机器学习vs计算机视觉第32页

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。

Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Z分数标准化

这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下：计算均值和标准差：对于给定的数据集，首先计算其均值（μ）和标准差（σ）。

草明·2024-02-19 19:30

自然语言处理入门：使用Python和NLTK进行文本预处理

本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK（NaturalLanguageToolkit）库进行文本预处理，为后续的文本分析和机器学习任务做准备。

Evaporator Core·2024-02-19 19:29

复刻表劳力士做的最好的厂家哪个

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·2024-02-19 18:05

Python机器学习：Scikit-learn库与应用

当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。

数据小爬虫·2024-02-19 18:11

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。

·2024-02-19 18:51

Github Copilot是什么？Ai高效编程！一键远程授权…

GitHubCopilot是一款Ai编程插件，由OpenAi和Github联合推出，目前支持主流的IDE编辑器安装使用，包括JetBrainsIDEs、VSCode、VisualStudio、Neovim

终码一生·2024-02-19 18:45

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

作者：CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？

_养乐多_·2024-02-19 18:40

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域

·2024-02-19 18:13

挑战杯基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往

laafeer·2024-02-19 16:45

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构，实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生

快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。

Rain松·2024-02-19 16:02

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT： PyTorch是一个开源的机器学习框架

QomolangmaH·2024-02-19 16:28

深度学习的应用实例

深度学习在各个领域都有广泛的应用，下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

人工智能爱好者社区专注人工智能、机器学习、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章，立即关注，掌握人工智能最新资讯与成果。

傅一平·2024-02-19 16:19

《深度学习》阅读笔记

L2范数即机器学习中常用的MSE，但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所

林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。

·2024-02-19 16:10

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据进行训练，从而使机器能够学到复杂的

洞深视界·2024-02-19 16:46

Amazon Web Services -- 全球云计算领导者

AmazonWebServices--全球云计算领导者AmazonWebServices--全球云计算领导者、云基础设施与平台服务（Iaas&PaaS）领导者；计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习

·2024-02-19 16:06

深度学习的新进展：探索人工智能的未来

文章目录引言深度学习技术概述计算机视觉领域的深度应用自然语言处理的深度革命跨领域应用的深度拓展深度学习的挑战与未来展望结语引言在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮

屿小夏·2024-02-19 16:14

C# VS2022+WinForm+Oracle19.3+Excel，根据数据库表定义书生成SQL

目标：用Excel写数据库的表的定义书，用该工具生成SQL，在客户端执行，把表结构导入数据库，生成真正的表Github代码下载目录0.完成下面开发环境的准备1操作系统Win11专业版21H22oracle19.33VisualStudioCommunity20224数据库表定义书参照样式1C#工程准备1.1新建工程1.2Form1添加控件2添加代码2.1button1_Click事件2.2butt

见瑞彬·2024-02-19 16:41

如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据

近年来，人们越来越认识到深入理解机器学习数据（ML-data）的必要性。

虚无火星车·2024-02-19 16:11

探索AI视频生成新纪元：文生视频Sora VS RunwayML、Pika及StableVideo——谁将引领未来

探索AI视频生成新纪元：文生视频SoraVSRunwayML、Pika及StableVideo——谁将引领未来由于在AI生成视频的时长上成功突破到一分钟，再加上演示视频的高度逼真和高质量，Sora立刻引起了轰动

·2024-02-19 16:30

基于聚类的点云背景分离算法python代码

点云背景分离是一个常用的计算机视觉任务，它旨在从点云数据中分离出感兴趣的物体。聚类是一种常用的方法，可以通过将相似的点聚集在一起来完成背景分离。

love6a6·2024-02-19 16:34

ADVPN的S-S捷径到底有没有从总部绕转？

的两种组网结构：Hub-Spoke（ADVPN：Hub-Spoke类型组网实验）和Full-Mesh（ADVPN：Full-Mesh模型组网实验），并且介绍了穿越NAT场景下的Full-Mesh组网（HPEVSR

