:59
深度学习
人工智能
神经网络——循环神经网络(RNN)
RNN)二、循环神经网络结构1、一对一(OnetoOne)2、一对多(OnetoMany)3、多对多(ManytoMany)4、多对一(ManytoOne)三、循环神经网络原理四、RNN实战1、时间序列
预测
五
爱吃柠檬的天天
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2024-02-20 06:23
人工智能
神经网络
rnn
人工智能
处理目标检测中的类别不均衡问题
这可能导致模型在训练和
预测
过程中对频繁出现的类别偏向,而忽略掉罕见的类别。本文将介绍如何处理目标检测中的类别不均衡问题,以提高模型性能。过采样和欠采样过采样和欠采样是处理类别不均衡问题的常见方法之一。
小厂程序猿
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2024-02-20 06:51
目标检测
人工智能
机器学习
基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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机器学习
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阿_旭
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2024-02-20 06:51
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
深度学习
python
车牌识别
YOLOv8
深度学习实战
多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列
预测
模型
多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列
预测
模型目录多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心
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2024-02-20 06:21
时序预测
LSTM
Mutilhead
Attention
长短期记忆神经网络
融合多头注意力机制
多变量时间序列预测
『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』
利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1
预测
头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4
Dymc
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2024-02-20 06:42
深度学习
目标检测
论文
论文阅读
深度学习
无人机
蓝桥杯真题 全球变暖
由于全球变暖导致了海面上升,科学家
预测
未来几十年,岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右四个相邻像
CAccept
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2024-02-20 06:11
算法题解
数据结构
算法
leetcode
bfs
设计模式(行为型模式)解释器模式
通常用于构建解析器、编译器和规则
评估
引擎等场景。在解释器模式中,有以下关键角色:抽象表达式(AbstractExpres
嘉禾嘉宁papa
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2024-02-20 06:37
设计模式
设计模式
解释器模式
python PyQt kears Tensorflow numpy 打包exe过程
此py文件为我的程序主窗口predict.py为测试执行模型的原
预测
文件,为了适应此UI程序,我另改为predic
lk1521769532
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2024-02-20 05:48
机器学习
keras
pyinstaller
tensorflow
pyqt5
系统
机器学习
入门--LSTM原理与实践
LSTM模型长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)是一种常用的循环神经网络(RNN)变体,特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果,并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门(ForgetGate)遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为:ft=σ(Wf⋅
Dr.Cup
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2024-02-20 05:14
机器学习入门
机器学习
lstm
人工智能
机器学习
入门--双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)原理与实践
双向长短记忆网络(BiLSTM)BiLSTM(双向长短时记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是,BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息,使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中,我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM(长短期记忆网络)是一种递归神经网络(RNN),通过引入门控机制
Dr.Cup
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2024-02-20 05:14
机器学习入门
机器学习
神经网络
lstm
机器学习
入门--循环神经网络原理与实践
循环神经网络循环神经网络(RNN)是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络,RNN更加适合处理时间序列数据,如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络,其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息,并且
Dr.Cup
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2024-02-20 05:44
机器学习入门
机器学习
rnn
深度学习
机器学习
入门--门控循环单元(GRU)原理与实践
GRU模型随着深度学习领域的快速发展,循环神经网络(RNN)已成为自然语言处理(NLP)等领域中常用的模型之一。但是,在RNN中,如果时间步数较大,会导致梯度消失或爆炸的问题,这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题,研究人员提出了新的模型,其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现,并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验,最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种
Dr.Cup
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2024-02-20 05:43
机器学习入门
机器学习
gru
人工智能
机器学习
第30天
简单的最大似然法根本无法求出所有的参数,这样PM也就没法计算。**这里就要召唤出之前的EM大法,首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化,计算出各个PM(即γji,第i个样本属于j类),再最大化似然函数(即LL(D)分别对α、u和∑求偏导),对参数进行迭代更新**。高斯混合聚类的算法流程如下图所示:密度聚类则是基于密度的聚类,它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性,并基于可连接性(密度可达
熊猫学猿
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2024-02-20 05:49
2019-09-01
复杂问题简单化,简单方法重复做-影响股价的因素实在太多太多了,如果你想找到各种因素来
预测
股价,挺难的;但是通过找到与股价正相关或负相关的数据,以此来判断,会简单很多;养成良好的习惯,每天坚持去做,积小流成江河
小程有话说
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2024-02-20 05:55
Java和人工智能哪个好?
