深度学习&机器学习

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差
IT古董·2025-03-11 08:25

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（
小圆圆666·2025-03-11 07:49

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。
大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1
Wis4e·2025-03-11 07:47

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。
是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
小赖同学啊·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。
綦枫Maple·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。
浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。
qq_375279829·2025-03-11 05:59

【Android】setText调用导致的悬浮窗抖动问题

试验例子packagecom.example.testfloatview;importandroid.app.Service;impor
aaajj·2025-03-11 04:24

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。
openwin_top·2025-03-11 04:54

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun
jhonwyyc·2025-03-11 04:50

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。
dgay_hua·2025-03-11 04:49

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描
scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米
学术乙方·2025-03-11 03:41

大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。
AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

p5.js 交互应用实战 —— 音乐可视化(案例)

案例一将振幅转化为图形准备工作：打开编辑器左边菜单，uploadmp3音乐素材（不超过5m）//定义变量//Sound--声音,amplitude--振幅letSound,amplitude;//1.预读器
十一迪迪·2025-03-11 02:04

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。
白鹭凡·2025-03-11 01:26

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

PointNet++是一种流行的深度学习方法，可用于处理点云数据，并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中，我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练，并提供相应的源代码。
完美代码·2025-03-11 00:25

PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D点云分类和分割

前言PointNet是直接对点云进行处理的，它对输入点云中的每一个点，学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务，但局部特征提取能力较差，这使得它很难对复杂场景进行分析。PointNet++核心是提出了多层次特征提取结构，有效提取局部特征提取，和全局特征。目录一、PointNet1.1PointNet思路流程1.2Poi
一颗小树x·2025-03-11 00:54

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
@心都·2025-03-11 00:23

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

android okhttp几种日志拦截级别区别

**Example:*```*-->POST/greetinghttp/1.1(3-bytebody)**POST/greetinghttp/1.1*Host:example.com*Content-Type
stevenzqzq·2025-03-10 23:44

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

鸿蒙HarmonyOS应用配置文件：app对象内部结构

Bundle名称通常采用反向域名形式表示（例如，"com.example.myapplication"）。建
让开，我要吃人了·2025-03-10 21:00

Python实例：PyMuPDF实现PDF翻译，英文翻译为中文，并按段落创建中文PDF

、功能预览：将英文翻译为中文后创建的PDF二、完整代码fromreportlab.lib.pagesizesimportletterfromreportlab.lib.stylesimportgetSampleStyleSheet
布啦啦李·2025-03-10 20:51

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

概述Adam算法结合了动量法（Momentum）和RMSProp的思想，能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均（一阶矩），加速收敛并减少震荡。自适应学习率：跟踪梯度平方的指数衰减平均（二阶矩），调整
辰尘_星启·2025-03-10 20:51

Voice Translation of Audio Files into Different Languages Using Gpt-4o

openai-cookbook/examples/voice_solutions/voice_translation_into_different_languages_using_GPT-4o.ipynbatmain
开发者每周简报·2025-03-10 20:18

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联
weixin_39943000·2025-03-10 19:44

ONNX GraphSurgeon详细介绍

它允许开发者在ONNX模型的图结构中进行修改、优化、插入节点、删除节点以及其他图结构操作，是在深度学习推理部署过程中非常有用的工具。
Lntano__y·2025-03-10 19:12

benchmark和baseline的联系与区别

在深度学习算法中，benchmark（基准）和baseline（基线）是两个常用的概念，用于评估算法的性能和进行比较。尽管它们有一些相似之处，但它们在定义和使用上有一些区别。
Lntano__y·2025-03-10 19:41

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。
释迦呼呼·2025-03-10 18:40

ROS2使用RCLPY编写节点

.创建文件夹mkdir-pchapt2/chapt2_ws_py/src/2.进入指定文件夹cdchapt2/chapt2_ws_py/src/3.创建Python功能包ros2pkgcreateexample_py
ct1027038527·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。
Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结
苏小夕夕·2025-03-10 18:07

第N4周：NLP中的文本嵌入

本人往期文章可查阅：深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。
OreoCC·2025-03-10 18:05

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三：训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py
小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。
The god of big data·2025-03-10 16:28

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。
@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

Win11及CUDA 12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音

Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音【下载地址】Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南本资源文件旨在为在Windows11操作系统及
郁云爽·2025-03-10 16:52

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com
任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观
七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！
skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。
froginwe11·2025-03-10 15:18

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战：在深度学习中，网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。
肆——·2025-03-10 15:17

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习
安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。
努力的小雨·2025-03-10 14:12

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四、研究方案和技
大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。
红点聊租赁·2025-03-10 14:09
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