机器学习资料第14页

基于 LangChain 实现数据库问答机器人

基于LangChain实现数据库问答机器人一、简介二、应用场景三、实战案例1、需求说明2、实现思路3、对应源码一、简介在Retrieval或者ReACT的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。

敲代码敲到头发茂密·2025-02-04 11:16

各个消息队列的优缺点对比（activeMQ、rabbitMQ、rocketMQ、kafka）

达到几百/几千个级别，吞吐量会有小幅下降；这是rocket的最大优势所以非常适用于支撑大批量topic场景topic可以达到几十/几百个级别，吞吐量会有大幅下降kafka不适用大批量topic场景，除非加机器时效性毫秒微秒这是

batcat560·2025-02-04 11:16

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

超参数调优（HyperparameterTuning）是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数，而不是通过训练数据学习到的参数。

IT古董·2025-02-04 11:44

【漫话机器学习系列】054.极值（Extrema）

极值（Extrema）定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念，指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质，可以将其分为两类：局部极值（LocalExtrema）：函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值（GlobalExtrema）：函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值（LocalMaximum）：若在点x=a附近存在某邻域，使得对任意x在该邻域内，满足f(x)≤

IT古董·2025-02-04 11:13

GrblHAL 1.1 关于归零的相关配置问题

很快，只要不考虑机器绝对坐标，雕刻机就算完成了。但是研究归零功能

洛小白2233·2025-02-04 10:07

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，

加德霍克·2025-02-04 10:36

#Java 与 C++ 核心差异详解：从语法到实战的代码对比

##一、语言定位差异||Java|C++|设计目标|"Writeonce,runanywhere"|"高性能系统级开发"|运行方式|JVM解释执行字节码|直接编译为机器码|典型场景|企业应用/Android

新宿椎名琳擒·2025-02-04 10:06

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

距离上次写关于安全的文字已经过去了很久很久，久到上次看到的AI还停留在TTS、ASR等最初的语音交互+搜索类似的各种智能音箱以及通过关键字匹配的基于知识库的聊天的机器人。

零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

2024年最全Doris：读取Doris数据的N种方法_访问 doris，阿里大牛教你自己写大数据开发第三方库

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！

2401_84181108·2025-02-04 08:49

R语言环境下载和RStudio安装教程

它提供了丰富的统计和图形功能，被广泛用于数据科学、机器学习和数据可视化等领域。本教程将向您介绍如何下载和安装R语言环境以及RStudio集成开发环境。步骤1：下载R语言环境首先，您需要下载R语言环境。

CyberXZ·2025-02-04 07:42

油漆面积——蓝桥杯

1.题目描述X星球的一批考古机器人正在一片废墟上考古。该区域的地面坚硬如石、平整如镜。管理人员为方便，建立了标准的直角坐标系。每个机器人都各有特长、身怀绝技。它们感兴趣的内容也不相同。

走啦小孩·2025-02-04 04:23

机器学习--学习计划

3周机器学习速成计划基于「28原则」，聚焦机器学习20%的核心概念，覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战，每周学习后通过5个递进项目巩固知识。

kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习--概览

一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。

kyle~·2025-02-04 03:11

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集

tt555555555555·2025-02-04 03:11

C语言简介

C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、仅产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。

T.i.s·2025-02-04 03:10

基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测）

1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野

Life is a joke·2025-02-04 03:40

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

【自我修炼】大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一篇)

很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣，该怎么展开学习。最近稍微有点空，我写写我的看法。两年前，我在知乎回答如何定义「机器人」？

2401_89323952·2025-02-04 01:00

【C++】C++回调函数基本用法（详细讲解）

博__主：米码收割机技__能：C++/Python语言公众号：测试开发自动化【获取源码+商业合作】荣__誉：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主专__注：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术

米码收割机·2025-02-04 01:59

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本TN:被预测为假，实际为假的样本FN:被预测为假，实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义：被正确预测的样本占总样本的比例缺陷：尽管准确率

shimly123456·2025-02-04 01:28

使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南

使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时，我们通常会选择Anaconda作为管理工具，因为它不仅提供了Python的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作

小桥流水---人工智能·2025-02-04 01:28

ASUS/华硕天选1 FA506I 原厂Win10系统工厂文件带ASUS Recovery恢复教程

华硕工厂文件恢复系统，安装结束后带隐藏分区，带一键恢复，以及机器所有的驱动和软件。

无限的奇迹·2025-02-04 01:27

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中，我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术，介绍其发展历程、核心原

