机器问答第18页

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 1

1.引言故事简介小明是一个计算机专业的大三学生，近期在学校里接触到了机器学习。他在某次校园活动中发现，活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数，导致准备的物料经常不够或浪费。

山海青风·2025-02-22 01:05

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 2

——从零开始的第一个机器学习程序1.为什么要写这个“Hello,TensorFlow!”？无论学习什么新语言或新框架，“HelloWorld!”

山海青风·2025-02-22 01:05

超级详细，知识图谱系统的理论详解+部署过程

它通过结构化的方式将现实世界中的实体、概念及其相互关系组织成一个图结构，从而帮助机器理解和处理复杂的知识。

mosquito_lover1·2025-02-22 01:34

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应

Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

Java在物流自动化领域的核心优势分析-3,500台仓库机器人调度设计

3,500台仓库机器人调度系统设计方案Java作为仓库机器人调度核心语言的综合优势分析一、Java的高性能特性支撑复杂业务场景JIT编译优化Java的即时编译器（JIT）将字节码动态编译为本地机器码，在调度机器的实时路径规划场景中

爱吃青菜的大力水手·2025-02-22 00:21

雪花算法应用

其结构如下：-1位符号位：始终为0-41位时间戳：精确到毫秒-10位工作机器ID：包含5位数据中心ID和5位机器ID-12位序列号：同一毫秒内的自增序号Golang实现以下是一个完整的Golang实现：

蚂蚁在飞-·2025-02-22 00:19

如何系统学习 MATLAB

它不仅在矩阵运算、数据分析和图形可视化等方面表现出色，还在信号处理、控制系统设计以及机器学习中占有重要地位。

热爱技术。·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。

一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于处理和分析大规模数据。

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

解析Python网络爬虫：核心技术、Scrapy框架、分布式爬虫（选择题、填空题、判断题）（第1、2、3、4、5、6、7、10、11章）

第一章【填空题】网络爬虫又称网页蜘蛛或（网络机器人）网络爬虫能够按照一定的（规则），自动请求万维网站并提取网络数据。根据使用场景的不同，网络爬虫可分为（通用爬虫）和（聚焦爬虫）两种。

一口酪·2025-02-21 19:41

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有强大的特征学习和模式识别能力，为入侵检测技术带来了新的机遇。本文深入探讨了基于深度

AI天才研究院·2025-02-21 19:39

2024年国内人工智能大模型汇总

该产品是百度在人工智能领域深耕十余年后，拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE的基础上，利用跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力而开发的一款AI聊天机器人。

kiiy2·2025-02-21 18:02

大一的你如何入门TensorFlow

接下来，可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架，如果没有基本的理解，直接上

eso1983·2025-02-21 18:31

Python爬虫：分布式爬虫架构与Scrapy-Redis实现

摘要在面对大规模的数据爬取任务时，单台机器的爬虫往往效率低下且容易受到性能瓶颈的限制。分布式爬虫通过利用多台机器同时进行数据爬取，可以显著提高爬取效率和处理能力。

挖掘机技术我最强·2025-02-21 17:26

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术，能够在没有外部标记的情况下，实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备，允许开发者创建沉浸式的AR应用，无需额外硬件支持。

chenjj4003·2025-02-21 16:16

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。

m0_73286250·2025-02-21 15:02

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说，新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易

iiilloi·2025-02-21 15:01

clickhouse集群搭建

准备三台机器，192.168.20.7，192.168.20.8，192.168.20.10用于搭建clickhouse集群。

fusugongzi·2025-02-21 15:00

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

nats集群搭建

本次使用三台机器搭建nats集群，ip分别为192.168.20.7、192.168.20.8、192.168.20.10，预先在三台机器上装好nats，版本为0.0.35。

fusugongzi·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习—逻辑回归

本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限，内容可能有些许错误。如有错误，请发在评论区。

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

Linux升级openssl解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-21 14:21

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法，介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而，这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能，视频引入了向量化运算的概念，即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量

若兰幽竹·2025-02-21 13:50

本地运行stable-diffusion3.5

和需要的模型文件需要下载以下几类SD3.5文件启动ComfyUI启动在工作流中分别选中三个Clip模型sd3.5_large_turbo准备本地运行stable-diffusion3.5AI时代不可阻挡，给老机器加了个

wisfy_21·2025-02-21 12:08

腿足机器人之十- SLAM地图如何用于运动控制

腿足机器人之十-SLAM地图如何用于运动控制腿足机器人SLAM地图的表示与处理全局路径规划：地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划：实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制

shichaog·2025-02-21 12:06

autok3s搭建k3s ha集群并支持gpu调度

文章目录前言一、autok3s是什么1.k3s2.autok3s二、部署步骤1.autok3s部署2.创建集群三、QA总结前言公司新进了一台8卡a800的机器，老板要求将这台机器做成算力节点。