而在人工智能领域,像
机器学习
工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的
华清远见成都中心
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2024-02-20 04:50
java
人工智能
开发语言
2018-06-30
图片发自App事先做好风险
评估
,做好有判能力,才会有逆转的机会!
summerzsf
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2024-02-20 04:11
软件工程师,AI手机元年到来,我们怎么办
他
预测
AI手机时代将成为继功能机、智能手机之后,手机行业的第三阶段。这一提法预示着2024年将成为人工智能技术在智能手机领域实现突破性应用并大规模普及的关键时间节点,标志着手机行业进入了一
希望_睿智
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2024-02-20 04:41
软件工程师进阶系列
人工智能
智能手机
AI手机元年
AI手机
深度学习疆界:探索基本原理与算法,揭秘应用力量,展望未来发展与智能交互的新纪元
目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与
机器学习
的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的
机器学习
方法
Srlua
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2024-02-20 04:54
人工智能
深度学习
人工智能
transformer-Attention is All You Need(二)
transformer中的解码器解码器层每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取,即完成解码过程transformer的解码器也是一个自回归模型,根据编码器的结果以及上一次
预测
的结果,对下一次可能出现的值进行特征表示
liaolaa
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2024-02-20 04:45
transformer
深度学习
人工智能
直返APP的未来发展趋势
预测
:随着市场变化,直返APP将如何发展?
直返是一种通过返利形式吸引消费者购买的策略,可以通过各种途径下载直返APP。在应用商店搜索“直返”或“返利”等相关关键词,就可以找到各种直返APP的下载链接。【高省】APP(高佣金领导者)是一个自用省钱佣金高,分享推广赚钱多的平台,百度有几百万篇报道,运行三年,稳定可靠。高省APP,是2021年推出的平台,0投资,0风险、高省APP佣金更高,模式更好,终端用户不流失。高省是公认的返利最高的软件。古
优惠券高省
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2024-02-20 03:24
【软考问题】-- 10 - 知识精讲 - 项目风险管理
一、基本问题1:按照可
预测
性,风险分哪三类?(1)已知风险:如项目目标不明确,过分乐观的进度计划,设计或施工变更和材料价格波动等。
往事随风ing
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2024-02-20 03:34
软考
软考
每日一文
人生效率手册(时间管理)笔记计划——实施——总结——
评估
——再次计划效率手册效率手册是每天时间管理能力提升的有效工具。人生就是一本效率手册,你怎样对待你的时间,生活就会给你同比例的回馈。
阿娇Andy
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2024-02-20 03:30
机器学习
实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)
蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:13
机器学习Jupyter笔记
机器学习
人工智能
numpy
python
机器学习
实战1-基础运用(2022/10/11)
机器学习
实战1-基础运用文章目录
机器学习
实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:12
机器学习Jupyter笔记
机器学习
python
numpy
机器学习
实战Jupyter笔记专栏汇总
机器学习
实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门
机器学习
的课程,于是使用jupyter写这门课的作业,顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客,并将专栏博客链接汇总到这里。
点灯的棉羊
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2024-02-20 03:12
机器学习Jupyter笔记
机器学习
jupyter
人工智能
有边界,才自由
1.首先构建可
预测
的环境和切合实际的期望2.不要害怕孩子的不当行为,或者以为只有自己的孩子才有这些行为。3.像公司里的CEO那样迅速而平静地予以响应。4.用第一人称交谈。5.不要采用隔离。6.后果。
自在飞花
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2024-02-20 03:47
如何申请商标注册流程?
