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机器学习(深度学习)
RNN循环神经网络原理理解
深度学习
的网络都是水平方向延伸的,都没有考虑单个隐藏呢个在时间上的变化。这种普通的神经网络模型对于很多问题是无能为力的,例如,在语言分析或者时序预测时就会遇到问题。
Andy_shenzl
·
2024-02-20 14:54
Deep
Learing
&
pytorch
rnn
深度学习
人工智能
Bert基础(一)--transformer概览
1、简介当下最先进的
深度学习
架构之一,Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。
Andy_shenzl
·
2024-02-20 14:22
Deep
Learing
&
pytorch
NLP
bert
transformer
人工智能
机器学习
相关指标计算
机器学习
相关的科学计算指标其实本人也不精通上代码:#!
miliyah
·
2024-02-20 13:36
深度学习
基础——卷积神经网络(一)
卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作,对于图像的特征提取有着关键的作用,本文首先介绍卷积的基本原理与作用,然后通过编写程序实现卷积操作,并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果,接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作,最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处
牛哥带你学代码
·
2024-02-20 13:04
Python数据分析
python数学建模算法
深度学习
cnn
人工智能
零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析
赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的:1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的
机器学习
或者
深度学习
建模.2.了解变量间的相互关系
一缕阳光lyz
·
2024-02-20 13:45
数据分析
数据挖掘
【踩坑系列记录 】Anaconda环境将torch由cpu换成gpu
概要很早前做过
深度学习
,配环境之类的坑由于没记录都记不清了。
RoyZz_
·
2024-02-20 13:37
python
深度学习
pytorch
深度学习
模型:GAN(生成对抗网络)
简述生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN)是一种
深度学习
模型,由IanGoodfellow于2014年提出。
缘起性空、
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2024-02-20 13:59
生成对抗网络
人工智能
神经网络
33从传统算法到
深度学习
:目标检测入门实战 --图像金字塔
图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图,最左边的图片是原始图片,然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值,这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸,不会有比这更小尺寸的图片了,像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔,每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标(物体、动物等)。im
Jachin111
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2024-02-20 13:58
大语言模型学习路线:从入门到实战
本学习路线旨在为有基本Python编程和
深度学习
基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南,帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月,后期部分内容或工具可能需要更新。
Tim_Van
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2024-02-20 12:56
人工智能
语言模型
自然语言处理
大语言模型
大模型
Python | Conda常用命令
一、介绍1、Anaconda工具Anaconda是一个用于数据科学和
机器学习
的开源软件包管理器和环境管理器。
-拟墨画扇-
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2024-02-20 12:48
Python
python
conda
开发语言
conda 所有的命令及其讲解
Conda很流行于数据科学、
机器学习
、科学计算等领域,因为它能够快速地安装、管理和部署软件包和环境。以下是Conda的一些主要命令及其简要说明:环境管理相关condacreate:创建一个新的环境。
MonkeyKing.sun
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2024-02-20 12:48
conda
人工智能与测试开发:新时代的黄金组合
而人工智能技术可以通过
机器学习
和自动化算法,自动化生成
·
2024-02-20 12:40
人工智能与测试开发:新时代的黄金组合
而人工智能技术可以通过
机器学习
和自动化算法,自动化生成
·
2024-02-20 12:30
python
机器学习
库Scikit-learn
python语言中用来处理
机器学习
的库最重要的就是Scikit-learn,简称sklearn。被大多数科学家所钟爱,包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。
崔吉龙
·
2024-02-20 12:49
计算机设计大赛
深度学习
交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv
3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于
深度学习
得交通车辆流量分析
iuerfee
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2024-02-20 11:15
python
【
深度学习
】S2 数学基础 P6 概率论
目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论
机器学习
本质上,就是做出预测。
脚踏实地的大梦想家
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2024-02-20 11:15
#
深度学习
深度学习
概率论
深度学习
代码|Batch Normalization批归一化的代码实现
文章目录一、导入相关库二、批量归一化层BatchNorm(一)理论基础(二)代码实现一、导入相关库importtorchfromtorchimportnnfromlabml_helpers.moduleimportModule二、批量归一化层BatchNorm(一)理论基础当输入X∈RB×C×H×WX\in\mathbb{R}^{B\timesC\timesH\timesW}X∈RB×C×H×W是
丁希希哇
·
2024-02-20 11:13
深度学习代码手撕
深度学习
人工智能
pytorch
算法
python快速检测视频跳过帧_教程 |
深度学习
+ OpenCV,Python实现实时视频目标检测...
