机器学习--数据处理

PyTorch入门之Tensor综合-含操作/运算、机器学习的关系、稠密张量与稀疏张量的定义等

Tensor的理解数学中有标量、向量和矩阵的概念，它们的维度分别是0、1、2。其中：标量可以看成的一个数字，1，标量中元素的位置固定。向量可以看成是一维表格，向量中元素的位置需要通过其索引确定，表示为矩阵可以看成是二维表格，矩阵中的元素位置需要通过其行号和列号确定，表示为：张量(Tensor)可以视为矩阵的扩展，可以用于表示无穷维度的数据如果我们用标量、向量或矩阵描述一个事物时，该事物最多可用[H
AI小白龙*·2024-01-29 21:34

人工智能如何增强软件工程，你需要知道的一切

因此，通过使用机器学习和数据分析等人工智能方法，人工智能增强软件工程可以增强其中一些开发活动。本文将深入探讨人工智能增强的软件工程。人工智能带给软件开发中哪些好处？以下将探讨人工智能在软
诗者才子酒中仙·2024-01-29 21:32

常见的核函数

在机器学习中，特别是在支持向量机（SVM）和其他基于核的方法中，核函数是一种用来计算数据点在高维空间中相对位置的方法。
LittroInno·2024-01-29 21:57

Spark 的架构与组件

1.背景介绍Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，支持多种数据源，并提供了丰富的数据处理功能。
OpenChat·2024-01-29 21:24

UE4智慧城市开发流程梳理

1.GIS数据获取：谷歌地图、地理数据网站等中获取，或者使用第三方软件下载（水经注GIS、ESRI有的ArcGISonline，Cesium的ION）2.GIS数据处理并生成模型：第一类：EsriCityEngine
WindRushToNight·2024-01-29 21:49

【前沿技术杂谈：解释性人工智能】透视未来：解释性人工智能（XAI）在构建透明、可信AI世界中的角色

XAI在关键领域的应用和影响面对挑战：解析可解释性AI的难题与解决之道XAI的主要挑战算法复杂性数据的不确定性解释的准确性克服XAI的挑战改进算法数据处理技术因果推断技术结论可解释性AI
jcfszxc·2024-01-29 20:31

第十届任务态磁共振数据处理学习班（训练营：2023.10.6~10.29）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师
茗创科技·2024-01-29 20:15

最好的MATLAB入门教程，没有之一

很多同学不知道的是，MATLAB官方就有帮助中心：包括快速入门、语法基础、数据处理、数学、编程等等，网址：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/其中，第一章就是快速入门
数学建模BOOM·2024-01-29 20:19

应用python实现k近邻算法（学生活跃表现数据实战）

SKlearn中包含有很多现成的机器学习算法包，可大幅度降低使用者1编程难度与复杂度，节省项目开发时间与人力成本。如上图所示的案例，进行KNN分类回归模型计算。
樱落辰`·2024-01-29 20:12

实战案例：使用 Python 机器学习预测外卖送餐时间

其中有一个办法就是，基于外卖员之前的配送信息，使用机器学习算法来预测外卖的配送时间。今天我就给大家来介绍一下，基于Python机器学习预测外卖送餐时间。
Python数据挖掘·2024-01-29 20:10

双buffer切换与代码实现

如在一次数据处理中，先通过用户“姓名”找到Data中对应的id，再通过id去Data中查找用户其它信息。在这两步之间，写
zhanglehes·2024-01-29 19:58

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。
是我真的是我·2024-01-29 19:59

浅析大数据的技术生态圈(Hadoop，hive，spark)

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。
Rysinal·2024-01-29 19:11

计算机视觉：高级图像处理，满足您的所有需求。

  一、说明  特征提取是机器学习管道中的关键步骤，可增强模型在不同数据集上的泛化和良好表现能力。特征提取方法的选择取决于数据的特征和机器学习任务的具体要求。
无水先生·2024-01-29 18:23

短视频账号矩阵剪辑分发系统技术源头开发

2.数据处理模块：对采集到的数据进行处理，提取关键信息，如视频标题、用户昵称、话题标签等。3.关键词匹配模块：将关键词与处理后的数据进行匹配，得出相关的排名结果。
云罗互动yx898978·2024-01-29 18:22

1002. HarmonyOS 开发问题：鸿蒙 OS 技术特性是什么?

分布式设备虚拟化分布式设备虚拟化平台可以实现不同设备的资源融合、设备管理、数据处理，多种设备共同形成一个超级虚拟终端。针对不同类型的任务，为用户匹配并选择能力合适的执行硬件
MossGrower·2024-01-29 18:01

