林轩田机器学习技法课程第12页

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

【Python】已解决：Python安装过程中的报错问题

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-11 16:50

Spring Cloud远程调用：HTTP vs. RPC

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墨瑾轩·2025-02-11 15:17

向量数据库之Milvus

james二次元·2025-02-11 11:24

deepseek:三个月备考高级系统架构师

观看视频课程（如慕课网、腾讯课堂

wujiada001·2025-02-11 11:54

[ATF]-ATF启动--BL31跳转到optee和uboot

快速链接:.ARMv8/ARMv9架构入门到精通-[目录]付费专栏-付费课程【购买须知】:联系方式-加入交流群----联系方式-加入交流群个人博客笔记导读目录(全部)ATF1、背景2、ATF编译3、ATF

代码改变世界ctw·2025-02-11 11:22

Java全栈项目实战：在线课程评价系统开发

一、项目概述在线课程评价系统是一款基于SpringBoot+Vue3的全栈应用，面向高校师生提供课程评价、教学反馈、数据可视化分析等功能。

天天进步2015·2025-02-11 11:45

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

02.10：机器学习开个头

机器学习不比日语，其对我而言有更加实际且真切的价值。流量分析对于机器学习和深度学习用得很多，这是我学习的一个方面，不说学得多深，但是至少有所了解。这算是主要原因。

TheYeah·2025-02-11 09:01

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

一、AWS预测分析功能简介AWS预测分析主要依托AWSCostManagement（成本管理工具）和机器学习算法，帮助企业更清晰地了解

Anna_Tong·2025-02-11 09:00

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

VisualStudio WpdPack编程踩的坑

VisualStudioWpdPack编程项目运行由于计算机网络课程实验必须使用VisualStudio在Windows环境下进行编程，发现VS不愧是宇宙级IDE，用起来各种配置对我来说真是有点难搞，在此记录这个过程中的一些问题

Man in Himself·2025-02-11 08:55

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

【置顶】TEE从入门到精通-[目录]--old

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代码改变世界ctw·2025-02-11 06:41

13-optee内核-文件系统File structure

快速链接:.个人博客笔记导读目录(全部)付费专栏-付费课程【购买须知】【精选】TEE从入门到精通-[目录]文件结构本页介绍树结构的

代码改变世界ctw·2025-02-11 06:40

深入浅出DockerPDF

Nigel有丰富的运维技术经验，著有多部容器相关的图书，并开设了视频培训课程，在业界有非常大的影响力。出版了《DockerDeepDive》《TheKubernetesBook》等图书。

ChatAlgorithm·2025-02-11 06:35

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

Java 的 OkHttp 高级进阶：HTTP 请求的艺术

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墨瑾轩·2025-02-11 03:14

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

C#与ASP.NET Core：构建现代Web服务

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墨瑾轩·2025-02-10 23:46

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。

❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

20元能做什么？一杯奶茶？一顿外卖？还是一个能够让你在8小时之内掌握React的零基础渐进式教程

一、适用人群零基础想入职前端开发的职场新人计算机相关专业在校学生需要快速习得React技能的在职开发者对Web开发感兴趣的自学者二、课程特点零门槛起步，零基础学习：在一台全新的电脑上，以“Windows

深思君·2025-02-10 21:30

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

windows安装nc命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26

基于单片机的俄罗斯方块游戏课程设计

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本课程设计旨在通过实现经典的俄罗斯方块游戏，让学生掌握单片机的基本原理、编程技巧和系统设计能力。

lanjieying·2025-02-10 20:55

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

MongoDB复制集原理和配置

MongoDB高手课_MongoDB_NoSQL-极客时间极客时间推出的MongoDB高手课是帮助互联网从业者学习MongoDB、NoSQL的在线课程，极客时间是面向IT领域的知识服务产品，致力于帮助用户轻松学习

番大茄子·2025-02-10 19:43

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

它涉及到多个复杂的技术领域，包括图像处理、模式识别、机器学习等。核心算法与技术图像预处理：这是计算机视觉的第一步，主要包括图像的降噪、增强对

2501_90175811·2025-02-10 14:40

openssl源码编译输出库-guidance-傻瓜式教程

快速链接:.个人博客笔记导读目录(全部)付费专栏-付费课程【购买须知】:密码学实践强化训练–【目录】目标：下载openssl源码编译输出目标版本，例如使用AndroidNDK编译输出Android使用的

代码改变世界ctw·2025-02-10 13:53

Java线程池进阶

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/

pythonxxoo·2025-02-10 12:51

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前，人工智能（AI）取得了令人瞩目的进步，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

shell脚本入门——内置命令

需注意：本课程没有描述shell数组的概念，因为在实际的操作中shell数组并不是很友好，一般在数据处理的模型都用python来代替shell，如果大家对shell数组感兴趣，请同学们可以自行翻阅资料了解一下

一只菜鸟呀·2025-02-10 11:08

雷军力荐学 AI，背后隐藏着怎样的时代密码？

目录一、本篇背景：二、AI发展现状与趋势：2.1AI发展历程回顾：2.2当前AI应用领域：2.3AI未来发展趋势：三、AI核心技术剖析：3.1机器学习基础：3.2深度学习核心：3.3自然语言处理要点：3.4

羑悻的小杀马特.·2025-02-10 10:35

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-10 09:24

Jumpserver官方精华安装文档，三种用户简述_jumpserver token 过期时间

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上软件测试知识点，真正体系化！

2401_84563320·2025-02-10 06:46

关于java语言的发展前景

java语言的详解Java是一种高级、面向对象的计算机编程语言，由詹姆斯·高斯林(JamesGosling)和SunMicrosystems的团队开发。

GeekyGuru·2025-02-10 05:09

Julia语言的编程范式

Julia语言的编程范式引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的迅猛发展，编程语言的选择对研究者和开发者来说变得尤为重要。

段慕华·2025-02-10 05:37

Windows图形界面(GUI)-QT-C/C++ - QT Dial

公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、控件概述1.1什么是QDial控件1.2使用场景二、核心特性2.1基础属性2.2外观定制2.3高级特性三、信号与槽机制3.1核心信号

0xCC说逆向·2025-02-10 03:58

Spring Boot 接收参数的 19 种方式 —— 深度解