机器学习零基础入门实战第7页

第五届核磁机器学习班（训练营：2023.6.5~6.17）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-09-14 20:08

如何有效的学习AI大模型？

以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。

Python程序员罗宾·2024-09-14 15:37

java 基础

基础数据类型，方法，类，异常处理：Java零基础入门学习（小白也能看懂！）

i0208·2024-09-14 13:23

文本生成图像工作简述1--概念介绍和技术梳理

https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/127302735【嵌牛导读】文本生成图像的概念介绍与技术梳理【嵌牛鼻子】文本生成图像基于深度学习的机器学习方法已经在语音

尹凯·2024-09-14 11:50

多模态大语言模型(MLLMs)-一般架构（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModel,MLLM），在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力。相比于以往的多模态方法，例如以CLIP为代表的判别式，或以OFA为代表的生成式，新兴的MLLM展现出一些典型的特质，在下面这两种特质的加持下，MLLM涌现出一些以往多模态模型所不具备的能力！模型大。MLLM通常具有数十亿的参数量，更多的参数

程序员_大白·2024-09-14 11:40

一篇文章带你彻底弄懂大模型——掌握基本概念，领先别人一步！

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。

努力的光头强·2024-09-14 11:39

使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统

使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域，高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。

afTFODguAKBF·2024-09-14 09:28

Spark MLlib模型训练—推荐算法 ALS(Alternative Least Squares)

不二人生·2024-09-14 08:25

使用MLOps进行AI部署的顶级公司

自从AI技术进入主流领域以来，MLOps（机器学习运维）已成为在生产环境中部署和管理机器学习模型的一系列实践，这对企业的成败起着关键作用。

AI研报·2024-09-14 07:12

天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？

在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位，并成为英伟达重要的护城河之一。

诗者才子酒中仙·2024-09-14 04:56

python语言程序设计教程-Python语言程序设计（视频教程）

本课程是一门体现大学水平的Python语言入门课程，采用“理解和运用计算生态”为教学理念，面向Python零基础学习者，不要求学习者有任

weixin_37988176·2024-09-14 03:52

零基础入门AI：一键本地运行各种开源大语言模型 - Ollama

什么是Ollama？Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架，由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节，一经推出就广受好评，目前已在github上获得了46kstar。不管是著名的羊驼系列，还是最新的AI新贵Mistral，等等各种开源大语言模型，都可以用Ollama实现一键安装并运行，支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。ModelParametersSizeD

AI大模型知识分享·2024-09-14 03:16

深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别

深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。

AI_Guru人工智能·2024-09-14 02:43

零基础入行学习软件测试第一步：你需要问自己三件事情！

零基础入行学习软件测试第一步：你需要问自己三件事情！首先，你想要入这一行的话，第一步你自己要扪心自问。问自己三个事情！第一个事情：软件测试到底是做什么的？

程序员阿沐·2024-09-14 01:28

15个理由为什么你一定要申请组长？

1、相信Peter老师独特的英语教学方法，能够帮助零基础的伙伴，更好的学会英语。

说的魔术·2024-09-14 00:28

零基础学习配音需要多长时间，学习配音要多久？

配音功底的浓厚相对于中国配音演员而言是最直接的体现，这也离不了中国配音演员们平常里的刻苦强化训练。那么接下来，我个人总结了下边的专门针对的日常生活配音训练科目：1、配音专业知识学习培训配音技巧是熔声音、表演、导演于一身的综合性实用技巧，因此，要多方面详细了解配音这方面的综合应用能力，并把各种各样专业知识有机的相互配合为一身。2、材料准备工作详细了解原片的历史背景，熟练掌握原片的思想观念内容，正确认

配音新手圈·2024-09-13 20:55

Java虚拟机：运行时内存结构

与此同时，本专栏的所有文章，也都会准备充足的代码示例和完善的知识点梳理，因此也十分适合零基础的小白和要准备工作面试的同

栗筝i·2024-09-13 19:32

Vue + Django的人脸识别系统

最近在研究机器学习，刚好最近看了vue+Djangodrf的一些课程，学以致用，做了一个人脸识别系统。项目前端使用Vue框架，用到了elementui组件，写起来真是方便。

DXSsssss·2024-09-13 19:28

【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（十一）

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中

向往风的男子·2024-09-13 18:51

【机器学习】必会降维算法之：奇异值分解（SVD）

奇异值分解（SVD）1、引言2、奇异值分解（SVD）2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4算法公式2.5代码示例3、总结1、引言一转眼，小屌丝：鱼哥，就要到每年最开心的节日了：六一儿童节。小鱼：你有啥想法？小屌丝：想法没有，玩的地方倒是想小鱼：拉倒吧，我可不去小屌丝：确定？小鱼：看情况。小屌丝：嘿嘿，难得过节日，我们也得放松一下小鱼：正有此意。2、奇异值分解（SVD）2.1定义奇异值分解（S

Carl_奕然·2024-09-13 17:21

2024网络安全学习路线非常详细推荐学习

关键词：网络安全入门、渗透测试学习、零基础学安全、网络安全学习路线首先咱们聊聊，学习网络安全方向通常会有哪些问题1、打基础时间太长学基础花费很长时间，光语言都有几门，有些人会倒在学习linux系统及命令的路上