原标题:教程|
深度学习
+OpenCV,Python实现实时视频目标检测选自PyimageSearch参与:路雪、李泽南使用OpenCV和Python对实时视频流进行
深度学习
目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码
weixin_39575047
·
2024-02-20 11:02
python快速检测视频跳过帧
Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统 在线旅游景点推荐系统 基于
机器学习
/
深度学习
/人工智能 基于标签/协同过滤推荐算法 爬虫 可视化数据分析
Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统在线旅游景点推荐系统基于
机器学习
/
深度学习
/人工智能基于标签/协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析WebTravelRecommendSysPy
linge511873822
·
2024-02-20 11:26
python
基于项目的协同过滤推荐算法
基于用户的协同过滤推荐算法
python
人工智能
django
机器学习
深度学习
推荐算法
目标检测教程视频指南大全
魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞
深度学习
的小伙伴都看看,特别是图像相关)
深度学习
常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型,小白初学者必看!)
魔鬼面具
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2024-02-20 11:25
目标检测
音视频
人工智能
聚焦
深度学习
,落实核心素养---《康巴什区第一中学物理教研活动》
为深化课堂教学改革,推进
深度学习
研究,促进教与学方式的根本性转变,2022年四月七日下午,“聚焦
深度学习
,落实核心素养”专题研讨活动在康一中东录播室举行。
ef4a8c507cf9
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2024-02-20 11:12
5、程序员可以进入
机器学习
在这篇文章中,我想向您展示程序员可以进入
机器学习
。我将向您展示学习
机器学习
就像学习任何其他高科技一样。我们首先将学习
机器学习
与学习编程进行比较,这可能是一个更大的挑战。
攻城狮笔记
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2024-02-20 11:39
【
机器学习
笔记】14 关联规则
关联规则概述关联规则(AssociationRules)反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买,那么在相同的交易ID下,商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事:你出去买东西,结果却买了比你计划的多得多的东西?这是一种被称为
RIKI_1
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2024-02-20 11:43
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
学习笔记:
机器学习
之决策树
0引入决策树是一种归纳式的
机器学习
算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子,是否决定将自己托付终生给那个他,就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性,年龄、长相、收入等等。
萌龙如我们
·
2024-02-20 11:13
机器学习
机器学习
决策树
学习
【
机器学习
笔记】13 降维
在很多
机器学习
问题中,训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话,不仅会让训练非常缓慢,还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。
RIKI_1
·
2024-02-20 11:13
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
【吴恩达·
机器学习
】第二章:多变量线性回归模型(选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归)
——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的
机器学习
课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024
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2024-02-20 11:12
机器学习
线性回归
人工智能
TechDay公开课实录:PaddlePaddle车牌识别实战和心得
车牌识别作为一种常见的图像识别的应用场景,已经是一个非常成熟的业务了,在传统的车牌识别中,可以使用字符分割+字符识别的方式来进行车牌识别,而
深度学习
兴起后,出现了很多端到端的车牌识别模型,不用分割字符,
PaddleWeekly
·
2024-02-20 11:03
【
机器学习
笔记】8 决策树
决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构,通过做出一系列决策(选择)来对数据进行划分,这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始,测试待分类项中对应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到叶子节点,将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习,挖掘出
