机器学习-神经网络

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

VGG 改进：添加ScConv空间与通道特征重构卷积

可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ScConv空间与通道特征重构卷积ScConv(SpatialandChannelreconstructionConvolution)是一种旨在减少卷积神经网络中特征冗余的新型卷积操作

听风吹等浪起·2025-03-26 14:23

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

本文将通过机器学习视角，拆解这场时空防御战的底层逻辑。

短剧萌·2025-03-26 13:18

从小白到大神，有这些python库就够了，盘点python18个顶级第三方库。

Python的强大之处在于其生态系统——成千上万的库覆盖了Web开发、数据分析、图像处理、机器学习等各个领域。作为新入行的你，哪些库最值得使用呢？

欧子有话说·2025-03-26 13:18

通过git文件查看大模型下载链接的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-26 12:43

大粤国际期货ML量化系统实战：用LSTM模型构建纳指期货策略

【2025代码解析】==‌**发布日期**‌==：2025-02-27==‌**技术标签**‌==：#LSTM预测#量化系统#TensorFlow---##一、机器学习交易系统架构

11435-62125·2025-03-26 11:39

深度学习5 神经网络、参数初始化

一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式：torch.save(model,"model.pkl")打开方式：model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu")importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModle(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):su

今天又是学习·2025-03-26 10:23

深度学习中常见的权重参数初始化方法

问题：对于深度神经网络来说，这种方法不可取。因为如果所有权重都初始化为相同的值（如零），所有神经元在每一层的输出和梯度都会相同

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

Python机器学习：基础、算法与实战

1:《Python机器学习：基础算法与实战》内容简介本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。

大梦想程序商店·2025-03-26 07:03

AI人工智能原理与Python实战：Python机器学习库介绍

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）和机器学习（MachineLearning,ML）是当今最热门的技术领域之一。

AI天才研究院·2025-03-26 07:02

通往 AI 之路：Python 机器学习入门-语法基础

第一章Python语法基础Python是一种简单易学的编程语言，广泛用于数据分析、机器学习和人工智能领域。在学习机器学习之前，我们需要先掌握Python的基本语法。

一小路一·2025-03-26 06:55

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。归一化通常将图像的像素值从原始范围（通常是[0,255]）转换到一个标准化的范围（通常是[-1,1]或[0,1]），同时根据给定的均值(mean)和标准差(std)进行标准

RockLiu@805·2025-03-26 06:53

嵌入式领域机器学习入门指南

基本概念机器学习是一门使计算机无需进行明确编程即可学习的科学。它主要利用数据或以往的经验，以此来改进计算机自身的性能。

AI嵌入式·2025-03-26 05:47

【大虾送书第二期】《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn 》_python机器学习基于pytorch和scikit-learn pdf

现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习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

2401_84537826·2025-03-26 05:15

基于Python的机器学习入门指南

在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning）已经成为科技领域中最热门的话题之一。它不仅改变了我们对数据的理解和处理方式，还在许多行业中得到了广泛应用，如金融、医疗、交通等。

Blossom.118·2025-03-26 05:15

跨领域智能算法安全优化与治理研究

本研究以自动化机器学习为核心优化路径，结合量子算法的并行计算优势与边缘计算的低延迟特性，构建多模态算法协同框架。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:43

Manus产品介绍及部署使用指南

它结合人工智能（AI）算法与实时动作捕捉数据，能够实现以下核心功能：自主决策：通过机器学习模型分析环境信息，动态调整行为（如避障、路径规划）。

极客奇点·2025-03-26 04:08

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

随着人工智能技术的飞速发展，其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开，致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从

WangYan2022·2025-03-26 03:06

如何利用多张 GPU 高效运行 Ollama

在当今的人工智能和机器学习领域，利用多GPU进行加速计算已经成为提升性能的关键手段。本文将详细介绍如何在系统中使用多张GPU来运行Ollama，充分发挥硬件的强大性能。

刘怼怼·2025-03-26 01:20

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

NVIDIA GTC 开发者社区Watch Party资料汇总

扫地的小何尚·2025-03-26 00:41

【机器学习】从回声定位到优化引擎：蝙蝠算法在SVR超参数优化中的应用

引言蝙蝠算法（BatAlgorithm，简称BA）是一种启发式优化算法，灵感来自于蝙蝠的自然行为，尤其是它们在夜间通过回声定位来寻找猎物的方式。蝙蝠使用一种类似“回声定位”的机制来在搜索空间中找到最优解。蝙蝠算法通常用于解决高维复杂的优化问题，特别适合用于超参数优化等任务。1.蝙蝠算法概述蝙蝠算法是一个基于群体的随机优化算法，它通过模拟蝙蝠群体在搜索空间中寻找食物的行为来找到最优解。蝙蝠的行为包括

