深度+机器学习第33页

【人工智能学习思维脉络导图】

4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络

AK@·2024-02-22 23:44

openai DALL-E 3 从文本描述生成图像原理通俗解释

Q:介绍一下dall-eOpenAI的DALL-E是一个基于深度学习的生成模型，专门用于从文本描述生成图像。它的名字灵感来源于艺术家Salvad

·2024-02-22 20:02

入侵检测系统

·IDS对进入网络的分组执行深度分组检查。当观察到可疑分组时，向网络管理员发出告警或执行阻断操作（由于IDS的“误报”率通常较高，多数情

山间未相见·2024-02-22 19:08

深度学习发展里程碑事件2006-2024

2006-2024年，深度学习发展经历众多的里程碑事件，一次次地刺激着人们的神经，带来巨大的兴奋。

科学禅道·2024-02-22 17:06

ChatGPT：在数字时代展现人机共融的未来

首先，人机共融的未来将在各个领域实现深度融合。从工业生产到医疗保健、金融服务到教育学习，机器人正逐渐成为各行各业的重要助手和合作伙伴。

计算机小陈·2024-02-22 14:03

leetcode--429--N叉树的层序遍历

例如，给定一个3叉树:image.png返回其层序遍历:[[1],[3,2,4],[5,6]]说明:树的深度不会超过1000。树的节点总数不会超过5000。

minningl·2024-02-22 14:11

什么是机器学习

随着科技的飞速发展，机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从语音识别到图像识别，机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。

瑞瑞大大·2024-02-20 23:01

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概

生物信息与育种·2024-02-20 23:04

孩子的注意力、记忆力点滴

学习的测量不是看学习的速率，而是要看最终水平，即掌握水平，包括辨别-理解-深度-应用-指导他人及迁移的能力。图片发自App简单说说一般父母关心的两个和学习有关的维度：一.注意力说到孩子的

一个会笔迹分析懂保险的大仙·2024-02-20 23:06

如何精彩自己的人生？

之前看到一个公式，讲知识体系构建的，如下：知识=体验*敏感度体验也就是知识的宽度，或者说覆盖面，好比你把种子撒到哪些范围；而敏感度的，则是知识的深度，也就是这些种子到底能够扎根多深。

蒋霁山·2024-02-20 22:36

Day17|Leetcode 110. 平衡二叉树 Leetcode 257. 二叉树的所有路径 Leetcode 404. 左叶子之和

一刷还是以递归法为主，下面的题目都是默认递归法Leetcode110平衡二叉树题目链接110平衡二叉树本题目和二叉树的最大深度差不多，但是还是要注意几个点的：思路：如果我们的左右子树不是平衡二叉树了，那么整个二叉树就不是平衡二叉树

吼吼848·2024-02-20 22:41

代码随想录 10.07 || 二叉树 LeetCode 104.二叉树的最大深度、559.N叉树的深度、111.二叉树的最小深度、222完全二叉树的节点个数

104.二叉树的最大深度给定一个二叉树root，返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

鱼Sun·2024-02-20 22:41

代码随想录 10.09 || 二叉树 LeetCode 110.平衡二叉树、257.二叉树的所有路径、404. 左叶子之和

在开始题目之前，需要明确二叉树的深度和高度，是两种不同的概念。二叉树的深度，指根节点到当前节点的最长路径；二叉树的高度，指当前节点到叶子节点的最长路径。

鱼Sun·2024-02-20 22:41

二叉树的最大深度、111. 二叉树的最小深度（JavaScript）

完整代码104.二叉树的最大深度迭代思路：采用层序遍历，每遍历一层深度就加一，这样一定回取到最大深度。

孤城浪人·2024-02-20 22:10

Day17 | leetcode110. 平衡二叉树、leetcode257. 二叉树的所有路径、leetcode404. 左叶子之和

Day17leetcode110.平衡二叉树leetcode257.二叉树的所有路径leetcode404.左叶子之和leetcode110.平衡二叉树再强调一波概念：二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数

Rick_2021·2024-02-20 22:40

算法训练Day17|二叉树part04(LeetCode 110.平衡二叉树、257.二叉树的所有路径、404.左叶子之和)