RIKI_1
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2024-02-20 11:39
机器学习
机器学习
笔记
决策树
centos7 arm服务器编译安装onnxruntime-gpu
前言ONNXRuntime是适用于Linux,Windows和Mac上ONNX格式的
机器学习
模型的高性能推理引擎,但在arm服务器上,onnxruntime只有CPU版的,GPU版的没有,因此需要自行去编译
番茄小能手
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2024-02-20 10:23
aarch64Linux
arm开发
centos7
政安晨:【完全零基础】认知人工智能(三)【超级简单】的【
机器学习
神经网络】—— 三层神经网络示例
如果小伙伴们第一次看到这篇文章,同时也对这类知识稍感陌生的话,可以先看看我这个系列的前两篇文章:政安晨:【完全零基础】认知人工智能(一)【超级简单】的【
机器学习
政安晨
·
2024-02-20 10:42
政安晨的机器学习笔记
政安晨的人工智能笔记
人工智能
机器学习
神经网络
深度学习
反向传播
3层神经网络
权重计算
政安晨:【完全零基础】认知人工智能(四)【超级简单】的【
机器学习
神经网络】—— 权重矩阵
预备如果小伙伴们第一次看到这篇文章,同时也对这类知识还是稍感陌生的话,可以先看看我这个系列的前三篇文章:政安晨:【完全零基础】认知人工智能(一)【超级简单】的【
机器学习
神经网络】——预测机https:/
政安晨
·
2024-02-20 10:35
政安晨的机器学习笔记
政安晨的人工智能笔记
人工智能
机器学习
神经网络
权重矩阵
梯度下降
深度学习
深度学习
——概念引入
深度学习
深度学习
简介
深度学习
分类根据网络结构划分:循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分:监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分:计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学
深度学习
简介
深度学习
(DeepLearning
韶光流年都束之高阁
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2024-02-20 10:31
深度学习日记
深度学习
人工智能
职场和发展
【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法
joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的
机器学习
方法
宏辉
·
2024-02-20 09:32
强化学习
python
算法
强化学习
深度学习
主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
2.6
深度学习
主流开源框架表2.1
深度学习
主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单
seasonsyy
·
2024-02-20 09:50
深度学习小知识
深度学习
开源框架
pytorch
卷积,步长,池化,1×1 卷积层,最大汇聚层和平均汇聚层
八:最大汇聚层和平均汇聚层九:Lenet介绍十:总结所有项目代码+UI界面一:回顾上一篇介绍了
深度学习
中的层和块以及参数管理,
深度学习
模型由层和块组成。
QTreeY123
·
2024-02-20 09:49
深度学习
神经网络
人工智能
cnn
pytorch
【MATLAB源码-第140期】基于matlab的
深度学习
的两用户NOMA-OFDM系统信道估计仿真,对比LS,MMSE,ML。
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述
深度学习
技术在无线通信领域的应用越来越广泛,特别是在非正交多址接入(NOMA)和正交频分复用(OFDM)系统中,
深度学习
技术被用来提高信道估计的性能和效率。
Matlab程序猿
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2024-02-20 09:45
MATLAB
信道估计与均衡
OFDM
matlab
开发语言
信息与通信
【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在
机器学习
和人工智能的领域中,回归预测是一项重要的任务。
天天Matlab代码科研顾问
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2024-02-20 09:11
算法
gru
回归
神经网络
matlab
【
机器学习
】数据清洗之识别重复点
个人主页:甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏:
机器学习
希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!
豌豆射手^
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2024-02-20 08:13
机器学习
机器学习
人工智能
【
机器学习
】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点
个人主页:豌豆射手^欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏:
机器学习
希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!
