机器学习-研究生课程第4页

ai照片放大python源码_AI新时代-大牛教你使用python+Opencv完成人脸解锁（附源码）...

代码量同样不多，你可以将这些代码运用在其它一些智能领域，如智能家居，进门的时候判断你是谁，也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。

weixin_39639505·2025-01-20 17:54

线性回归：从基础到进阶的全面解析

线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

黑马商城 Spring Cloud 微服务课程笔记：分布式事务 - Seata 的架构和原理

目录黑马商城SpringCloud微服务课程笔记：分布式事务-Seata的架构和原理一、Seata解决的问题场景二、Seata的架构三、Seata的原理在黑马商城的微服务架构中，当涉及到多个微服务协同完成一个业务操作时

阿贾克斯的黎明·2025-01-20 16:47

黑马商城 Spring Cloud 微服务课程笔记 - 分布式事务 Seata（DAY2 - 10）

目录黑马商城SpringCloud微服务课程笔记-分布式事务Seata（DAY2-10）一、课程内容概述二、原理三、知识点和步骤（一）知识点（二）步骤一、课程内容概述在黑马商城的SpringCloud微服务架构中

阿贾克斯的黎明·2025-01-20 16:46

2024 年技术盘点与展望：从 AI 辅助到个人成长的多元探索

这一年，我不仅见证了人工智能技术的飞速发展，还通过AI辅助创作、AI赋能编程以及参与各类竞赛与课程，实现了个人技术的显著提升与视野的拓展。

109702008·2025-01-20 16:44

河北大学计算机科学与技术考研,计算机专业考研经验贴（重）

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼首先，欢迎各路学弟学妹报考河北大学计算机专业研究生。作为学院新培养方案的第一届15级研一新生，我有幸和大家分享下本专业考研历程。

gymsummer·2025-01-20 15:06

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

教师可设置课程信息以及学生成绩录入；学生可选课和查看成绩。源码中包含MySQ数据表sql。

教师可设置课程信息以及学生成绩录入；学生可选课和查看成绩。2、源码中包含数据表，sql文件，mysql数据库，可一键导入。

程序员WANG·2025-01-20 10:43

数学：机器学习的理论基石

一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

《小型开发者在鸿蒙Next上的成本与收益平衡之道》

例如，开发者需要学习鸿蒙的分布式架构、原生智能等新技术概念和开发方法，这可能需要参加培训课程、阅读文档或在社区中与其他开发者交流学习。开发成本功能越复杂、UI/UX设计要求越高，开发成本就越高。

·2025-01-20 08:20

周末了，写个转码经历流水账

课程基本都是和电子、电路原理

·2025-01-20 08:49

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

知识付费的理由不能是焦虑

有不少同学是重度知识付费用户，当然我其实也算其中一类，付费的课程，社群，训练营，圈子等等都不少。有人属于为改变付费，有人属于为焦虑付费。

小路哥v·2025-01-20 04:14

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】1. 再理解 AI Agent - 经典案例和热门框架综述

本系列文章跟随《MetaGPT多智能体课程》（https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent），深入理解并实践多智能体系统的开发。

同学小张·2025-01-20 01:11

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

【开源】基于SpringBoot框架教学资料管理系统（计算机毕业设计）+万字毕业论文 T286

系统合集跳转源码获取链接点击主页更能获取海量源码10年计算机开发经验，主营业务：源码获取、项目二开、语音辅导、远程调试、毕业设计、课程设计、毕业论文、BUG修改一、系统环境运行环境:最好是javajdk1.8

计算机毕业设计_gzs·2025-01-19 22:43

隐语课程隐语架构概览学习笔记

隐语架构包含：产品层、算法层、计算层、资源层和硬件层隐语产品：定位：通过可视化产品，降低终端用户的体验和演示成本。通过模块化API降低技术集成商的研发成本。人群画像：作为隐语的直观入口，隐语保护计算从业者均应该关注产品：SecretPad：轻量化安装、快速验证POC、可定制集成；多部署形态：中心模式、P2P模式全栈产品：MPC、TEE、SCQLSecretNote：Notebook形式、交互式建模

皓月雪·2025-01-19 22:43

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark

house.zhang·2025-01-19 22:40

隐私计算开源助力数据要素流通

主讲老师：李宏宇课程链接：第2讲：隐私计算开源助力数据要素流通丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili1、数据要素流转与数据内外循环这是数据的生命周期也是数据流转的链路图，我们可以发现数据流转可以分为数据采集加工和数据价值释放两个部分

HZGame.·2025-01-19 21:08

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。

墨夶·2025-01-19 21:34

网上教务评教管理系统（教学评价系统）

学生可以在网上选择课程和评分，给老师和教学信息，老师可以检查学生对其教学评价结果和信息，对同行的教学质量，管

QQ346127357·2025-01-19 19:18

深入探索Python编程技术：从入门到精通的全方位学习指南

无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写，还是桌面应用开发，Python都能发挥其独特优势，帮助开发者高效完成任务。

小码快撩·2025-01-19 16:21

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。

Blair Long·2025-01-19 15:14

chatgpt赋能python：Python群发微信消息：解决方案

Python是一门十分强大的编程语言，广泛用于各种人工智能、计算机视觉、机器学习等领域。Python可以用于开发各种应用程序，它也可以用于批量处理和发送微信消息。

suimodina·2025-01-19 15:42

080：vue+cesium 利用PointPrimitiveCollection绘制4个不同颜色不同位置的点

作者：还是大剑师兰特，曾为美国某知名大学计算机专业研究生，现为国内GIS领域高级前端工程师，CSDN知名博主，深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium，canvas，echarts

还是大剑师兰特·2025-01-19 14:06

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2025-01-19 14:34

代码中使用 Iterable＜T＞作为方法参数的解释

/***根据课程id集合查询课程简单信息*@paramidsid集合*@return课程简单信息的列表*/@GetMapping("/courses/simpleInfo/list")ListgetSimpleInfoList

YQ9·2025-01-19 13:00

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。

亚远景aspice·2025-01-19 13:29

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

TensorFlow框架关注公众号“轻松学编程”了解更多。一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统

弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

ThreeJS入门（226）：THREE.CSS3DRenderer 知识详解，示例代码

作者：还是大剑师兰特，曾为美国某知名大学计算机专业研究生，现为国内GIS领域高级前端工程师，CSDN知名博主，深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium，webgl，ThreeJS

还是大剑师兰特·2025-01-19 12:50

Python测试框架 Pytest —— mock使用（pytest-mock）_python pytest mock数据

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，

2401_84263262·2025-01-19 11:46

Spring AI系列教程：从工业革命到人工智能的全面探索

课程概览本系列教程涵盖了从基础的SpringAI课程介绍到复杂的多模态API开发，无论你是AI领域的新手还是有一定基础的开发者，都能在本系列教程中找到适合自己的内容。以下是部分课程的

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

AI Agent正在扛起云端协同的大旗

这种说法虽然戏谑成分居多，但是我们如果去梳理一下AI卖课的核心方向，就不难发现Agent其实才是AI课程的主力军。AIAgent应用简单，上手门槛低，而且可以快速解决工作和生活中的各类效率问题。

科技前沿资讯·2025-01-19 09:54

立足西安，昇腾AI为开发者留下了脚印一串

“我爱西安这座城市，而且在学校学习了那么多与IT开发相关的课程，未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。

科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

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