12月28日，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰在第十届WAVESUMMIT深度学习开发者大会上宣布。

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees）的机器学习算法

原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。

目录准备工作创建数据集读取数据集处理缺失值处理连续数据缺失值处理离散数据缺失值转换为张量格式在应用深度学习技术解决实际问题时，数据的预处理步骤至关重要。

2023WAVESUMMIT+深度学习开发者大会“科学启智AI赋能”平行论坛，将聚焦AIforScience（AI4S）如何为多学科领域的研究提供新范式。参

它通过机器学习算法来学习和模拟现实世界中的数据分布，然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。

文章目录问题描述解决方案AssertionError:Unabletopre-compileasync_io参考文献问题描述DeepSpeed是一款微软推出的深度学习优化库，它使分布式训练和推理变得简单高效

第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL2024）定于2024年4月19-21日在中国珠海隆重举行。

和所有的深度学习一样，AI绘画有其基本的需求：环境、模型、硬件。这里我们介绍stablediffusion框架。

“五育并举”“单元整体教学”“大概念”“素养导向”“深度学习”“跨学科”“大思维”“表现性学习”……这么多的名词让人眼花缭乱。

深度学习基础highvariance/datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习

DeepGo计算机杂谈及深度学习记录&分享在大语言模型大杀四方的今天无论是哪个行业的工作人员都用上了各种各样的模型其中的佼佼者就是ChatGPT!

在深度学习领域，循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNNs）是常用于时间序列预测的模型之一。

0前言推荐2个工具WinSCP一个Windows环境下使用的SSH的开源图形化SFTP客户端。同时支持SCP协议。它的主要功能是在本地与远程计算机间安全地复制文件，并且可以直接编辑文件。WindTerm一个多平台开源免费的终端软件，用于连接服务器一、使用WindTerm连接服务器会话->新建会话，然后依次输入连接信息（主机和端口）以完成连接问题1：长时间无操作会导致连接断开，回车即可重连问题2：W

在我国，百度、阿里、华为和腾讯等科技巨头都提供了相应的开放接口，方便开发者集成和使用文档类图像识别功能。

一、深度学习的价值意蕴1.是信息社会发展的需求度学习；是学会社会适应的学习深度学习即“四个学会”：学会知识建构、学会问题解决、学会身份建构和学会高阶思维。

它由OpenAI开发，通过大规模的预训练模型和深度学习算法，能够生成高质量的自然语言文本。GPT的工作原理是通过先前的大规模语料库进行训练，从而使模型能够理解语言的结构和上下文。

虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。

文章目录前向传播反向传播总结写在最前面的话：今天要梳理的知识点是深度学习中的前/反向传播的计算，所需要的知识点涉及高等数学中的导数运算。在深度学习中，一个神经网络其实就是多个复合函数组成。

在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。它是神经网络的一种基本运算，用于将输入数据在网络中进行处理和转换，最终得到输出结果。

2.5模型保存Numpy提供了save接口，可直接将模型权重数组保存为.npy格式的文件。In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测，可以总结出，使用神经网络建模房价预测有三个要点：构建网络，初始化参数w和b，定义预测和损失函数的计算方

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用

目录下载数据准备训练数据定义网络架构训练网络测试网络此示例说明如何使用深度学习预测发动机的剩余使用寿命(RUL)。

PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)计算操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、张量比较大小1、torch.allclose()2、torch.eq()和torch.equal

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

假如十年前，你向别人介绍人脸识别、无人驾驶、对话机器人，也许会被当作疯子。然而今天，随着AI技术的发展，这一切都逐渐成真。即便五年前，有道推出有道神经网络翻译引擎（YNMT），使得翻译质量得到质的飞跃时，大家对机器翻译的质量仍然心存疑虑。但今天，人们甚至已经开始讨论未来是否还会存在翻译这个职业。过去十年是人工智能快速发展的十年，也是从实验室走向工业界的十年。近期拜读AI领域标杆人物、Google人

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传统的图像分割技术基本上已经能够将图像的前景和后景分隔开来，但是近年来随着深度学习算法的发展，人

