深度学习&机器学习第14页

Ranger集成Kerberos

1.生成用户主体在kerberos服务器生成用于ranger的用户主体：kadmin.localaddprinc-randkeyhttp/node3@EXAMPLE.COMaddprinc-randkyroot

Swordfall·2025-03-13 10:14

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

——从BIM模型解析到AI智能审图的完整实现路径1.技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台

夏末之花·2025-03-13 10:38

基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-03-13 09:36

c#中使用时间戳转换器

以下是几种实现这一功能的方法：1.使用DateTime的构造函数将时间戳转换为DateTimelongtimestamp=1609459200000;//例如：2021年1月1日00:00:00UTC的时间戳

A_nanda·2025-03-13 09:34

Rule-Engine 使用介绍

2.安装与配置2.1引入依赖在Maven项目中，可以通过添加以下依赖来引入rule-engine：com.examplerule-engine1

zru_9602·2025-03-13 09:01

java小白日记35（BigInteger和BigDecimal类）

适合保存比较大的整型（2）BigDecimal适合保存精度更高的浮点型（小数）BigInteger的使用importjava.math.BigInteger;publicclassBigIntegerExample

xxxlllli·2025-03-13 09:30

call和init它们各自触发的时机不同

也就是说，当你执行e=Example(10)时，Python会自动调用Example.__init__(e,10)来设置初始状态。这个方法只会在实例创建时执行一次。

背太阳的牧羊人·2025-03-13 08:28

动态路由和菜单

接口返回数据整理成动态路由后端接口返回数据{"code":20000,"value":[{"path":"/example","component":"layout/index.vue","redirect

shadouqi·2025-03-13 08:27

计算机视觉算法实战——茶园害虫识别（主页有源码）

随着深度学习技术的快速发展，茶园害虫识别的准确性和效率得到了显著提升，为智慧农业提供了强有力的技术支持。2.当前相关算法在茶园害虫识别领域，常

喵了个AI·2025-03-13 08:24

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer

paper:https://zhuanlan.zhihu.com/p/625715830code:Chatterbox/example/TrainTokenizersExample/train_tokenizers.pyatmain

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

carla使用过程

官方文档：https://zlhou-carla-doc-cn.readthedocs.io/zh/latest/通过carla行驶100m自动停车："""Exampleofautomaticvehiclecontrolfromclientside

白云千载尽·2025-03-13 07:22

c语言字符函数和字符串函数介绍

目录前言一、strlen函数1.简介2、模拟实现2.1计数器方式2.2递归方式2.3指针的方式二、strcpy函数1.简介2.模拟实现三、strcat函数1.简介2、模拟实现四、strcamp函数1、简介

敲键盘的喵·2025-03-13 07:15

训练大模型LLM选择哪种开发语言最好

大0马浓·2025-03-13 05:09

论文学习：基于机器学习的光声图像分析1

3/25——3/31期间论文学习笔记，关于基于机器学习的光声图像分析的6篇1区论文血管结构模拟&分割：Quantificationofvascularnetworksinphotoacousticmesoscopy

superace7911·2025-03-13 05:37

详细解释交叉熵损失函数（面试题200合集）

交叉熵损失函数的详细解释交叉熵（Cross-Entropy）损失函数是机器学习

快撑死的鱼·2025-03-13 05:00

动手深度学习笔记（二十九）5.5. 读写文件

动手深度学习笔记（二十九）5.5.读写文件5.深度学习计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.深度学习计算5.5.读写文件到目前为止

落花逐流水·2025-03-13 04:29

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

【深度学习】微积分

微积分在2500年前，古希腊人把一个多边形分成三角形，并把它们的面积相加，才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状（比如圆）的面积，古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。这个过程也被称为逼近法（methodofexhaustion）。事实上，逼近法就是积分（integralcalculus）的起源。2000多年后，微积分的另一支，微分（di

熙曦Sakura·2025-03-13 04:26

NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程

一、整体流程构建垂直领域的聊天机器人需要结合特定行业的需求，采用自然语言处理和机器学习等技术。

AI专题精讲·2025-03-13 03:48

iOS 18 系统功能解析目录

核心架构与硬件协同1.3安全架构与隐私保护1.4跨平台生态协同第二部分：用户界面与交互体验的革新2.1全新视觉设计2.2自定义UI与多任务切换2.3通知中心与交互体验2.4动态交互动画与手势识别第三部分：人工智能与机器学习的深度整合

蓝鲸忘了海·2025-03-13 03:47

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

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统采用YOLOv11作为核心检测算法，这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构，

FL1623863129·2025-03-13 02:12

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

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列，它结合了深度学习和自然语言处理的技术，旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。

BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

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

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

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

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

【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

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

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

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

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

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

蒸馏：主要思想是，通过大模型指导小模型学习。剪枝：网络剪枝的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再重新finetune网络进行微调。紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量，后者促进信息在不同组之间流转

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

Transformer 的原理是什么？

解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

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

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。我们将2000张图片用于训练，1000张用于验证，2000张用于测试。将介

yyc_audio·2025-03-12 10:26

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