人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。

王国平·2025-02-04 00:51

WEB3 下 BSC 智能链交易所 AI 量化策略机器人：技术解析与实现

在WEB3应用的广阔天地中，BSC智能链交易所的AI量化策略机器人正逐渐崭露头角，成为推动加密货币交易迈向智能化的关键力量。

·2025-02-04 00:16

本周AI动态：生成型AI的命运掌握在法院手中

唱片公司在投诉中表示，“合成音乐输出可能会使市场充斥机器生成的

·2025-02-04 00:15

机器学习笔记——正则化

本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。

好评笔记·2025-02-04 00:49

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-04 00:48

Python零基础入门：从入门到实战的10个必学知识点

以下是10个必学的知识点及其代码演示：CSDN大礼包：《2024年最新全套学习资料包》免费分享1.变量与数据类型变量：用于存储数据，可以随时修改其存储的值。

小尤笔记·2025-02-03 23:44

【机器学习BDT】python代码实现(下)

文章目录BDT(BootstrapDecisionTree)python实现导入库分类树主体代码回归树主体代码输出函数完整代码后续可能添加的功能BDT(BootstrapDecisionTree)python实现代码仅供参考导入库importCART树_自己写importnumpy其中一个库之前写的分类树主体代码在原始数据权重基础上使用更新的数据权重以更新BDT模型.def分类树(self,BDT

mcoc132·2025-02-03 22:05

Python、CPython、Pythonnet、IronPython

最近抽空看点python的东西，原本是打算用来无界面的在部署机器上调试程序。因为部署机器上装VS不现实，装个小巧的Python到是可以。

QQ_370566617·2025-02-03 21:55

ROS发行版

ROS是一个用于机器人软件开发的灵活框架，它支持多种编程语言，并且其不同的版本（称为“发行版”）提供了不同的特性和兼容性。foxy是ROS2的一个发行版名称。

虎啸~嘤嘤嘤·2025-02-03 21:22

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)？

AI天才研究院·2025-02-03 20:17

STM32F103C8T6驱动HC-SR04超声波模块测距打印在串口上

引言HC-SR04超声波测距模块因其成本低、精度高、使用简单，被广泛应用于机器人避障、液位检测等领域。

单片机阿伟·2025-02-03 20:46

招聘 | 具身智能机器人方向全职作者

你知道“具身智能机器人”了吗？是否希望成为这个时代性技术和产品的长期报道者？现在，我们正在招聘这样一位专注于具身智能机器人方向的原创作者。岗位是全职，工作地点base：北京中关村。

·2025-02-03 20:37

第一章: AIGC概述

AIGC的核心技术包括机器学

野老杂谈·2025-02-03 19:11

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表

硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

1、PyTorch 简介

1、torchTorch是PyTorch的前身，Torch是一个有着悠久历史的机器学习框架，最初由RonanCollobert、SoumithChintala和KorayKavukcuoglu等人开发。

找个栗子·2025-02-03 19:10

《语音识别模式、算法设计与实践》——第一章语音识别概述

专栏总目录1.1走进语音识别1.1.1语音识别的定义定义：语音识别是让机器具备自动接收和分析人类的语音，并最终输出对应文本的过程。

静候光阴·2025-02-03 19:39

机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、大语言模型的基本原理1.什么是大语言模型？2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1.数据准备2.模型训练3.部署模型五、大语言模型的未来发展结语引言大语言模型（LargeLanguageModels

云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

基于Java的智能家居设计：探讨Java在智能家居大数据处理中的角色

基于Java的智能家居设计：探讨Java在智能家居大数据处理中的角色关键词：智能家居,Java,大数据处理,机器学习,物联网1.背景介绍1.1问题由来随着物联网技术的发展，智能家居已经从一个概念转变为现实

杭州大厂Java程序媛·2025-02-03 19:36

使用Linux，龙芯不算弱

我所在的实研室做的机器人用Linux和200Mhz的CPU。你以为美国人没钱买什么3Ghz的奔腾吗？很多科学运算领域没人用Windows，用Intel的也很少。主要是windows系统老死机。

rainandtear·2025-02-03 18:32

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能

CV视界·2025-02-03 17:16

无需标定板！Galibr：无需目标的LiDAR相机外参标定新方法

文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3D视觉最新模组、3DGS系列(视频+

计算机视觉工坊·2025-02-03 16:08

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖，以支持其机器学习平台中的特征存储。

weixin_30777913·2025-02-03 15:07

【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记

GRNet:LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络

phy12321·2025-02-03 14:26

投票法：简单而强大的分类利器

投票法：简单而强大的分类利器在机器学习的分类任务中，我们常常需要寻找高效且准确的方法来对数据进行分类。今天，让我们一起来探讨一种简单却极为强大的分类方法——投票法。

ningaiiii·2025-02-03 14:25

初入机器学习

辰尘_星启·2025-02-03 14:54

PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络

这种方法为机器学习开创了新的研究方向，尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn（一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库）

·2025-02-03 12:59

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