有关机器学习的两种算法特点

随着大数据的迅速发展，机器学习变得越来越重要，它有力地处理大量数据，做出准确的预测。人工智能旨在使计算机更智能化，而机器学习已经证明了如何做到这一点。简而言之，机器学习是人工智能的应用。
轻雨科技·2024-01-29 17:49

第十二届脑电数据分析启航班（训练营：2023.6.9~7.8）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师
茗创科技·2024-01-29 17:22

专业的编程和数学计算：MATLAB R2023b 中文

MATLABR2023b相较于之前的版本，增加了一些新的功能和改进，例如增加了自动化的功能向量化、并行计算、机器学习、信号处理等方面的新算法；改进了图形界面和性能，提供
lx53mac·2024-01-29 17:31

探索AI助手ChatGPT实际应用场景

Prompt是针对机器学习模型的输入，它提供了一个清晰、简洁的问题描述，并指示模型生成合适的答案。正确的Prompt可以帮助ChatGPT生成更准确和有用的回答，进而提升用户体验。
Just_Paranoid·2024-01-29 17:28

Python初学者机器学习指南

机器学习是人工智能领域的一个突出主题，现在已经成为人们关注的焦点。这个领域可能提供一个有吸引力的机会，并且开始其职业生涯并不像乍看之下那么困难。即使你没有数学或编程****经验，也不是问题。
李穆·2024-01-29 16:40

【机器学习300问】19、深度学习和机器学习什么关系？

之前的文章都聚焦在传统的机器学习上，作为入门，学了许多机器学习的基础。往后的文章我会穿插着机器学习和深度学习的内容进行，所有有必要在这里先说下两者的关系。
小oo呆·2024-01-29 16:55

机器学习周报第26周

目录摘要Abstract一、文献阅读二、复习2.1Howtomakeself-attentionefficient？2.2Skipsomecalculationswithhumanknowledge三、相关代码总结摘要本周学习了简化attention计算量的一些方法，包括LocalAttention、StrideAttention、GlobalAttention、Clustering、Learna
Ramos_zl·2024-01-29 16:51

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining,evaluationandtokenizationanalysis2.1摘要2.2理论背景2.3实验结果总结摘要在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种被广泛应用于图像处理和其他领域的神经网
Ramos_zl·2024-01-29 16:21

机器学习周报第30周

目录摘要Abstract一、文献阅读1论文标题2论文摘要3过去方案4论文方案5相关代码摘要Abstract一、文献阅读1论文标题Accurateonestepandmultistepforecastingofveryshort-termPVpowerusingLSTM-TCNmodel-ScienceDirect2论文摘要准确的光伏功率预测正在成为将光伏电站并入电网、调度和保障电网安全的强制性任务
Ramos_zl·2024-01-29 16:49

【机器学习】欠拟合与过拟合

（2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里用得很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。
WEL测试·2024-01-29 16:36

后天开课 | 第十六届近红外训练营（线上：2023.8.2~8.20）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师
茗创科技·2024-01-29 15:58

简单安装cupy

它允许数据科学家，机器学习从业人员和统计学家以简单高效的方式处理矩阵格式的大量数据。就速度而言，即使单独使用，Numpy也已经是Python的重要一步。
爱听许嵩歌·2024-01-29 14:32

LLM大语言模型（五）：用streamlit开发LLM应用

目录背景准备工作切记streamlit开发LLMdemo开一个新页面初始化session先渲染历史消息接收用户输入模拟调用LLM参考背景Streamlit是一个开源Python库，可以轻松创建和共享用于机器学习和数据科学的漂亮的自定义
Hugo Lei·2024-01-29 14:29

Python实用教学：如何用Python玩转各大网站

这次给各位小伙伴带来就是Python中比较好玩的几个实用教学，分两大块，分别是：爬虫技术、机器学习，这次实用教学是使
爱编程的鱼·2024-01-29 14:08

GeoHash编码在日志数据处理中的应用与优化

目录需求说明GeoHash编码GeoHash编码介绍GeoHash编码的基本原理GeoHash的UDF函数
数据与后端架构提升之路·2024-01-29 14:34

Amazon CodeWhisperer 代码提示——Golang 测评

前言官网链接：亚马逊云科技AmazonCodeGuruReviewer中的CodeWhisperer是一种代码提示工具，它使用机器学习和人工智能技术来提高开发人员的代码质量和效率。
江城开朗的豌豆·2024-01-29 13:22

Xilinx FPGA BRAM使用方法

BRAM使用方法在利用fpga进行数据处理的过程中，对高速数据采集或者传输的过程中，需要对数据尽心缓存，缓存一般有两种不同的方法，一种是FIFO，一种是RAM，FIFO在vivado中提供IP核，FIFO
一支绝命钩·2024-01-29 13:36

