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模型选择
AIGC内容分享(十二):AIGC探索之旅AIGC探索之旅
1950s-1990s)沉淀积累阶段(1990s-2010s)快速发展阶段(2010s至今)大模型与AIGC的关联大模型概述大模型的定义和特点典型大模型举例AIGC应用探索业务背景AIGC技术落地过程
模型选择
技术框架选择整体架构设计部分实践案例其他应用场景
之乎者也·
·
2024-02-06 18:59
AIGC
内容分享
AI(人工智能)
内容分享
AIGC
evalml,一个有趣的 Python 库!
然而,构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力,涉及到数据预处理、特征工程、
模型选择
、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过
Sitin涛哥
·
2024-02-04 16:56
python
开发语言
2020-03-04板簧压缩回弹分析(原创李克鹏)
实例本身所采用的数据或边界条件不具有代表性,不讨论个划分技巧、材料
模型选择
、材料参数确定、接触方式选择等等问题。限于自身水平,本教程中必有许多值得完善的地方,也请各位批评指正。
CAE张工
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2024-02-03 22:23
2024美赛E题数学建模思路代码数据分享
模型选择
:对于气候:l根据历史的气候数据,对未来的极端天气进行预测(时间序列分析),可以利用季节性ARIMA,长短期记忆网络(LSTM),向量自回归(VAR)模型等
千千小屋grow
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2024-02-03 20:28
数学建模
用通俗易懂的方式讲解:一文详解大模型 RAG 模块
索引模块块优化滑动窗口从小到大元数据附加结构化组织层次化索引知识图谱文档组织预检索模块查询扩展多查询子查询CoVe查询转换重写HyDE查询路由元数据路由器/过滤器语义路由器查询构建检索模块检索
模型选择
稀疏检索器密集检索器检索器微调
Python算法实战
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2024-02-03 01:43
大模型理论与实战
大模型
人工智能
大模型
langchain
深度学习
RAG
检索增强生成
多模态大模型
LM Studio-简化安装和使用开源大模型 | OpenAI API 文字转语音本地运行程序分享
原文:LMStudio-简化安装和使用开源大模型|OpenAIAPI文字转语音本地运行程序分享-知乎实测在Mac上使用Ollama与AI对话的过程-
模型选择
、安装、集成使用记,从Mixtral8x7b到
javastart
·
2024-02-02 17:52
aigc
大模型
自然语言
AIGC
人工智能
chatgpt
机器学习驱动的精密缺陷检测技术研究
模型选择
与优化:基于机器学习的精密缺
matlabgoodboy
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2024-02-01 18:59
机器学习
人工智能
4K三路虚拟情景互动教学软件教学
三路虚拟情景互动教学软件具备了丰富多元化的功能,如情景实训,微课录制,人物滤镜调节,截图编辑,视频编辑,场景自定义编辑,3D设置,视频录制,视频编辑,视频直播,字幕,图片,特效输入,画中画插入,AI对话,
模型选择
等功能
英途信息
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2024-02-01 17:29
mr
机器学习——绪论总结
目录一、引入二、基本术语三、假设空间与归纳偏四、
模型选择
一、引入机器学习:通过计算手段,得出具有能够自我修改、完善能力的模型,利用经验改善系统自身性能。
带带琪宝
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2024-01-31 07:31
机器学习
机器学习
人工智能
《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第1章 统计学习方法概论
1.1统计学习1.统计学习的特点2.统计学习的对象3.统计学习的目的4.统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与
模型选择
北方骑马的萝卜
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2024-01-30 14:24
机器学习笔记
学习方法
笔记
python
机器学习
Nginx配置和性能优化
I/O
模型选择
:Nginx会根据不同的操作系统选择最合适的I/O模型。例如,在Linux系统上,Nginx
编织幻境的妖
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2024-01-28 19:10
nginx
性能优化
php
XGBoost系列8——XGBoost的未来:从强化学习到AutoML
在强化学习中的应用1.1构建强化学习问题1.2XGBoost与深度强化学习的对比1.3实际任务中的成功案例2.XGBoost与AutoML的结合2.1XGBoost在自动特征工程中的应用2.2超参数优化和自动
模型选择
theskylife
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2024-01-26 21:21
数据挖掘
人工智能
机器学习
数据挖掘
XGboost
python
深度学习
模型选择
接下来介绍几种
模型选择
时候需要注意的点误差训练误差训练误差(trainingerror)是指,模型在训练数据集上计算得到的误差。
良子c