豌豆射手^
·
2024-02-20 08:37
机器学习
机器学习
pandas
人工智能
ChatGPT和LLM
首先,LLM是一个更为抽象的概念,它包含了各种自然语言处理任务中使用的各种
深度学习
模型结构。这些模型通过建立深层神经网络,根据已有的大量文本数据进行文本自动生成。
小米人er
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2024-02-20 08:58
我的博客
chatgpt
目标检测算法之YOLOv5的应用实例(零售业库存管理、无人机航拍分析、工业自动化领域应用的详解)
通过使用
深度学习
模型来实时识别货架上的商品,零售商可以更高效地管理库存,减少人工盘点的时间和成本。
小嘤嘤怪学
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2024-02-20 08:16
目标检测
算法
YOLO
YOLOv5
深度学习
机器学习
---规则学习(一阶规则学习、归纳逻辑程序设计)
1.一阶规则学习“一阶”的目的:描述一类物体的性质、相互关系,比如利用一阶关系来挑“更好的”瓜,但实际应用中很难量化颜色、…、敲声的属性值。一般情况下可以省略全称量词。命题逻辑:属性-值数据色泽程度:乌黑>青绿>q浅白;“根蒂弯度”:蜷缩>稍蜷>硬挺;“更好”:好瓜>坏瓜关系型数据一阶逻辑:序贯覆盖生成规则集:能否引入新变量?能否使用否定文字?能否允许递归?能否引入函数嵌套?自顶向下学习单条规则,
三月七꧁ ꧂
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2024-02-20 08:15
机器学习
机器学习
人工智能
【
机器学习
】是什么?
机器学习
(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,属于人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的一个分支,致力于研究和构建算法及统计模型,让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下
dami_king
·
2024-02-20 08:13
机器学习
数据分析 -
机器学习
1:线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说,将其视为通过某些数据点拟合一条线,如下所示以便在未知数据上进行预测,假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异,被称为残差他们是数据点和预测线之间的差异取每个残差并对他们进行平方,得到平方误差,残差越大正方形的面积就越大如果我们将给定线的所有这些正方形的面积相加,我们将得到平方误差的总和这
龙马啊
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2024-02-20 08:43
数据分析
机器学习
数据挖掘
【
机器学习
笔记】 15
机器学习
项目流程
机器学习
的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
RIKI_1
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2024-02-20 08:43
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
【大厂AI课学习笔记】【2.2
机器学习
开发任务实例】(6)特征分析
今天来学习特征分析。通过图分析每个特征与结果的对应关系。例如上方,使用散点图,将各个特征和价格的关系,绘制出来,观察是否具有较大的相关性。散点图可以帮助找出现有特征中,与价格的关联度(正数正相关,负数负相关,绝对值大小体现相关性)。如上图可以看出,例如:房间数越多,价格越高;税率越高,价格越低;从上图中,我们可以去掉不相关的特征,收敛的更快。我们看到,房间数特征,和价格的关联度最大,我们可以对房间
giszz
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2024-02-20 08:40
学习笔记
人工智能
学习
笔记
【大厂AI课学习笔记】【2.2
机器学习
开发任务实例】(5)数据理解
延伸学习:数据理解:深入探索与分析在人工智能和
机器学习
的项目中,数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析,以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解,我
giszz
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2024-02-20 08:10
学习笔记
人工智能
人工智能
学习
笔记
机器学习
中梯度下降法的缺点
机器学习
中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法,广泛应用于训练各种模型,尤其是在
深度学习
中。
华农DrLai
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2024-02-20 08:08
人工智能
机器学习
逻辑回归
深度学习
大数据
AI手机是什么原理
这些原理主要包括:
机器学习
和
深度学习
:AI手机利用
机器学习
算法,尤其是
深度学习
模型,来分析和理解用户数据(如照片、视频、文本和语音)。
小黄人软件
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2024-02-20 08:04
人工智能
智能手机
【IEEE出版、EI稳定检索】2024年
机器学习
与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)
2024年
机器学习
与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-
AEIC学术交流中心—李老师
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2024-02-20 08:03
机器学习
神经网络
人工智能
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