StevenforAI·2025-02-21 12:34

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类

村北头的码农·2025-02-21 10:19

机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |

第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）3.2.1对目标函数求

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:36

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中，接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同，随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是，即使陷入局部

被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

基于旭日派的Ros系统小车的再开发——使用python脚本Astra调用深度相机（学习笔记）

1、Ros系统的简要介绍：ROS是你的机器人的操作系统。它运行在各种不同类型的计算机上的标准Linux系统之上，如树莓派或其他的一些单片机、以及笔记本电脑或台式电脑。

Z._ Yang·2025-02-21 07:32

南凌科技接入deepseek大模型，提升云网智安服务能力

在2024年10月的“AI+安全”研讨大会上，南凌科技CTO鲁子奕博士就已向客户、媒体等展示了南凌科技运用AI大模型进行数据处理、客服问答等场景。

NOVAnet2023·2025-02-21 07:31

25/2/16 ＜算法笔记＞ DirectPose

它在目标检测、机器人视觉、增强现实（AR）和自动驾驶等领域中具有广泛应用。相比于传统的位姿估计方法，DirectPose试图简化复杂的处理流程，采用端到端的方式直接从图像中输出位姿参数。

青椒大仙KI11·2025-02-21 05:19

[深入探索USearch：快速高效的单文件向量搜索引擎]

引言在数据科学和机器学习领域，最近出现了许多用于近似最近邻搜索（ApproximateNearestNeighbors,ANNS）的工具。

stjklkjhgffxw·2025-02-21 05:15

如何利用USearch实现快速向量搜索：更轻量、更高效的替代方案

引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统，向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。

sdfugyd·2025-02-21 05:45

使用BREEBS平台提升AI知识库

这些Breebs可供任何大语言模型（LLM）或聊天机器人使用，以提升其专业知识，减少幻觉，并提供访问来源的途径。Breebs背后实现了多种增强生成（RAG）模型，以在每次迭代中无缝提供有用的上下文。

dgay_hua·2025-02-21 05:11

Deepseek整合SpringAI

在现代应用开发中，问答系统是一个常见的需求，尤其是在客服、教育和技术支持领域。

java技术小馆·2025-02-21 03:41

机器学习：十大算法实现汇总

机器学习十大算法代码实现：使用numpy、pandas，不调用机器学习相关库。

golemon.·2025-02-21 03:11

马斯克-全球最大算力集群-grok3效果任何

（有待继续观察）作为x.AI精心打造的新型聊天机器人，Grok3展现出了令人惊叹的推理天赋，面对复杂问题时，能够凭借严密逻辑抽丝剥茧，给出精准解答。

数据分析能量站·2025-02-21 03:39

langchain系列 - FewShotPromptTemplate 少量示例

前期忙碌的开发阶段结束，需要沉淀自己的应用知识，过一遍LangChain时间：20250220说明：技术梳理，针对FewShotPromptTemplate专门来写一篇博客概念说明few-shot最初来源于机器学习的概念

码--到成功·2025-02-21 02:26

2C语言中整型（int）、浮点型（float）、双精度浮点型（double）和字符型（char）的区别

存储大小：具体大小取决于编译器和操作系统，但通常是一个机器字（word）的大小，例如32位或64位。范围：例如，对于32位整型，其范围通常是-2,147,483,64

Java资深爱好者·2025-02-21 01:53

Ollama部署大模型，本地调用

在本文中，我将指导你如何在你的本地机器上部署Ollama，并展示如何使用Python进行简单的API调用以访问这些模型最近很多人在学习大模型的时候，也遇到这个问题了，Ollama下载的模型，如果不想在命令行里面直接使用

居7然·2025-02-21 01:53

为AI聊天工具添加一个知识系统之113 详细设计之54 Chance：偶然和适配之2

和它在实操中的三种槽（占据槽，请求槽和填充槽，实时数据库（source）中数据(流入ETL的一个正序流程行列并发靶向整形绑定变量）是如何通过“命名所依的AI行为”、“分类所缘的因果结构”和“求实所据的机器特征

一水鉴天·2025-02-21 00:15

主要空间数据挖掘方法

details/6847925张新长马林兵等，《地理信息系统数据库》[M]，科学出版社，2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域，其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习

CodeYoung7·2025-02-20 23:10

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF

布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

c语言日志模块,一个简单又高效的日志系统

本模块实现日志信息的批量写入文件，定时自动flush到文件中，写入文件的日志级别可动态调整，单个日志文件大小可配置，循环对日志文件写入，这样不会造成机器空间被日志文件耗尽。

jy ch·2025-02-20 22:02

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