机器学习transformer

AI 大模型的技术架构与应用解析

这些模型基于Transformer架构，依托超大规模的参数、海量数据和强大的计算资源，使得机器对文本的理解、推理和生成能力达到了前所未有的水平。

慌ZHANG·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

YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年ECCV的自调制特征聚合注意力模块(SMFA)，并构建C2PSA_SMFA

1.SMFA介绍1.1摘要：基于Transformer的图像复原方法由于Transformer的自注意（self-attention，SA）特性能够更好地挖掘非局部信息，从而获得更好的高分辨率图像重建效果

小李学AI·2025-03-26 06:54

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

Vidu 5.0 视频生成模型深度解析

Vidu5.0视频生成模型深度解析（2025年3月）一、核心技术架构多模态动态建模基于DiT（DiffusionTransformer）架构：结合3D时空注意力机制，实现动态场景的精准建模。

Liudef06·2025-03-26 05:16

【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

H100赋能生成式AI算力革新

其核心突破在于第四代TensorCore与Transformer引擎的协同设计，通过动态稀疏计算与混合精度支持，将大规模矩阵运算效率提升至新高度。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

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

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

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

具身系列——NLP工程师切入机器人和具身智能方向

Mujoco、webots）基于当前具身智能行业发展趋势和岗位需求，以下是为NLP工程师设计的转型路径与策略，结合最新招聘信息和技术趋势：一、技能迁移与知识重构（3-6个月）核心能力复用深度学习基础：迁移Transformer

music&movie·2025-03-25 21:47

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）

本文将介绍Transformer模型的基本原理，并使用PyTorch和HuggingFace的transformers库实现一个简单的机器翻译模型。我们将基于本地的中英文文本文件进行实战演练。

进取星辰·2025-03-25 18:58

云原生周刊：Ingress-NGINX 漏洞

·2025-03-25 18:30

大模型算法岗面试题(含答案)

Transformer体系：由Google提出的Transformer模型及其变体，如BERT、GPT等。

X.Cristiano·2025-03-25 17:49

《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）》

书籍：MachineLearning:FromtheClassicstoDeepNetworks,Transformers,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis

·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

腾讯混元 T1 正式发布：混合架构重塑推理模型范式，解码速度提升 2 倍

在AI模型性能竞赛持续升温的背景下，腾讯于3月21日正式推出自研深度思考模型混元T1正式版，以行业首创的Hybrid-Mamba-Transformer融合架构，重新定义了大模型的推理效率与应用边界。

未来智慧谷·2025-03-25 13:48

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

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

ai-by-hand-excel: 用 Excel 手搓各种 AI 算法和模型

发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI通过Excel的形式实现并演示人工智能与深度学习的核心算法和概念，让初学者可以动手操作并理解AI的运行原理，包括矩阵乘法、MLP、RNN、Transformer

小众AI·2025-03-25 09:14

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

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

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。

若兰幽竹·2025-03-25 01:20

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

保姆级大模型学习路线！清华博士耗时半年整理的14个核心阶段，文科生也能跟着冲！（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

2023行业调查报告显示：92%学习者停滞在微调阶段，核心痛点集中在：论文看不懂：Transformer源码像天书环境配不好：CUDA版本冲突天天报错算力不够用：

大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier决策树(DecisionTree)可解释性强，自动处理非线性关系需可视化决策规则tree.DecisionTreeClassifier随机森林(Random

恸流失·2025-03-25 01:17

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

Python数据科学与机器学习实战-前言与学习路线图为什么你需要这份路线图在数据爆炸的时代，每个行业都在经历一场数据革命。

SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

2024年科技趋势与未来展望

1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。2024年，AI模型将变得更加智能和高效，能够处理更加复杂的数据和任务。特别是在自然语言处理和

我系xun悟空·2025-03-24 23:36

基于Hugging Face的Transformer实战

HuggingFace生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints

小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模

·2025-03-24 20:50

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