Code哈哈笑·2025-03-25 23:32

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别关键差异总结：并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。

Panesle·2025-03-25 23:30

Python深度学习框架：用神经网络预测股市，科学or玄学？

小伙伴们，今天我们不谈K线，不谈MACD，我们来聊聊如何用Python的深度学习框架，让神经网络帮你"算命"——啊不，是预测股市走势！

西蒙斯.果·2025-03-25 22:24

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域中的一个经典问题。

2301_79809972·2025-03-25 20:12

【机器学习】什么是逻辑回归？

什么是逻辑回归？逻辑回归（LogisticRegression）是一个用于分类问题的统计学模型，尽管名字里有“回归”二字，它其实是用来做分类的，不是做数值预测的。通俗易懂的理解我们可以通过一个简单的例子来理解逻辑回归。例子：判断一个学生是否能通过考试假设你是一个老师，想要通过学生的学习时间（每周学习的小时数）来预测他们是否能够通过考试（通过或不通过）。为了让问题更简单，我们假设一个学生的学习时间和

不加冰的红茶要热的·2025-03-25 20:36

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学假设你是一个刚接触逻辑回归的学生，如何能够快速理解并构建逻辑回归的理论体系，帮助进行后续机器学习课程？

嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

PyTorch 深度学习实战（8）：Transformer 与机器翻译（基于本地中英文文本文件）

在上一篇文章中，我们探讨了循环神经网络（RNN）及其在文本分类中的应用。

进取星辰·2025-03-25 18:58

云原生周刊：Ingress-NGINX 漏洞

·2025-03-25 18:30

《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型介绍

GoAI·2025-03-25 17:14

AI视频自动剪辑的核心原理

视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容（画面、音频、元数据等），结合预设规则或机器学习模型，自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

Transformers,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis出版：AcademicPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习

·2025-03-25 13:51

AUTOSAR从入门到精通-新一代汽车网络入侵检测及安全增强设计（中）

信息理论在入侵检测中的应用2.2车内网络异常入侵检测研究综述2.2.1车内网络入侵检测的特点2.2.2适用于车内网络的入侵检测方案2.2.2.1硬件指纹特征在车内网络安全中的应用2.2.2.2基于规则的IDS2.2.2.3机器学习在车内网络入侵检测中的应用

格图素书·2025-03-25 13:50

如何避免AWS天价账单

原来两个月前他参照网络教程用SageMaker跑机器学习模型，却不知道闲置实例仍在持续计费。面对相当于全年学费的账单，这个00后工科生第一次感受到云计算的双刃剑威力。这绝非个例。

AWS官方合作商·2025-03-25 13:19

机器学习_回归算法详解

机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出（目标变量），通过学习输入特征（自变量）与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理，并提供相应的代码示例。

V文宝·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

正则化是机器学习中用于防止过拟合的一种技术。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

V文宝·2025-03-25 13:18

chatgpt赋能Python-python_docx_目录

简介Python是一种非常优秀的编程语言，主要用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。在这些领域中，常常需要使用文档处理相关的工具，例如MicrosoftWord。

李自提·2025-03-25 13:45

神经网络解决非线性二分类

这份Python代码实现了一个简单的神经网络，用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

usp1994·2025-03-25 11:04

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。什么LSTM（当时模型误差训练出来只有5%的错误率，确实不错了）RNN，我在写的时候，直接炸裂，根本不会啊！

DHC丶·2025-03-25 11:33

AutoGluon快速上手

我叫不三不四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲机器学习包AutoGluon简介：AutoGluon提供了多种模型来处理不同类型的数据和任务，是由亚马逊AWS团队开发的一款开源AutoML

不三不四୭·2025-03-25 11:03

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

模型量化的原因和方法

在神经网络中，每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的权重。作用：权重决定了输入数据对最终输出的

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe是一个开源的实时多媒体处理框架，用于构建基于机器学习的应用程序。它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。

KsClang·2025-03-25 05:16

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

MarsCode AI为什么适合教育场景

在教育场景中展现出独特优势，其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点

test猿·2025-03-25 03:32

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

目录第7章：实践项目7.2大型项目实战一、桌面应用1.跨平台任务管理器二、网络服务2.在线图书管理系统三、嵌入式系统3.智能家居控制系统四、分布式系统4.分布式文件系统五、机器学习与AI5.图像识别系统六

xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

机器学习常见模型

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。

A宝呀·2025-03-25 02:55

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