机器学习--分类预测

考研复习之记忆方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-11 23:51

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解

它是一个用于程序理解和属性预测的深度学习框架，旨在提升代码的理解和自动化程度，为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.

瞿旺晟·2025-03-11 23:21

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现I-JEPAImplementationofI-JEPAfrom"Self-SupervisedLearningfromImageswithaJoint-EmbeddingPredictiveArchitecture

平奇群Derek·2025-03-11 23:21

数据挖掘|关联分析与Apriori算法详解

数据挖掘|关联分析与Apriori算法1.关联分析2.关联规则相关概念2.1项目2.2事务2.3项目集2.4频繁项目集2.5支持度2.6置信度2.7提升度2.8强关联规则2.9关联规则的分类3.Apriori

皖山文武·2025-03-11 23:50

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python

皖山文武·2025-03-11 23:20

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型；2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能；3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码：X3448036

飞300·2025-03-11 23:19

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

联合嵌入预测架构（JEPA）是一种新的预测建模方法，旨在通过在表示空间中进行预测，而不是直接生成详细的像素级输出，从而提高模型的效率和准确性。

百态老人·2025-03-11 22:46

跨领域算法安全优化与可解释实践

通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

在应用场景层面，医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系，其中超参数优化、特征工程

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

模型优化前沿趋势与行业应用实战

随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

C#运算符详解

一、运算符分类与功能‌1‌.算术运算符‌基本运算‌：+（加）、-（减）、*（乘）、/（除）、%（取模）inta=10/3;//结果为3（整数除法）doubleb=10.0/3;//结果为3.333...‌

PfCoder·2025-03-11 21:40

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

项目管理软件分类有哪些

按功能分类、按部署方式分类、按行业特点分类、按项目管理思想分类，是当下主流的项目管理软件分类方式。

·2025-03-11 20:09

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-11 19:35

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16

小圆圆666·2025-03-11 19:53

AI应用基于DJL开发WEB应用对鞋分类进行预测和推理------AI

packagecom.alatus.djl.app;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.translate.TranslateException;importcom.alatus.djl.service.InterferenceService;importcom.alatus.djl.service.TrainService;impo

旧约Alatus·2025-03-11 18:49

卡尔曼滤波算法c语言stm32,卡尔曼滤波算法及C语言实现_源代码

a往南向北2019-01-1620:39:2011340收藏111分类专栏：C语言嵌入式文章标签：卡尔曼滤波C代码卡尔曼滤波理论很容易就可以在MATLAB软件环境下实现，但是，实际的硬件板子上还是需要C

weixin_39643255·2025-03-11 18:46

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

简易的图书管理系统（末尾链接报告自取）

图书信息管理系统设计一、问题描述图书信息包括：书号、书名、作者名、分类号、出版单位、出版时间、价格等。

艾米莉亚小汉堡·2025-03-11 18:44

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核

DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-11 17:35

【C常用的标准库函数】

以下是C语言在面试和工程中常用的标准库函数的全面总结，按头文件分类，涵盖输入输出、字符串处理、内存管理、数学计算、时间处理等核心内容：一、输入输出（stdio.h）文件操作FILE*fopen(constchar

niuTaylor·2025-03-11 16:28

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。

壹十壹·2025-03-11 16:25

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

基于transformer实现机器翻译(日译中)

文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三

小白_laughter·2025-03-11 15:46

零基础必看！CCF-GESP Python一级考点全解析：运算符这样学就对了

1.1运算符分类图谱算术运算符：负责数字间的数学运算（+-*/%）比较运算符：用于

奕澄羽邦·2025-03-11 14:12

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,

喵了个AI·2025-03-11 13:37

R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测

虽然，这些软件有各自的优点；但是，由于适用的尺度主要的是中小流域，所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。

weixin_贾·2025-03-11 12:24

【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性

HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中，model代表预训练的Transformer模型，可用于文本分类、问答、文本生成等任务。

彬彬侠·2025-03-11 11:53

【护网行动】最新版护网知识总结，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

（2）类型：按注入点（字符型、数字型、搜索型）、提交方式（get、post、cookie）、执行效果（联合、报错、布尔、时间）分类。

网络安全小宇哥·2025-03-11 11:49

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

使用 Python 合并微信与支付宝账单，生成财务报告

干脆写了个Python脚本一键处理，核心就干两件事：把俩平台的CSV账单合并到一起自动生成带分类表格的Markdown（直接拖进思源就能渲染）代码主要折腾了这些：支付宝账单前24行都是废话，直接skiprows

·2025-03-11 11:49

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的序列分类模型，简单学习记录

一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification,BertTokenizer#设置具体包含config.json的目录，只支持绝对路径model_dir=r"models\bert-base-chinese"#model_dir=r

努力努力再努力呐·2025-03-11 11:16

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析；采用了模块化的结构，可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应；WOFOST可用于长期模拟，能够模拟整个作物生长周期，包括播种、生长、收获等各个阶段；WOF

WangYan2022·2025-03-11 11:45

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

PHP 过滤器

过滤器的分类PHP中主要的过滤器分为以下几类：数据验证数据清理数据转换1.数据验证数据验证过滤器确保用户输入的数据符合特定的格式和规则。例如，filter_var函数可以用来验证电子邮件

wjs2024·2025-03-11 10:12

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

据预测，到2030年，中国AI人才缺口将达400万，而美国A

meisongqing·2025-03-11 08:58

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。

小圆圆666·2025-03-11 07:49

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