机器学习vs计算机视觉第10页

全能AI vs 专业AI：AI模型未来之路与市场潜力

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI在各个领域的应用变得越来越广泛。近期，OpenAI计划在秋季推出代号为“草莓”的新AI模型，这一模型不仅能够处理复杂的数学问题，还能够应对主观的营销策略，展示出惊人的多样性。这种全能型AI的出现，是否代表了未来AI发展的趋势？相比专注于某一领域的专业型AI产品，全能型AI产品是否一定具有更广阔的市场潜力并吸引更多用户呢？本文将就这两类AI产品的优劣和未来潜力

猿享天开·2024-09-05 02:48

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

2023年3月19日星期日冷｜Day199（2023年复盘•第11周）

比如：完成1张vs完成3张or5张，在我想要放弃的时刻，心

小白儿三十·2024-09-04 21:53

学会用保险，让你的爱与众不同- 员工团险VS个人商业险

我们公司有员工团险，不需要再购买了这是我在从事保险业中听到比较多的一个回复，大家认为公司有员工保险，所以不需要再去买社会上的其他保险了，因为眼下保障都有，何必再浪费钱呢？哈哈，看看小燕子怎么说图片发自App这个观点貌似很正确很“务实”，但其实是存在破绽的，来来来，蔡蔡姐给您分析一下所谓公司员工保险，在保险公司业内称为员工团险，顾名思义，是公司集体为员工购买的团体保险。关键字：“员工”。所以第一，先

菠蔡·2024-09-04 21:59

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

基于发布-订阅模型的音视频流分发框架

代码如下：avStreamHub.h#ifndefSTREAMHUB_H#defineSTREAMHUB_H#include#includetypedefvoid(*AVStreamCallback)(

静止了所有的花开·2024-09-04 20:13

C#调用OpenCvSharp实现图像的直方图均衡化

本文学习基于OpenCvSharp的直方图均衡化处理方式，并使用SkiaSharp绘制相关图形。

gc_2299·2024-09-04 20:10

视频监控管理平台LntonCVS视频汇聚平台充电桩视频监控应用方案

为了提高充电桩的安全管理和站点运营效率，LntonCVS公司推出了一套全面的新能源汽车充电桩视频监控与管理解决方案。

羚通科技·2024-09-04 20:39

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

剔除vg中的pv--xfs文件系统

[root@oem/]#umount/app[root@oem/]#lvsLVVGAttrLSizePoolOriginData%Meta%MoveLogCpy%SyncConvertrootcentos-wi-ao

好记忆不如烂笔头abc·2024-09-04 16:50

商业分析能力是怎样炼成的？

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）

阿利同学·2024-09-04 15:12

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

yolo8 目标检测、鉴黄

引言目标检测是计算机视觉中的一个关键任务，其目标是在图像中识别出各种对象，并准确地定位其位置。近年来，目标检测技术取得了显著进展，尤其是在深度学习的推动下，性能得到了极大的提升。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 11:13

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

VScode安装plantUML和graphviz的安装MAC

brewinstallgraphviz解决方法1:brewupdate通过指令测试：dot-v同时配置了graphviz环境变量（但是对与画图没什么影响，以后可以不用配置）subl~/.bash_profileexportGRAPHVIZ_DIR=/opt/homebrew/Cellar/graphviz/5.0.1/binexportPATH=$PATH:$GRAPHVIZ_DIR:$MAVEN

疯狂的牛·2024-09-04 10:35

自动驾驶之心Carla-Autoware联合仿真实战

课程地址https://pan.baidu.com/s/19UXAB8xvSWKP19TmHDy2Zw?

2401_85955548·2024-09-04 09:31

NL2SQL技术方案系列(4)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解2

NL2SQL技术方案系列(4)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解2NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL

汀、人工智能·2024-09-04 09:30

NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL、C3-浙大、DAIL-SQL-阿里等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD

汀、人工智能·2024-09-04 09:59

“活在当下”vs“活在未来”

①，“活在当下”，就被永恒的困住在当下。“活在过去”，那永远都是想当年想当年。比困在当下更差。“活在未来”，这样才具备成长空间，越来越好。②，活在未来的七点。第一，你对未来要有个预测；第二，那个预测需要时间才能得到结果；第三，你笃信你的预测是正确的；第四，于是你提前按照那个预测的结果行动、选择、思考；第五，你终将走到那个结果出现的时刻；第六，最终证明你的预测是正确的；第七，那么，由于你提前按未来正

胡勃的观点·2024-09-04 08:19

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

Scott Brinker：开发者 vs.非开发者是错误的划分

开发者vs.非开发者是错误的划分我从小就开始编程，为BBS编写多人游戏——这是我们今天所知道的网络和社交媒体的先驱。

marteker·2024-09-04 07:49

使用docker调试odoo

使用VisualStudioCode(VSCode)的DevContainers进行Odoo开发和调试是一个高效的方法，尤其是当你希望在一个清洁且一致的开发环境中工作时。

JackyBeauty·2024-09-04 07:46

SQLServer Manager Studio扩展开发从入门到弃坑（针对17 ，18 。19）

(如果低版本不适用，那么，我还要重新下载老版本vs开发一版)image.pngimage.png，可这个就是不行，直接运行点这些按钮加载失败，而我直接不调试模式，则直接什么都没有，调试发现是根本没触发逻辑比如弹窗消息框

吉凶以情迁·2024-09-04 06:43

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

人文环境VS公民德行

2022年1月23日星期日寒假开始，从长沙回湘西，第一次乘坐张吉怀高铁。在这个春运的特殊时期，我想高铁站一定人流如织。早上8:00多钟先生把我送到高铁站，旅客们已经陆续进站，人还不多，马上听到广播提醒“请带好口罩，提早打开健康码”，人们带着大包、小包推着拖箱，但人人都停下脚步打开健康码配合查验，有序走进大厅。第二关就是查验身份证，电子关卡已经实现了无人自动识别，可以直接凭身份证通行，方便快捷。第三

eggplant·2024-09-04 06:17

简单聊聊劳力士复刻表哪个厂的最好

在众多劳力士复刻表厂商中，有三个厂家被公认为最好的，它们分别是C厂、VS厂和N厂。下面将详细介绍这三个厂家以及它们的优点。微信:52226813(下单赠送精美礼品)第一个是C厂。

广州潮品汇·2024-09-04 06:43

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

演示：基于WPF的DrawingVisual和谷歌地图瓦片开发的地图（完全独立不依赖第三方库）

一、目的：基于WPF的DrawingVisual和谷歌地图瓦片开发的地图二、预览三、环境VS2022，Net7,DrawingVisual，谷歌地图瓦片四、主要功能地图缩放，平移，定位真实经纬度显示瓦片信息显示真实经纬度和经纬线省市县数据定位省市县镇级别连线鹰眼图

He BianGu·2024-09-04 05:31

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

windows的vscode配置cuda编码环境

windows的vscode配置cuda编码环境配置过程1下载vscode2安装NVIDIACUDAToolkit3配置环境变量4创建cuda项目5运行6bug6.1visualstudio的版本问题6.2

小马敲马·2024-09-04 03:21

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训

天明豆豆·2024-09-04 03:23

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上