驾驭AI绘画：《AI魔法绘画》带你秒变顶级画手！

从事机器学习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·2024-01-29 13:59

精通Python第12篇—深入Pandas从基础到高级的数据处理艺术

计算平均值示例：筛选数据写入Excel文件实例：读取并写入新表格数据清洗与转换缺失值处理数据类型转换分组与聚合数据可视化进一步学习高级功能与进阶应用多表关联与合并时间序列分析自定义函数应用性能优化与大数据处理持续学习与实践结语引言在日常的数据处理工作中
申公豹本豹·2024-01-29 13:48

精通Python第11篇—多表格文件单元格平均值计算实例解析

教程：基于多个表格文件的单元格数据平均值计算准备工作任务背景文件命名和数据结构示例任务目标Python代码实现脚本解释运行脚本实现代码总结Python教程：基于多个表格文件的单元格数据平均值计算在日常数据处理工作中
申公豹本豹·2024-01-29 13:18

OceanMind海睿思知信，企业知识应用新主张

1、构建维护成本高：知识存储简单，大量知识以文件存储，非结构化数据处理能力有限。需要专人整理FAQ，构建方式
海睿思·2024-01-29 13:42

Apache NiFi Expression Language

概览NiFi主要的功能是数据处理和数据分发，在NiFi中数据均抽象为FlowFile。FlowFile有两个部分组成：内容(Content)和属性(attribute)。
一个老冯·2024-01-29 13:35

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法

一.梯度下降法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据（data.csv）points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')points[0,0]#提取points中的两列数据，分别作为x，yx=points[:,0]y=points[:,1]#用plt画出散点图#p
不知迷踪·2024-01-29 12:07

深度强化学习（王树森版）学习笔记（一）——机器学习基础

这本书的相关资料（PPT，源代码）可以在以下链接获取：https://www.ituring.com.cn/book/2982首先我们会按照这本书的顺序讲一下机器学习的一些基础理论部分。1.1线性模型
向南而行灬·2024-01-29 12:35

【机器学习·西瓜书学习笔记·线性模型】线性回归——最小二乘法（least square method）

线性模型的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值，线性模型（linearmodel）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成：和确定后，模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个m*（d+1）大小的矩阵，其中每行对应于一个实例，每行前d个元素对应于实例的d个属性值，最后一个元素恒置于1，即（一）均方误差（meansquarederror）基于欧几里得距
慈善区一姐·2024-01-29 12:34

[机器学习]简单线性回归——最小二乘法

一.线性回归及最小二乘法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')#points[0,0]#提取points中的两列数据，分别作为x，yx=points[:,0]y=points[:,1]#用plt画出散点图#plt.s
不知迷踪·2024-01-29 12:01

当心！不要教大模型骗人，研究表明AI变坏后，很难被纠正

随着机器学习应用的广泛部署，对模型的安全性要求日益增加。人们在处理欺骗行为时，通常会表现出协作行为，然而，在某些特定的机会或情况下，人们可能会选择采取完全不同的策略，以达到不同的目标。
夕小瑶·2024-01-29 12:21

logistic sigmoid函数是什么，有什么应用场景？

LogisticSigmoid函数是一种在机器学习和统计学中广泛使用的函数，特别是在分类问题中。这个函数的公式是：其中e是自然对数的底数（约等于2.71828），x是输入值。
CA&AI-drugdesign·2024-01-29 12:57

人工智能主要分支

人工智能主要分支学习目标了解人工智能的主要分支1主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在我们这里将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：机器学习（MachineLearning
ByteSage.·2024-01-29 12:52

机器学习（课程梳理）及安装环境和Jupyter notebook

了解机器学习的工作流程。
ByteSage.·2024-01-29 12:52

趣味科普|可解释性人工智能

可解释性人工智能PART.01概述1可解释性人工智能（XAI）定义随着机器学习和人工智能技术在各个领域中的迅速发展和应用，向用户解释算法输出的结果变得至关重要。
数据派THU·2024-01-29 12:50

03_Opencv简单实例演示效果和基本介绍

视频处理视频分解图片在后面我们要学习的机器学习中,我们需要大量的图片训练样本,这些图片训练样本如果我们全都使用相机拍照的方式去获取的话,工作量会非常巨大,通常的做法是我们通过录制视频,然后提取视频中的每一帧即可
除不掉的灰色·2024-01-29 11:39

数据处理中的数据流处理与事件驱动架构

1.背景介绍数据处理是现代数据科学和工程领域中的一个关键概念，它涉及到大量的数据集合、处理和分析。数据流处理和事件驱动架构是数据处理中的两个重要概念，它们在处理实时数据和复杂事件中具有重要的作用。
OpenChat·2024-01-29 11:04

Spark入门01

1Spark是什么Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。对任意类型的数据进行自定义计算。
chde2Wang·2024-01-29 11:53
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