Danileaf_Guo·2024-02-19 15:40

仅需一个公网IP地址，就能在互联网搞一张大二层网络

正文共：1234字14图，预估阅读时间：2分钟现在我们已经有了穿越NAT场景下的Full-Mesh组网（HPEVSR配置穿越NAT场景下的ADVPN案例），并且还知道了分支之间互访的Spoke-Spoke

Danileaf_Guo·2024-02-19 15:10

如何租AutoDL上的服务器并连接到本地VSC进行操作【保姆级教程】

写在前面：如果本地没有配置好VSC或者python环境，可以直接租借AutoDL上的服务器后在JupyterLab上进行代码修改（最后有写）。本文主要适用于本地已经配置好VSC和python环境的。

sov_cc·2024-02-19 15:08

【Linux网络】网络编程套接字（预备知识+UDP）

目录预备知识1.理解源IP地址和目的IP地址2.理解源MAC地址和目的MAC地址3.认识端口号4.理解源端口号和目的端口号5.端口号（port）vs进程pid6.认识TCP协议和认识UDP协议7.网络字节序

sy'ty·2024-02-19 15:05

不出局品牌孵化营早课笔记【4P理论】

比如卖菜：菜市场VS钱大妈【科技加持，降维打击】。⑥十倍法则和10%转化理论。⑦营销定位作战地图：引流区、贡献区、识

睿贝妈妈育儿·2024-02-19 15:15

机器学习概念读书笔记

1-机器学习起源机器学习始于1950年代，塞缪尔用跳棋游戏研究机器学习，最终程序打败了他自己，后来更是战胜了美国跳棋全国冠军。

人工智娘·2024-02-19 15:47

gitbub创建远程仓库（基于vscode远程连接服务器）

背景：vscode已远程连接服务器、已经下载好git目的：在本地创建了一个Git仓库后，又想在GitHub创建一个Git仓库，并且让这两个仓库进行远程同步一、创建GitHubrepository创建仓库具体方法不再赘述

王快乐_woo·2024-02-19 15:06

VScode远程连接服务器搭建深度学习环境-利用anaconda安装pytorch

本地VScode安装+ssh远程连接+服务器账号内的anaconda+conda命令搭建pytorch环境这里写目录标题本地安装VScode并建立ssh远程连接服务器账号内安装anaconda并搭建pytorch

不懂就问的风橘子·2024-02-19 15:06

解决 VSCode 无法连接远程服务器，一直 Retry 的问题

问题描述使用VSCode的插件Remote-SSH连接远程服务器，之前一直好好的，不知道为什么今天连不上了，一直显示Retry（重试）。PING了一下远程服务器的IP，发现可以PING通，没什么问题。

Xavier Jiezou·2024-02-19 15:35

VSCode无法连接远程服务器的两种解决方法

文章目录VSCodeTerminal报错解决方式1解决方式2youareconnectedtoanOSversionthatisunsupportedbyVisualStudioCode解决方法VSCodeTerminal

__momo__·2024-02-19 15:57

VS-Code-C＃配置

LoveEmiliaForever·2024-02-19 15:27

机器学习第二十五周周报 ConvLSTM

文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅机器学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-

沽漓酒江·2024-02-19 15:51

机器学习---规则学习（序贯覆盖、单条规则学习、剪枝优化）

1.序贯覆盖回归：分类：聚类：逻辑规则：读作：若（文字1且文字2且...），则目标概念成立规则集：充分性与必要性；冲突消解：顺序规则、缺省规则、元规则eg：命题逻辑→命题规则原子命题：,,,…A,B,C,…；逻辑连词：↔,→,←,⋀,⋁,¬…↔,→,←,⋀,⋁,¬…一阶逻辑→一阶规则常量：,,,…,1,2,3,…；变量：,,,…A,B,C,…（n元）谓词/函数：p/n,f/n；项：常量|变量|函数