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2024-01-25 12:24
动手学深度学习
深度学习
人工智能
python
模型选择
实战
我们现在可以通过多项式拟合来探索这些概念。importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l生成数据集给定x,我们将使用以下三阶多项式来生成训练和测试数据的标签:max_degree=20#多项式的最大阶数n_train,n_test=100,100#训练和测试数据集大小true_w=np.zer
良子c
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2024-01-25 12:16
动手学深度学习
深度学习
pytorch
人工智能
python
李宏毅《机器学习 深度学习》简要笔记(一)
一、线性回归中的
模型选择
上图所示:五个模型,一个比一个复杂,其中所包含的function就越多,这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。
AI小白龙*
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2024-01-25 05:04
机器学习
深度学习
笔记
r语言
人工智能
目标检测
大创项目推荐 身份证识别系统 - 图像识别 深度学习
文章目录0前言1实现方法1.1原理1.1.1字符定位1.1.2字符识别1.1.3深度学习算法介绍1.1.4
模型选择
2算法流程3部分关键代码4效果展示5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是毕业设计图像识别深度学习身份证识别系统该项目较为新颖
laafeer
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2024-01-24 10:48
python
数模--预测类
模型选择
的一般规律
目录一、单序列or回归分析?1.分析数据特性2.考虑问题目标3.评估可用信息4.明确模型假设二、单序列预测模型三、回归分析预测模型一、单序列or回归分析?1.分析数据特性时间依赖性:如果数据主要表现为随时间变化的序列,并且预测目标是基于时间推进的(如未来销售量、股价等),单序列预测。多变量关系:如果数据中涉及多个变量,且需要分析这些变量之间的关系对一个特定变量(如销售量、价格、用户行为等)的影响,
Faelan.
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2024-01-23 21:31
人工智能
算法
机器学习
数学建模
【保研】2021/2022南京大学计算机夏令营笔试面试笔记
2021南京大学cs夏令营笔试面试个人总结笔记0.自我介绍1.论文
模型选择
深度贝叶斯2.全局局部变量3.概率论定理4.弗洛伊德(Floyd)算法与迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的区别5、解释独立性和相关性
echoliuy
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2024-01-22 20:27
2021计算机推免
人工智能
机器学习
c++
面试
基于深度学习的细胞感染性识别与判定
基于深度学习的细胞感染性识别与判定基于深度学习的细胞感染性识别与判定引言项目背景项目意义项目实施数据采集与预处理
模型选择
与训练模型评估与优化结果与展望结论基于深度学习的细胞感染性识别与判定引言随着深度学习技术的不断发展
OverlordDuke
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2024-01-22 06:08
深度学习
神经网络
深度学习
人工智能
李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念
动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现目录系列文章一、
模型选择
丁希希哇
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2024-01-21 04:16
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
人工智能
pytorch
算法
【机器学习】四大类监督学习_
模型选择
与模型原理和场景应用_第03课
监督学习中
模型选择
原理及场景应用监督学习应用场景文本分类场景:o邮件过滤:训练模型识别垃圾邮件和非垃圾邮件。o情感分析:根据评论或社交媒体内容的情感倾向将其分类为正面、负面或中性评价。
德天老师
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2024-01-20 09:46
神经网络专题
机器学习
机器学习
学习
人工智能
在论文中总能看到,训练损失曲线图,验证损失曲线图,为什么很少看到测试损失曲线图呢?
验证集损失可以很好地反映模型在见过但未使用的数据上的泛化能力,可以代替测试集损失进行
模型选择
。而测试集结果
小桥流水---人工智能
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2024-01-19 19:27
Python程序代码
Python常见bug
机器学习
人工智能
过拟合欠拟合及其解决方案
模型选择
、欠拟合和过拟合由于无法从训练误差估计泛化误差,一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定会降低机器学习模型应关注降低泛化误差。
Yif18
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2024-01-19 15:56
深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务,有哪些改进角度?