根节点的高度就是这棵树的最大深度。求深度可以从上到下去查所以需要前序遍历（中左右），而高度只能从下到上去查，所以只能后序遍历（左右中）这里看不懂可以看二叉树

3分16秒·2024-02-20 22:39

代码随想录算法训练营第十七天| LeetCode110.平衡二叉树、LeetCode257. 二叉树的所有路径、LeetCode404.左叶子之和

后序遍历求高度，高度判断是否平衡|LeetCode：110.平衡二叉树_哔哩哔哩_bilibili平衡二叉树的定义是：二叉树的每个节点的左右子树的高度之差不超过1.如果计算二叉树的高度用后序遍历，二叉树的深度用前序遍历

wIridescent-·2024-02-20 22:36

代码随想录算法训练营（23/5/25）二叉树，LeetCode 110.平衡二叉树，LeetCode.257二叉树的所有的路径，LeetCode 4044.左子树之和

LeetCode110.平衡二叉树这道题是判断高度平衡的二叉树，深度可以从上到下去查，所以需要前序遍历，而高度是只能从到下到上查，只能是后序遍历，要多看看题目，理解透题目的意思LeetCode257二叉树的所有的路径我不是能理解回溯

Y加油·2024-02-20 22:36

虐心的电影：不可饶恕

没有好莱坞的大场面，只有故事，其深度和广度，远远超过了我们中国的电影。这部不可饶恕，给我的震撼，是前所未有的。

文史李特皮·2024-02-20 22:24

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式

机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

※【回溯】【深度优先前序】Leetcode 257. 二叉树的所有路径

※【回溯】【深度优先前序】Leetcode257.二叉树的所有路径解法0迭代法解法1深度优先前序解法2深度优先前序添加了`StringBulider`---------------257.二叉树的所有路径题目链接

苹果就叫不呐呐·2024-02-20 22:02

基于DFS、BFS解决迷宫问题

深度优先搜索和广度优先搜索是两种常用的图搜索算法。深度优先搜索（DFS）是一种递归的搜索算法，其核心思想是沿着一个分支尽可能深入地搜索，直到达到最深的节点，然后再回溯到上一层，继续探索其他分支。

etc _ life·2024-02-20 22:45

数据结构与算法学习笔记（训练营三）-经典面试四

利用前缀树，让后深度优先遍历/***给你一个字符串类型的数组arr，譬如:*String[]arr={"b\st","d\","

剑侠李逍遥·2024-02-20 22:02

深度分析：Java多线程，线程安全，并发包

1：synchronized（保证原子性和可见性）1.同步锁。多线程同时访问时，同一时刻只能有一个线程能够访问使synchronized修饰的代码块或方法。它修饰的对象有以下几种：修饰一个代码块，被修饰的代码块称为同步语句块，其作用的范围是大括号{}括起来的代码，作用的对象是调用这个代码块的对象修饰一个方法，被修饰的方法称为同步方法，其作用的范围是整个方法，作用的对象是调用这个方法的对象修改一个静

前程有光·2024-02-20 21:53

Go切片数组深度解析

Go中的分片数组，实际上有点类似于Java中的ArrayList,是一个可以扩展的数组，但是Go中的切片由比较灵活，它和数组很像，也是基于数组，所以在了解Go切片前我们先了解下数组。Go数组原理Go切片的特性Go切片的扩容Go数组原理数组简单描述就由相同类型元素组成的数据结构,在创建初期就确定了长度，是不可变的。typeArraystruct{Elem*Type//elementtypeBound

Tim在路上·2024-02-20 21:49

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。

昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

机器学习笔记（KNN算法）

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解

空木幻城·2024-02-20 21:08

【机器学习笔记】 9 集成学习

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化

RIKI_1·2024-02-20 21:07

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习

亿维数组·2024-02-20 21:37

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google在2015年发布。它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。

小麟School·2024-02-20 21:37

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在

不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线

RIKI_1·2024-02-20 21:03

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。

小明·2024-02-20 21:02

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab

基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab基础知识：基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:57

