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机器学习-理论基础
自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和
机器学习
技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。
智能计算研究中心
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2025-02-13 12:50
其他
python 学习路线
学习顺序《python编程:从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python
机器学习
基础教程》《FluentPython》《
Coding Happily
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2025-02-13 11:05
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【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪】
鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和
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软件库。
萌虎不虎
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2025-02-13 09:25
OpenHarmony
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使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
在当今的AI和
机器学习
应用中,嵌入向量(embeddings)已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量,从而便于计算和分析。
qq_37836323
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2025-02-13 09:50
python
人工智能
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面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
机器学习
面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction
qq742234984
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2025-02-13 07:39
机器学习
线性回归
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【AI】人工智能没那么神秘!
AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含
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、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。
仇辉攻防
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2025-02-13 07:04
人工智能
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机器学习
: 逻辑回归
概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属,并假设数据服从伯努利分布(二分类)或多项式分布(多分类)。逻辑回归模型输出的是概率值,通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型,其核心思想是将线性组合通
小源学AI
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2025-02-13 07:04
人工智能
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逻辑回归
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GitHub 上的开源项目推荐
GitHub上的开源项目有成千上万,涵盖了从前端框架到数据科学、
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、系统工具等各个领域。不同的人根据兴趣和需求,可能会有不同的排名。
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2025-02-13 05:50
github
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高薪认证
在这个数字时代,各大公司都在优先考虑使用AI(人工智能)和ML(
机器学习
)来解决各种问题。
科技评论AI
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2025-02-13 04:16
机器学习
人工智能
【python
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】sklearn转换器与预估器
文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器(Transformer)?通俗介绍:学术解释:2.什么是预估器(Estimator)?通俗介绍:学术解释:3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例:数据标准化(转换器)5.2示例:模型训练与预测(预估器)6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预
人才程序员
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2025-02-13 03:04
杂谈
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多图详解VSCode搭建Python开发环境
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以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵
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2025-02-13 02:26
Python基础课程
vscode
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python
开发环境
更符合DeepSeek的提问方式,学术论文方面的能力我总结了这几十个提示词!
例如不要问“如何学习
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?”而应问“零基础如何
机器学习
”。对于复杂问题,可将其拆解为多个小问题,逐一提问。比如先问“学习
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先学习python更好吗?”
AIWritePaper官方账号
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2025-02-13 01:23
AIWritePaper
DeepSeek
学术论文
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chatgpt
数据分析
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论文阅读
python 3.8 的anaconda怎么下载
Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、
机器学习
和人工智能领域,Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版,受到了广泛欢迎。
xiamu_CDA
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2025-02-13 01:50
python
开发语言
Kibana全方位解析:告别小白,成为高手的必经之路!
Elasticsearch的关系1.1相互依赖性1.2数据流动1.3功能互补1.4协同工作3、Kibana的主要功能1.1数据发现与探索1.2可视化与仪表板1.3监控与告警1.4Canvas可视化1.5
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奔跑吧邓邓子
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2025-02-12 22:57
项目实战
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17.推荐系统的在线学习与实时更新
推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种
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方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次
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2025-02-12 20:15
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?从零搭建你的第一个模型引言:一、打破认知:Java也能玩转
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1.1为什么选择Java?
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100.15 AI量化面试题:PPO与GPPO策略优化算法的异同点
目录0.承前1.基本概念解析1.1PPO算法1.2GPPO算法2.共同点分析2.1
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2.2实现特点3.差异点分析3.1算法设计差异3.2优化目标差异3.3应用场景差异4.选择建议4.1使用PPO的场景
AI量金术师
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金融资产组合模型进化论
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100.17 AI量化面试题:凯利准则的核心思想是什么?如何用它来确定最佳资本配置比例?