引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4
模型选择
5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中,深度学习和机器学习都是常用的方法。
Better Bench
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2024-01-19 07:23
机器学习
深度学习
机器学习
深度学习
回归
非时间序列回归
回归任务
改进角度
baseline改进
13款趣味性不错(炫酷)的前端动画特效及源码(预览获取)分享(附源码)
支持多种
模型选择
填色效果。预览获取核心代码汽车蘑菇飞机气球小鸭皮球盒子发光特效源码盒子发光特效源码呈现了卡片式边框发光渐变色的动画效果,鼠标悬停
迂 幵
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2024-01-16 19:25
分享
动画
前端
炫酷特效
前端源码
代码分享
源码获取
动画特效
canvas特效
svg特效
深度探索Aidlux智慧教育中的图像版面分析应用实践
本文中我将详细介绍这个项目的全部过程,包括
模型选择
、数据准备、训练优化、部署与验证,以及在实际应用中所取得的成果和经验。摘要本文详细描述了智慧教育领域的版面分析应用的人工智能训练营项目。
远方上鸭
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2024-01-14 16:42
计算机视觉
深度学习
边缘计算
基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战应用
1.模型转换AIMO网站:http://aimo.aidlux.com/试用账号和密码:账号:AIMOTC001,密码:AIMOTC001上传
模型选择
目标平台参数设置选择自动转换转换结果并下载2.基于AidLux
heromps
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2024-01-14 16:39
深度学习
Naturali 论文 | 基于多篇章多答案的阅读理解系统
为了应对这些挑战,我们在数据预处理、特征表示、
模型选择
、损失函数的设定和训练目标的选择等方面基于以往的工作做出了对应的设计和改进,构建出一个最先进的中文阅读理解系统。
奇点机智
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2024-01-11 16:01
Spark中的二分类与多分类问题的解决
本文将深入探讨如何使用Spark来解决二分类和多分类问题,包括数据准备、
模型选择
和性能评估等方面。二分类问题二分类问题是将数据分为两个类别的问题,通常是正类别和负类别。
晓之以理的喵~~
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2024-01-09 11:00
Spark
spark
分类
大数据
Pytorch从零开始实战15
Pytorch从零开始实战——ResNeXt-50算法实战本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——ResNeXt-50算法实战环境准备数据集
模型选择
开始训练可视化总结环境准备本文基于
Liquor999
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2024-01-08 19:55
pytorch
人工智能
python
AutoKeras
相比于传统的机器学习方法,AutoKeras可以自动处理特征工程、
模型选择
、超参数调优等步骤,大大减少了繁琐的手动操作。
缘起性空、
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2024-01-08 05:38
keras
人工智能
深度学习
python
[Python] 如何使用scikit-learn库进行线性回归训练和预测
它还提供了许多方便的工具,如数据预处理、
模型选择
、评估和可视化等。Scikit-learn是许多机器学习项目中使用的首选库之一。安装scikit-l
老狼IT工作室
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2024-01-07 17:15
python
机器学习
python
scikit-learn
机器学习
【百面机器学习-模型评估】
只有选择与问题相匹配的评估方法才能快速第发现
模型选择
或者训练过程中出现的问题,迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。
阿牛02
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2024-01-06 22:11
大创项目推荐 深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习 神经网络 图像识别 垃圾分类 算法 小程序
5.2
模型选择
5.3训练环境5.3.1硬件配置5.3.2软件配置5.4训练过程5.5模型分类效果(PC端)6构建垃圾分类小程序6.1小程序功能6.2分类测试6.3垃圾分类小提示6.4答题模块7关键代码8
laafeer
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2024-01-05 06:10
算法
python
【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络(ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN)多分类预测模型对比含交叉验证
【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络(ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN)多分类预测模型对比含交叉验证前言本文介绍六种类型的神经网络分类预测模型1.
模型选择
前馈神经网络
随风飘摇的土木狗
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2024-01-04 11:11
神经网络
FFNN
RNN
CFNN
GRNN
PNN
分类预测
大数据机器学习深入Scikit-learn:掌握Python最强大的机器学习库
Scikit-learn的重要性Scikit-learn的基本概述安装和配置如何安装Scikit-learn安装必要的依赖库Scikit-learn的主要特性强大的预处理功能众多的机器学习算法效果评估和
模型选择
可视化工具
星川皆无恙
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2024-01-02 11:28
机器学习与深度学习
大数据人工智能
自然语言处理
机器学习
python
大数据
人工智能
深度学习
scikit-learn
算法
开源才是大模型的未来?