三月七꧁ ꧂·2024-02-19 15:21

神经网络算法 —— Embedding（嵌入）！！

文章目录前言1、Embedding的本质（1）机器学习中的Embedding（2）NLP中的Embedding2、Embedding的原理（1）ImageEmbedding（图像嵌入）（2）WordEmbedding

JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:15

C#上位机与三菱PLC的通信06--MC协议之QnA-3E报文测试

1、A-3E报文回顾1、存储区分类及访问规则2、命令类型命令由主命令+子命令组成3、报文结构2、启动mc服务器3、创建VS项目这节继续使用上节的VS2022的项目，增加一个方法MCTestA3E()，具体怎么创建项目

hqwest·2024-02-19 14:44

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型

今天学习的是，如何搭建一个机器学习模型。主要有以上的步骤：原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换（构造）预测识别（模型训练和测试）在实际工作中，特征比模型更重要。

giszz·2024-02-19 14:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（3）数据准备和数据预处理

项目开始，首先要进行数据准备和数据预处理。数据准备的核心是找到这些数据，观察数据的问题。数据预处理就是去掉脏数据。缺失值的处理，格式转换等。延伸学习：在人工智能（AI）的众多工作流程中，数据准备与预处理占据着举足轻重的地位。这两个步骤不仅影响着模型的训练效率和准确性，更是确保AI系统能够在实际应用中发挥效能的基石。一、数据准备数据准备的核心在于找到合适的数据源，并确保这些数据能够充分反映所要解决的

giszz·2024-02-19 14:43

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。

Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

肆十二·2024-02-19 14:10

Vue-day02(源自黑马)

一、今日学习目标1.指令补充1.指令修饰符2.v-bind对样式增强的操作3.v-model应用于其他表单元素2.computed计算属性1.基础语法2.计算属性vs方法3.计算属性的完整写法4.成绩案例

2301_78533951·2024-02-19 14:09

机器学习第二十八周周报 PINNs2

文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码3.1模型构建3.2训练过程代码小结参考文献week28PINNs2摘要本文主要讨论PINN。本文简要介绍了Lipschitz条件。其次本文展示了题为Physics-informedneura

沽漓酒江·2024-02-19 14:38

OLMo论文里的模型结构的小白解析

模型参数量以7B为例，隐藏层为4086，attentionheads为32训练的token量为2.46T训练策略超参数在我们的硬件上优化训练吞吐量，同时最小化损失峰值和缓慢发散的风险来选择超参数损失峰值：在机器学习中

瓶子好亮·2024-02-19 14:08

吸引力法则核心之:怎样会实现VS实现会怎样

本文整理于紫雨老师的吸引力法则广播电台，12期，虽然是将近7年以的学习材料，（2011年4月27日）但是现在回顾起来，依旧是经典。很多时候常常遇到问题：当我想到我要的东西，但是我不知道怎样实现，我就会感觉非常的挫折，非常低潮，非常沮丧，然后我要的东西经常看不见踪影，为什么？问：现在接触吸引力法则，想要吸引下金钱，目前对金钱的阻力比较大，所以很难放任，比如想要去美国旅游，是不是有那种喜悦，那我需要的

吸引力_阿福·2024-02-19 14:26

程序设计之单例模式 VS 静态方法

我们在设计程序经常会有这种需求,某个类里的方法能够全局访问.在这种情况下有两种实现方案:1>单例模式(Singleton);2>静态方法.但是,对于这两种实现方式,那种更好呢?在国内论坛上看了一下其他的一些看法:http://hi.baidu.com/jiangzhong8715/item/c8b66e3d6afd2f677c034b07:关于这个问题，下面是一些同仁的观点：观点一：（单例）单例模

Chiclaim·2024-02-19 14:30

UNI-APP打包H5出现API `request` is not yet implemented

HBuilderX取消摇树勾选vscode取消treeshaking"h5":{"router":{"base":"/dist/dev/h5","mode":"hash"},"template":"h5

Florenza·2024-02-19 14:55

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