机器学习vs计算机视觉第14页

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

Python学习日志（1）—— IDE

Python开发——IDE应用场景选择：适合本地开发：VSCode：适合初学者，轻量级PyCharm：适合有经验的程序员，多人合作，重量级适合远程开发：Jupter：适合数学科学家，AI开发VSCode

Strawberry96·2024-08-31 07:15

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

[opencv]DNN图像分类

OpenCV是一个计算机视觉开源库，提供了处理图像和视频的能力。OpenCV的影响力非常大，有超过47000的社区用户，以及超过1400万次的下载量。

FL1623863129·2024-08-31 06:11

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。

FL1623863129·2024-08-31 06:05

劳力士复刻表迪通拿哪个厂最好

二、VS厂VS厂是一家专业生产高端复刻手表的厂家。该厂家生产的手表外观非常逼真，工艺精湛，能够完美还原原版手表。同时，该厂家

高端顶级复刻手表大厂货源·2024-08-31 05:48

2022LPL夏季赛季后赛分组：上半区中路神仙打架，下半区上路炼狱

8月14日，夏季赛常规赛将迎来收官战：upvswe，lgdvsrng。这两场比赛都颇具看点，第一场是天王山脚之战，焦点在于we能否收获夏季赛首胜；第二场的悬念在于复活甲的争夺。

游戏酱park·2024-08-31 05:46

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

深圳复刻手表在哪里买比较好？推荐以下购买渠道

这些厂家包括众所周知的C厂、VS厂、ZF厂等，每个厂家都有其独特的优势和特色。本文将深入探讨这些顶级大厂，并试图解答哪一家是最佳选择的问题。

腕表世界·2024-08-31 04:16

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析

它的出现不仅改变了计算机视觉的格局，还影响了各类数据处理任务，如语音识别和自然语言处理。随着深度学习的蓬勃发展，CNN成为了图像处理任务中的标准工具。那么，CNN到底是什么？它又是如何工作的？

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

小琳AI课堂：单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘

大家好，这里是小琳AI课堂！今天，我们要深入探讨自然语言处理（NLP）领域中的两种基础模型架构：单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列（如句子）的方式上有显著差异，它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。让我们一起来揭秘吧！单向模型（UnidirectionalModels）工作原理：单向模型在处理文本时，只能考虑序列中的一个方向，要么是从左到右，要么是从右到左。这意味着在生

小琳ai·2024-08-31 01:29

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

基于深度学习的金属锈蚀检测系统详细实施指南

随着深度学习技术的快速发展，特别是在计算机视觉领域的突破，我们现在有能力开发出更加高效、准确的自动化锈蚀检测系统。这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO（Yo

A等天晴·2024-08-30 22:45

2019-03-21

SpringBootvue-cliIDEnpmElementUI（2）vue-cliSPA,npm,建议自己布局写样式（3）uni-app,Flutter,RN,cordova(调用底层API)3.IDE（1）WSVSc

蜜思1013·2024-08-30 22:08

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

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·2024-08-30 22:13

【个人机房系统重构】——开篇

这一阶段是将之前所学的数据库设计、UML、设计模式、三层运用于实践的阶段，熟悉VS的开发环境，是真正使用面向对象语言做的第一

JanneyTan·2024-08-30 22:41

百元内的网站SSL证书在哪申请

以下是一些申请百元内网站SSL证书的途径：专业的SSL证书颁发机构JoySSL等：JoySSL等专业的SSL证书颁发机构提供了多种类型的SSL证书，包括适合百元内预算的单域名DVSSL证书。

joySSL_·2024-08-30 21:40

数百倍加速！港科大最新：嵌入式平台上实时运行的NeRF SLAM！

来源：计算机视觉工坊添加微信：dddvision，备注：NeRF，拉你入群。

计算机视觉工坊·2024-08-30 20:00

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

OpenCV + MFC 简单的程序（vs2015）

昨天编写了一个简单的OpenCV显示图片的历程，想要了解可以看看基本文章入口：OpenCV显示图片今天给大家使用MFC对OpenCV的编写：1.首先建立项目：选择MFC→MFC应用程序，取名字为LoadPicture,点击确定按钮点击确定后选择基于对话框，点击完成。删除图上的控件，添加一个button按钮，修改ID为IDC_OPENCaption为“打开”如图所示：首先我们要先添加一个类image

比卡丘不皮·2024-08-30 19:53

审慎VS积极——天赋才干使用说明书

再看第5组的两个才干是审慎和积极，这两个才干也是对待事情持截然相反的观点，是保守谨慎、还是天然的乐观。我们一起来对比看下。1、审慎状态：谨慎保守、对风险敏感渴望：更多时间用于思考排雷贡献：把控风险、提出预期滤镜：要深思熟虑、不能拍脑袋阴影：犹豫纠结、错失机会协助：有利伙伴推动你决策审慎是执行力领域的才干。你的状态就是你能够预见到风险，对风险非常的敏感、谨慎、保守，能察觉出来事情有出问题的可能。你对

林畅是个小太阳·2024-08-30 18:19

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

Vscode 搭建 Golang 项目

安装vscode扩展->go，安装安装go依赖工具集command+shift+p，输入go:install，然后选中Install/UpdateTools，按回车进行安装连接远程服务器开发command

抢钱——小子·2024-08-30 16:05

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

[Datawhale AI 夏令营][第五期]智能识别系统-Task1笔记

这次的智能识别系统与前者有相似的地方，但这个系统将聚焦城市违规行为的智能检测，通过研究开发高效可靠的计算机视觉算法，提升违规行为检测识别的准确度，降低对大量人工的依赖，提升检测效果和效率，从而推动城市治理向更高效

keexh·2024-08-30 15:58

ethtool如何让接口闪灯_ethtool原理介绍和解决网卡丢包排查思路

前言之前记录过处理因为LVS网卡流量负载过高导致软中断发生丢包的问题，RPS和RFS网卡多队列性能调优实践，对一般人来说压力不大的情况下其实碰见的概率并不高。

waytobethunder·2024-08-30 15:55

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

C++中的引用

引用vs指针引用是在初始化的时候指定了引用对象，一旦指定好对象，该引用不可以指定其他对象。指针可以再初始化不指定对象，而且一个指针可以随时改变指向的对象。

飘曳的舟·2024-08-30 14:39

【复习】系统安全知识点归纳总结

信息安全VS信息系统安全：信息安全是指信息在产生、处理、传输、存储、使用和销毁过程中的安全。信息系统安全是信息安全的基础。为运行在其上系统、处理的数据和执行的操作提供一个安全的环境。信息系统

麻吉叽·2024-08-30 14:18

统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性

n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的

cui_hao_nan·2024-08-30 13:17

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。

花千树-010·2024-08-30 12:38

windows11 上安装了python的wxpython模块，vscode运行时还是报错的解决方法

遇到问题：windows11上明明安装了python的wxpython模块，vscode运行时还是报错“Traceback(mostrecentcalllast):File“c:\pythoncode\

winfredzhang·2024-08-30 11:04

Android 源码单独编译Settings模块

一般我们编译源码，只需要在源码的根目录下执行三个命令就行.build/envsetup.sh或者sourcebuild/envsetup.shlunch选择编译目标make-j60make不带参数的编译方式是直接编译整个系统

framework-coder·2024-08-30 11:29

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

如何有效管理机器学习与人工智能

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制