目前,国内也有近一半的大
模型选择
了开源的方式:今年7月,智谱AI宣布开源大模型ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B,这两个模型的下载量已经先后超过300万和
智创有术有限公司
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2024-01-01 18:45
开源
【论文阅读笔记】One-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs - EMNLP 2018
关系学习的嵌入模型小样本学习3Background3.1问题定义3.2One-Shot学习设置4Model4.1邻居编码器4.2匹配处理器4.3损失函数和训练5Experiments5.1数据集5.2实施细节5.3结果关于
模型选择
的备注
卷卷0v0
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2024-01-01 02:33
论文阅读
知识图谱
论文阅读
知识图谱
神经网络
【Python百宝箱】《AI之道:自动化机器学习与智能决策的终极指南》
本文深入探讨了多个强大的Python库,涵盖了从自动化
模型选择
、特征工程到模型解释性的全方位工具,为读者提供了丰富而实用的资源。
friklogff
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2023-12-30 15:28
人工智能
自动化
机器学习
pytorch 训练超分辨率模型的技巧是什么?
模型选择
:选择适合任务的模型,如SRCNN、ESPCN、EDSR等。同时,也可以考虑使用已经预训练好的模型进行微调。损失函数:选择适合任务的损失函数,如MSE、MAE、SSIM、LPIPS等。可
weixin_44616020
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2023-12-30 12:07
pytorch
AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板
AI
模型选择
:如何选择合适的AI模型?数据集准备:如何准备用于训练的数据集?数据预处理:如何对待训练数据进行预处理?特征工程:如何进行特征选择和特征工程?超参数调整:如何调整训练过程中的超参数?
BTCKing
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2023-12-29 18:26
人工智能
chatgpt
深度学习
数据挖掘 分类
模型选择
选择的模型有:决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有:importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport
亖嘁
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2023-12-29 09:31
数据挖掘
分类
人工智能
亚马逊云科技Amazon Bedrock,现推出更多
模型选择
和全新强大功能
亚马逊云科技在re:Invent2023上宣布推出AmazonBedrock更多
模型选择
和强大功能,帮助客户更轻松地构建和规模化针对其业务定制的生成式AI应用程序。
趣说科技
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2023-12-28 21:29
科技
人工智能
大数据
相机内参标定理论篇------相机
模型选择
相机种类:当拿到一款需要标定内参的相机时,第一个问题就是选择那种的相机模型。工程上相机类型的划分并不是十分严格,一般来说根据相机FOV可以把相机大概分为以下几类:长焦相机:。这里按角度的划分并不是绝对严格,临界处的相机用两种模型中的任意一种都可以。有时也可能会遇到变焦相机和定焦相机之分,但变焦相机在标定内参时也需要固定焦距,因此也可以划分到上面几类。这里需要注意内参和焦距的严格对应的,当调焦后需要
老刘做标定
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2023-12-28 19:09
针孔相机模型
鱼眼相机模型
ocam
相机内参模型
Pytorch从零开始实战14
Pytorch从零开始实战——DenseNet+SENet算法实战本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——DenseNet+SENet算法实战环境准备数据集
模型选择
开始训练可视化总结环境准备本文基于
Liquor999
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2023-12-28 12:22
pytorch
人工智能
python
模型系列:聚类_五个聚类算法比较综述
文章目录介绍1.聚类算法的类型2.设置2.1数据集2.2导入库2.3导入数据2.4一些可视化展示2.5特征工程2.6异常值检测异常值检测
模型选择
2.7数据伸缩3.确定最佳聚类数3.1肘部法则3.2Silhouette
愤斗的橘子
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2023-12-27 11:18
数据挖掘
机器学习
.NET环境中实现深度学习进行动物识别
模型选择
与搭建:选择适合图像识别的深度学习模型,如卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)。
wangyue4
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2023-12-27 02:49
人工智能
计算机视觉
基于随机森林模型的红酒品质分析
数据具体情况1.3导入数据集二、预处理和探索2.1查看数据基本情况2.2处理数据集2.3探索特征属性和目标属性的相关性2.4清洗数据2.5选取训练和测试数据2.6标准化处理三、机器学习建模3.1机器学习
模型选择
mumumuw
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2023-12-27 00:54
用Python玩转数据学习记录
随机森林
python
pandas
科技云报道:开源才是大模型的未来?
目前,国内也有近一半的大
模型选择
了开源的方式:今年7月,智谱AI宣布开源大模型ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B,这两个模型的下载量已经先
科技云报道
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2023-12-27 00:46
科技
开源
FLUENT: turbulent viscosity limited to viscosity ratio of 1.000000e+07 in 3960 cells
3.湍流
模型选择
,standardk-e模型对于湍流粘度敏感度低。
otto_engine
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2023-12-26 15:03
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