深度学习泰斗、神经网络之父、图灵奖得主Hinton突然宣布离职谷歌。Hinton，他可是AI的教父啊，而他的学生就是发明了GPT的首席科学家。他的这一举动，引发了整个科技行业的关注和讨论。

ChatGPT大升级，文档图像识别领域迎来技术革新ChatGPT近期的升级引发了技术界的广泛关注，尤其是在文档图像识别领域，这一跃进似乎预示着一场全新的技术革命。

Midjourney概览Midjourney是一款集成了多项先进技术的人工智能平台，它通过深度学习和自然语言处理技术，为用户提供了一系列高效、智能的服务

听了好几遍北京石油学院附属小学教学副校长、海定区小学教育教学专家贾素艳老师主讲分享的《让“深度学习”真实发生的课堂》讲座，才对如何正确认识深度学习？如何开启课堂深度学习之旅？

但是一般的金字塔结构是为图像分类任务而设计的，或者说，目标检测和图像识别任务是存在冲突的，浅层特征往往对于目标检测任务是重要的，深层特征往往是具有

目录前言报错解决方法检查是否成功安装前言我需要用pytorch进行深度学习和研究，所以安装的是opencv-python。在安装OpenCV之前，我已经安装好python和numpy。

前言：深度学习算法的研发需要经过模型构建、训练、测试以及部署，其中在部署过程中的一个基本要求就是保证推理速度，而模型的加载会占用较多的时间，因此模型推理服务在调用前需要对模型进行预加载，即实现一次加载多次推理

深度学习2：第1部分第6课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-6-de70d626976c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

我一直找不到原因，看了《深度学习：走向核心素养》这本书，才知道，原来不止我一个人有这样的烦恼，原来这些问题的本质是学生对所学内容不理解，记不住或者记住了但不会用，又或者不会迁移应用。

python对大数据分析、人工智能中关键的机器学习、深度学习都提供有力的支持Python支持最庞大的代码库，功能超强数据分析：numpy/pandas/os机器学习：tensorflow/scikit-learn

社交媒体情感分析9.1.3拓展案例1：电商销售预测9.1.4拓展案例2：实时交通流量分析9.2统计学在机器学习和人工智能中的应用9.2.1基础知识9.2.2主要案例：预测客户流失9.2.3拓展案例1：图像识别

Python表格识别图像识别具有较高的商业价值，本节主要通过python调用(百度云、腾讯云)API接口表格识别并保存为excel分析表格识别的能力；提示：需分别申请密钥，在相应位置添加自己密钥即可；文章目录

以下是人工智能在医疗诊断中的潜在应用：1.图像识别技术人工智能可以通过图像识别技术帮助医生快速准确地诊断疾病。例如，人工智能可以分析X光片、MRI和CT扫描图像，帮助医生发现肿瘤、骨折和其他病变。

【日期】：2022年3月15日【书名】：《认知觉醒》【页码】：61-80【故事素材】：讲了朋友在跑步和学英语上的故事，朋友之前设定让自己很累才能够达成的目标，每次完成得很累，坚持不下去，于是大胆地降低了标准和难度，找到了适合自己的节奏，不急于求成，反而持续力得到增强，让学习的挑战性和成就感并存。为了说明一下子多出来太多的时间和金钱，对于缺乏清醒和定力的人来说，不是一件好事。举了几个获得巨额财富的例

欧耶✌3.花钱的感觉太好了，让我可以跟花儿老师深度学习，让我看见了我的能量迅猛提升，让我感受到了钱花给自己的认知，只赚不亏。欧耶✌4.花钱的感觉太好啦，

1.LLM⼤语⾔模型⼀般训练过程Step1.预训练阶段Step2.微调阶段⼤模型⾸先在⼤量的⽆标签数据上进⾏训练，预训练的最终⽬的是让模型学习到语⾔的统计规律和⼀般知识。在这个过程中模型能够学习到词语的语义、句⼦的语法结构、以及⽂本的⼀般知识和上下⽂信息。需要注意的是，预训练本质上是⼀个⽆监督学习过程；得到预训练模型（PretrainedModel），也被称为基座模型（BaseModel），模型具

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