模式识别&机器学习第10页

Chebykan wx 文章阅读

深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN[9]强化学习：一项调查[10]使用PySR和SymbolicRegression.jl的科学可解释机器学习

やっはろ·2025-03-13 02:44

机器学习专栏博文汇总

本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些

python游乐园·2025-03-13 02:09

Tomcat+Servlet运行后出现404错误解决方案

packagecom.example.secondclass.Servlet;importjava.io.

Midsummer-逐梦·2025-03-13 00:00

spring boot3.4.3+MybatisPlus3.5.5+swagger-ui2.7.0

1.项目结构src├──main│├──java││└──com││└──example││├──

期待着2013·2025-03-13 00:57

Android art monitor_android.cc 源码分析

include"jni/jni_env_ext.h"#include"palette/palette.h"#include"thread.h"//定义了一个日志标签EVENT_LOG_TAG_dvm_lock_sample

月盈五·2025-03-12 23:54

Vue 中 axios 的封装详解

importaxiosfrom"axios";//创建axios实例constaxiosInstance=axios.create({//设置基础请求路径baseURL:"https://api.example.com

遇见~未来·2025-03-12 21:40

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

巷955·2025-03-12 21:38

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

Java【网络原理】（2）初识网络续与网络编程

目录1.前言2.正文2.1TCP协议与UDP协议2.2socketAPI进行网络编程2.2.1DatagramPacket类2.2.1.1发送数据报2.2.1.2接收数据报2.2.1.3获取数据报内容2.2.1.4

爱吃烤鸡翅的酸菜鱼·2025-03-12 18:51

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心，在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用，辅以实例和

猿享天开·2025-03-12 17:14

文档处理的数字化和革新 - ComIDP

智能文档处理是一种结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）和光学字符识别（OCR）的技术，用于自动提取各种文档格式中的有价值信息。与传统的数据捕获方法需要大量手动干预不同，IDP利

·2025-03-12 17:07

Python数据可视化自动化工具：让数据跃然纸上

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发

Echo_Wish·2025-03-12 16:09

Linux系统上快速上手USB开发————新手入门指南

开发新手整理的详细入门指南，涵盖硬件识别、驱动配置到实际应用的完整流程：一、环境准备设备识别与驱动加载运行lsusb查看已连接的USB设备，输出示例如下：bashBus001Device002:ID1234:5678ExampleCorpUSBDevice

飘逸小卤蛋·2025-03-12 16:09

探索 3 个有趣的 GitHub 学习资源库

1.FreeCodeCamp-freeCodeCamp网址:GitHub-freeCodeCamp/freeCodeCamp:fre

云端奇趣·2025-03-12 16:04

【模型调优的深入分析与Python实践】

模型调优的深入分析与Python实践一、模型调优的定义与目标模型调优（ModelTuning）是通过系统化调整机器学习模型的超参数和结构参数，使模型在特定数据集上达到最佳性能的过程。

蝉叫醒了夏天·2025-03-12 15:30

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。

Earth explosion·2025-03-12 15:57

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

无论你是机器学习初学者，还

二川bro·2025-03-12 14:56

Websoft9 运维面板，全网真正的一键部署应用

一、传统部署的复杂性：以WordPress为例的技术拆解手动部署的典型步骤（耗时约2小时）：#1.安装LAMP环境sudoaptinstallapache2mysql-serverphplibapache2

·2025-03-12 13:02

Docker 安装成功后，安装 Dify 中文版本的步骤

bashgitclonehttps://github.com/langgenius/dify.git进入Dify的docker目录：bashcddify/docker复制环境配置文件：bashcp.env.example.env

阿明 -李明·2025-03-12 11:39

机器学习背后的数学芝士

在当今快速发展的科技领域，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正在深刻地改变我们的生活和工作方式。本文将了解一下机器学习背后的关键数学芝士。

小技工丨·2025-03-12 11:36

FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。: ‘UIAutomationCore.dll‘解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-12 10:25

Python训练的机器学习模型【保存】和【加载】的方法？

一.为什么要保存训练好的模型由于传统训练机器学习模型，需要耗费大量的人力和资源。因此，将训练好的模型保存成为一件特别重要的事情。

福葫芦·2025-03-12 09:22

【漫话机器学习系列】129.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PCA）：降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析（PCA）？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常见的数据降维技术，主要用于将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留数据的主要信息。PCA通过线性变换，将原始特征变量转换为一组新的变量，这些新变量被称为主成分（PrincipalComponents）。在这张图中，我们可以看到PCA的核心概