目录0.承前1.解题思路1.1
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金融资产组合模型进化论
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数学建模
Python 调用 Azure OpenAI API
在人工智能和
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快速发展的今天,AzureOpenAI服务为开发者提供了强大的工具来集成先进的AI能力到他们的应用中。
ivwdcwso
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2025-02-12 18:27
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云原生周刊:K8s 严重漏洞
KitOps支持统一打包,将AI/ML模型、数据集和配置封装为便携式工件,同时提供详细的版本控制,确保
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实验的可追溯性和可复现性。YokaiYok
KubeSphere 云原生
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如何配置syslog及修改默认端口号
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爱编程的喵喵
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2025-02-12 17:47
Linux解决方案
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修改端口号
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AI基础 -- AI学习路径图
现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解(特征值分解、奇异值分解)张量运算简介(为后续深度学习做准备)在
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和深度学习中的应用示例
sz66cm
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2025-02-12 16:40
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学习
探索 Dify:开源 LLM 应用开发平台
探索Dify:开源LLM应用开发平台介绍在快速发展的AI和
机器学习
领域,开发人员不断寻求高效的工具,以无缝地从原型过渡到生产。Dify正是在这样的背景下应运而生的。
weixin_40941102
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2025-02-12 15:38
开源
DeepSeek V3 两周使用总结
DeepSeekV3两周使用总结
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AI算法工程2025年01月25日10:10广西向AI转型的程序员都关注公众号
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AI算法工程2024年12月26日,杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布
AI生成曾小健
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2025-02-12 11:12
LLM大语言模型
Deepseek原理与使用
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计算机毕业设计——Spring Boot垃圾分类网站功能说明
近年来,琛哥更是将触角延伸至AI领域,对于
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、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点:琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”,因此我的博客中,你不仅可以找到关于技术的深入解
琛哥的程序
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2025-02-12 07:47
课程设计
毕业设计
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【通往通用人工智能AGI之路】第8章: 认知架构
第三部分:AGI系统架构与实现在前两部分,我们分别介绍了AGI的
理论基础
、关键使能技术,对AGI的内涵、原理、方法有了初步认识。然而,要真正实现AGI,我们还需要探索AGI系统的架构和实现路径。
AI天才研究院
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2025-02-12 06:04
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AI大模型企业级应用开发实战
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Access数据库教案(Excel+VBA+Access数据库SQL Server编程)
2.使用步骤方法2.1表【设计】2.1.1表的
理论基础
2.1.2Access建库建表?2.1.3表的基本操作2.2SQL语句代码【设计】2.3窗体【交互】?
m0_74825656
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2025-02-12 03:47
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对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析
强化学习基础•基本概念:强化学习是一种
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方法,智能体(模型)通过与环境进行交互,根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。
一只贴代码君
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2025-02-12 02:12
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(1)支持向量机
以下是对Python与R在支持向量机(SVM)实现上的核心区别分析及完整示例代码:一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象(先初始化模型后拟合)函数式+公式接口(y~x1+x2)核函数支持linear,poly,rbf,sigmoi
宠物与不尤编程
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2025-02-11 23:19
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-匿踪查询(PIR)
一、PIR定义PrivateInformationRetrieval(PIR)匿踪查询技术,又称为隐私信息检索(PrivateInformationRetrieval,PIR),是一种在保护用户隐私的前提下进行信息检索的隐私计算技术。匿踪查询通过加密、混淆等技术手段,保障查询方能够隐匿被查询对象的关键词或客户ID信息,使得数据服务方提供匹配的查询结果但无法获知具体对应哪个查询对象。二、PIR分类匿
人生相聚两依依
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三、隐语架构
联邦学习:在原始数据不出域的前提下,通过交换中间数据完成
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(算法篇)第6篇:线性回归,学习目标【附代码文档】...
本教程的知识点为:
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DataSet:数据挖掘与
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DataSet:数据挖掘与
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应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与
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(入门3有监督学习算法之回归算法)4回归算法4.1线性回归:利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题:目标值------连续性函数公式:h(W)=w1x1+w2x1+
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一、引言冯诺依曼架构是现代计算机系统的基础,它的提出为计算机的发展奠定了
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】样本不均衡问题解决策略(欠采样方法总结)
文章目录前言1.没有绝对最好,但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面:2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销,哪些方法更值得试用?(1)推荐方法:综合性能最突出的(2)具体任务导向推荐4.总结:前言在选择欠采样方法时,没有一个方法可以在所有情况下都普遍适用并效果最好。不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要
又喝真露
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大语言模型原理与工程实践:初探大语言模型
大语言模型原理与工程实践:初探大语言模型作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:大语言模型,
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AI天才研究院
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|寻找存在的路径
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它常用于
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Milvus是一款专为向量数据设计的数据库,它具备高性能、高可用和易扩展的特点,主要用于处理由深度神经网络和其他
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模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。
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【代码随想录训练营】【Day05休息】【Day06】第三章|哈希表|哈希表
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|242.有效的字母异位词|349. 两个数组的交集|202. 快乐数|1. 两数之和
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总结:当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现在集合里或者重复出现时,就要考虑哈希法。
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Ada语言的人工智能
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深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是
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2025-02-11 05:34
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