白帽黑客-晨哥·2024-09-13 16:43

学会取舍｜贪多嚼不烂

又一期零基础复训了，盘点了一下近期的学习情况，发现自己实在贪多。一方面想要好好学习写作，一方面又想学习运营知识，另一方面又对直播非常感兴趣。

拾杨梅记·2024-09-13 16:58

我为什么参加21天零基础系统学习写作训练营

1、为什么参加写作训练营？人生在世，能够一直读书，一直写字，是多么美好的事情吖。从决定报名弘丹老师写作营的年度会员开始，就是想要重新拾起我对生活无比的热爱与期待。也希望，通过在训练营的学习与交流，能和志同道合的小伙伴一起，提升自我能力，创造人生的无限可能。2、希望这21天有什么收获？坚持每天阅读，使其成为陪伴一生的良好习惯。很惭愧，虽然喜欢读书，但却真的没有做到过每天阅读。所以，希望通过本次训练营

醒之_da7b·2024-09-13 15:24

TensorFlow的基本概念以及使用场景

TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。

张柏慈·2024-09-13 15:03

【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘

【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。

ShuQiHere·2024-09-13 14:59

综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”

该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类

硅谷秋水·2024-09-13 14:27

大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了

它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。

黑客-雨·2024-09-13 10:05

Java学习路线：从零基础到高级开发者的完整指南

初学者入门指南1.环境搭建安装JDK:下载并安装最新版本的JDK（JavaDevelopmentKit）。配置环境:设置JAVA_HOME环境变量，并将bin目录添加到PATH中。选择IDE:使用Eclipse、IntelliJIDEA或其他任何你喜欢的Java集成开发环境。2.Java基础知识HelloWorld:编写你的第一个Java程序。基本语法:学习变量、数据类型（原始类型、包装类型）、运

何遇mirror·2024-09-13 09:01

机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习

文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?

Efred.D·2024-09-13 08:55

机器学习与深度学习的区别

文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别

eqa11·2024-09-13 06:11

景联文科技：专业数据标注公司，推动AI技术革新

数据标注作为AI技术发展的重要支撑，对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。

景联文科技·2024-09-13 06:36

【网易低代码】第2课，页面表格查询功能

这是一个新课程CodeWave网易低代码通过自然语言交互式智能编程，同时利用机器学习，帮助低代码开发者进一步降低使用门槛、提高应用开发效率【网易低代码】第2课，页面表格查询功能1.拖拽表格组件到页面布局中

Karle_·2024-09-13 03:15

机器学习到底是个啥

机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。

旷_9b08·2024-09-13 02:52

零基础安卓开发起步（二）

本文介绍从零开始进行安卓APP的开发，MaterialDesign的使用。记录学习过程，仅供新手参考。引入MaterialDesignMaterialDesign是谷歌发布的一套安卓界面元素模板。首先我们把它引入到项目里面。首先从项目列表中打开【GradleScripts-Build.gradle(module:app)】文件。如果没有这个文件，不要着急，注意AndroidStudio底部的文字，

zhyuzh3d·2024-09-13 02:19

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG

bw876720687·2024-09-13 02:06

【机器学习】朴素贝叶斯

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好

可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

MATLAB车牌识别系统

该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。

清风明月来几时·2024-09-12 23:19

【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）

引言GLM扩展了传统的线性回归模型，使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型

Lossya·2024-09-12 23:47

Matlab,Python,Java,C++的比较

适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候

Codefengfeng·2024-09-12 21:37

Python爬虫入门实战：抓取CSDN博客文章

一、前言在大数据时代，网络上充斥着海量的信息，而爬虫技术就是解锁这些信息宝库的钥匙。Python，以其简洁易读的语法和强大的库支持，成为编写爬虫的首选语言。本篇博客将从零开始，带你一步步构建一个简单的Python爬虫，抓取CSDN博客的文章标题和链接。二、环境准备在开始之前，确保你的环境中安装了Python和以下必要的库：1.requests：用于发送HTTP请求2.BeautifulSoup：用

A Bug's Code Journey·2024-09-12 20:03

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

零基础学JAVA-day01-IDEA安装，下载和免费激活（手把手）结尾附一键激活文档

下载要下载并安装IntelliJIDEA（简称IDEA），你可以按照以下步骤操作：访问官网：打开浏览器，访问IntelliJIDEA的官方网站：https://www.jetbrains.com/idea/。https://www.jetbrains.com/idea/选择版本对于初学者来说，可以选择免费的社区版（CommunityEdition）。如果你需要更多高级功能，可以考虑专业版（Ulti

prejecter·2024-09-12 19:27

感恩遇见

蒋菲儿·2024-09-12 18:47

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

我就是全世界·2024-09-12 17:13

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加

zjwreal·2024-09-12 17:13

年薪90W的ai产品经理，确实香！

AI产品经理，0基础小白入门指南作为一个零基础小白

大耳朵爱学习·2024-09-12 14:25

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

机器学习第12章计算学习理论

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

一只小小程序猿·2024-09-12 13:48

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V

Lossya·2024-09-12 13:46

推荐频道

机器学习零基础入门实战