IT古董·2025-03-12 09:17

保姆级别&使用Python实现“机器学习“案例

从安装到运行手把手教学，保证不迷路～零基础友好版教程第一步：安装必备工具包别慌！这里有两种安装方式，选你顺手的方式1：用代码自动安装（推荐新手）直接在你的Python代码最前面加这几行，运行时会自动安装：#把这坨代码贴在文件最前面！importsysimportsubprocess#需要装的包列表packages=['numpy','pandas','matplotlib','scikit-lea

dami_king·2025-03-12 08:45

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3

AI天才研究院·2025-03-12 08:12

人工智能机器学习算法分类全解析

目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning

power-辰南·2025-03-12 07:08

00_01 python机器学习_环境搭建

机器学习环境的搭建Windows+Python3Python3下载地址python环境设置安装尽量安装在自定义目录下,方便查找,其他选项都用默认值就行.安装成功后,cmd里输入python校验.下载用于机器学习的虚拟环境的包

辛　欣·2025-03-12 07:03

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

鸿基html转换软件,3.html · 鸿基梦/lenovowolf - Gitee.com

狼图/*版本控制*/functionfreshUrl(){varcurUrl=window.location.href;functiontimestamp(url){//vargetTimestamp=

weixin_39839726·2025-03-12 05:49

DeepSeek该选蒸馏版还是满血版

针对不同版本的DeepSeek，需要从多个维度综合分析：1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力：更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力，尤其在跨领域、开放域任务中优势显著

飞翔的FOX·2025-03-12 04:35

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

向量空间与范数

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-12 03:56

互信息详解

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-12 03:56

QP 问题（Quadratic Programming, 二次规划）

QP问题是线性规划（LP，LinearProgramming）的扩展形式，广泛应用于最优控制、机器学习、金融优化、信号处理等领域。一、QP问题的数学定义标准形式的QP问题如下：min⁡x12xTQx

BineHello·2025-03-12 02:22

机器学习中的谱方法（Spectral Methods）与核方法（Kernel Methods）

文章目录机器学习中的谱方法（SpectralMethods）与核方法（KernelMethods）1.谱方法（SpectralMethods）核心思想关键技术示例：谱聚类2.核方法（KernelMethods

Cachel wood·2025-03-12 01:44

Flutter——最详细原生交互（MethodChannel、EventChannel、BasicMessageChannel）使用教程

staticconstplatform=MethodChannel('com.example.fltest.plugin.DeviceInfoPlugin');Android端（

怀君·2025-03-12 01:43

基于Pytorch深度学习——Softmax回归

并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码大家都知道二分类问题我们在机器学习里面使用到的是逻辑回归这个算法

EchoToMe·2025-03-12 00:08

Python 在深度学习中的应用

深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。

2501_90435375·2025-03-12 00:38

MySQL和Hive SQL 时间处理常用函数汇总

天计算两个日期的天数差注意事项：以下是SQL中常用的时间处理函数汇总，涵盖MySQL和Hive的差异：一、基础时间函数功能MySQLHive当前时间（日期+时间）NOW()/CURRENT_TIMESTAMP

Cachel wood·2025-03-12 00:06

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。

Wis4e·2025-03-12 00:31

PyTorch 中的混合精度训练方法，从 autocast 到 GradScalar

PyTorch的混合精度训练主要由两个方法实现：amp.autocast和amp.GradScalar。在这两个工具的帮助下，可以实现以torch.float16的混合精度训练。

Syntax_CD·2025-03-12 00:01

Dify 本地部署指南

dify.git在启用业务服务之前，我们需要先部署PostgresSQL/Redis/Weaviate（如果本地没有的话），可以通过以下命令启动：cddockercpmiddleware.env.examplemiddleware.envdockercompose-fdocker-com

ZSYP-S·2025-03-12 00:29

考研复习之记忆方法

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·2025-03-11 23:51

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型；2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能；3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码：X3448036

飞300·2025-03-11 23:19

模型优化前沿趋势与行业应用实战

随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

实现页面加载鸿蒙示例代码

核心代码如下：@CustomDialogstructCustomDialogExample{controller:CustomDialogController=newCustomD

·2025-03-11 20:10

Canvas资源宝典：全面探索HTML5 Canvas技术

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支然苹·2025-03-11 20:01

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