如何申请商标注册流程:注册流程:商标近似查询→形式审查(提交申请受理)→实质审查→商标公告→领取证书1.商标近似查询商标注册前,先进行相似性查询,
评估
注册通过的概率,可降低被驳回的风险。
尚标知识产权
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2024-02-20 03:02
BN介绍:卷积神经网络中的BatchNorm
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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2024-02-20 03:03
机器学习笔记
计算机视觉
cnn
深度学习
人工智能
杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |
点击进入专栏:《人工智能专栏》Python与Python|
机器学习
|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认,由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的
小酒馆燃着灯
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2024-02-20 03:01
深度学习
YOLO
人工智能
GPT-4
《A++ 敏捷开发》- 7 估算工作量
但实际上,虽然
预测
模型已经有超过50年的历史,过千份研究报告、教材、指南,但使用在项目中不多。更多研究发现如果用专家估算可能更准确。以上是2009年IEEE杂志中的文章,Jorgensen先生的结论。
EdmondSung
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2024-02-20 03:30
敏捷流程
《A++ 敏捷开发》- 8 获取高层支持
我们可以利用
评估
机会来引起高层对质量改进的重视,但往往
评估
组只说软件开发的各种问题,难以
EdmondSung
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2024-02-20 02:28
敏捷流程
Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解
概要在大数据时代,处理高维数据集的需求越来越迫切,尤其是在
机器学习
、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索,即找到与给定数据点最接近的数据点。
Rocky006
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2024-02-20 02:58
python
开发语言
C语言—字符数组(3)
可能不是那么的完整,先凑合看吧,如果我学会如何修改以后,我慢慢回来修改的1.编写程序实现对两个字符串的连接功能;法一:不使用strcat函数,写程序直接实现,记得添加结束符,不然程序访问数组时候将变得不可
预测
重生之我是小白菜
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2024-02-20 02:54
c语言
linux
算法
9.5 第二章报表分析和
预测
1.现金流量比率=经营活动现金流量净额/流动负债现金流量与负债总额=经营活动现金流量净额/负债总额2.营运资本配置=营运资本/流动资产3.速动资产=货币资金+交易性金融资产+应收4.长期资本负债率=非流动负债/(非流动负债+股东权益)5.利息保障倍数=息税前利润/全部利息费用=(净利润+费用化利息费用+所得税费用)/全部利息费用6.现金流量保障倍数=经营活动现金流量净额/利息费用7.权益净利率=总
海鑫
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2024-02-20 02:11
上班族有什么靠谱的兼职副业可以做?
5.在线调查和
评估
参与市场调查或做产品测试,获得一些小费。好了,感谢阅读
黑鲨阁软件
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2024-02-20 02:48
明天股市大盘走势
预测
明天股市大盘走势
预测
:在昨天盘后证监会重磅发声:促进居民储蓄向投资转化,增强投资者信心利好刺激下,早盘三大股指均小幅高开后向上反弹。
05ccd5c4766a
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2024-02-20 02:45
世界观9.2.2.5.29虚拟监狱29
每次轮回之后都会进行
评估
,直到达到一种叫做涅槃的标准才能解脱出狱。在进入轮回之前,和珍妮见了一面。珍妮比他定罪早,这时已经经历了几次轮回。原先活泼叛逆的瘦瘦姑娘,现在有些发福,温柔乖巧了许多。
好香帅
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2024-02-20 02:29
深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法
超参数随机搜索是一种自动选择最优超参数组合的方法,通过在给定空间内随机选择超参数组合并进行
评估
,选择性能最佳的超参数组合。这两种方法在模型训练和调优过程中起着重要作用,有助于提高模型性能和泛化能力。
微学AI
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2024-02-20 02:59
深度学习技巧应用
深度学习
人工智能
训练曲线
超参数
随机搜索
深度学习的进展
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和
预测
等任务。
五行缺你94
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2024-02-20 02:58
笔记
深度学习
人工智能
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