深度解析

顶级复刻表在哪个网站买靠谱随着人们对奢侈品需求的增加，复刻表市场也日益繁荣。然而，购买顶级复刻表时，消费者往往会面临一个问题：在哪个网站上购买更靠谱？本文将就此问题进行探讨。微信咨询：99522676首先，要选择一家信誉良好的网站。购买顶级复刻表时，消费者需要警惕假冒伪劣产品。因此，选择一家具有良好信誉的网站至关重要。可以通过查看网站的用户评价、口碑等方面进行判断。同时，也要注意网站是否具有正规的

腕表大师·2024-02-20 21:26

【从Python基础到深度学习】4. Linux常用命令（进阶）

接上篇【从Python基础到深度学习】4.Linux常用命令-CSDN博客1.文件查找-find命令find[搜索路径][搜索条件][操作]1.1常用选项和参数-name：按文件名搜索。

风筝超冷·2024-02-20 21:21

【从Python基础到深度学习】7. 使用scp命令实现主机间通讯

一、生成SSH密钥对ssh-keygen是一个用于生成SSH密钥对的命令行工具，用于身份验证和加密通信ssh-keygen二、将本地主机上的SSH公钥添加到远程主机ssh-copy-id命令用于将本地主机上的SSH公钥添加到远程主机上的authorized_keys文件中，从而允许你通过SSH密钥对进行无密码登录到远程主机。基本语法如下：ssh-copy-id[-i[identity_file]]

风筝超冷·2024-02-20 21:21

【从Python基础到深度学习】 8. VIM两种状态

下创建vimrc类型文件内容如下：setnusetcursorlinesethlsearchsettabstop=4使用Winscp将vimrc文件拖入根目录下（Winscp使用见【从Python基础到深度学习

风筝超冷·2024-02-20 21:47

感性与理性

常人都容易看重理性而看轻感性，理性给人的感觉是成熟、睿智，有思想，有深度；感性给人的感觉是不成熟不稳重，思想没深度，做事不牢靠。

文中道·2024-02-20 21:55

资讯｜WebGPU必将成为Web生态的新未来！

它可以为沉浸式虚拟世界、交互式数据可视化、高级功能的图像和视频编辑、物理仿真、机器学习等提供支持，所有这些都可以在浏览器中运行。同时，WebGP

·2024-02-20 21:40

大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。

吃果冻不吐果冻皮·2024-02-20 21:39

Big Three

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

大傻羊·2024-02-20 20:26

2018.10.30主任会议

新人留存原因图片发自App图片发自App如何帮助新人提升对寿险的认知，对公司的深度认可，缘故开发的自信，对自己技能的自信！

虹桃K·2024-02-20 20:35

如何选择知识图谱的智能问答方法

相反，如果问题形式多样，结构不固定，那么基于语义解析或深度学习的方法可能更合适。问题的复杂性：对于简单明了的问题，基于模板或信息检索的方法可能更加高效。

Komorebi_9999·2024-02-20 20:46

分享两个版本的数字孪生技术栈，都是AI回答的，较为精准

数据分析：数字孪生需要对采集到的数据进行处理和分析，以便制定相应的模型和预测，因此需要使用数据分析技术如机器学习、人工智

贝格前端工场·2024-02-20 20:40

20181031

下午深度学习最后一堂教学了。晚上的时候要把项目目标，当前进展，攻关结束预期全部写出来，感觉很多组都写了要延期一个月，不知道最后会不会真的延期。最近在作业了，好久没有这

走着_看着_乐着_苦着·2024-02-20 20:38

游曹雪芹纪念馆随记

有时是做深度睡眠梦，中午也好夜晚也好，偶有美梦来时候是一种幸福，虽没有曹公《红楼梦》的场面那么大，但情感中的伊人入梦之后醒来，依然印象深刻和心怀甜蜜。因为梦，我喜欢曹雪芹。中学那时十

梁驰·2024-02-20 20:33

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

自监督学习(SSL)是基于Transformer的预训练语言模型的支柱，该范例涉及解决有助于建模自然语言的预训练任务(PT)。本文将所有流行的预训练任务放在一起，以便我们一目了然地评估它们。SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。以BERT为例，损失将是MLM（MaskedLanguageModelling）和NSP（NextSentencePrediction）

suoge223·2024-02-20 20:05

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