深度学习---数据分析第5页

2021-01-02随笔

人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。

0清婉0·2024-09-09 23:26

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

数据分析师之打杂入门--运营学习

接上篇数据分析师之打杂入门--数据技能学习(网址：https://www.jianshu.com/writer#/notebooks/41435296/notes/58416752)在经历了辛苦的业务学习

爱数据爱分析·2024-09-09 22:17

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

基于深度学习的对抗样本生成与防御

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

Python-Matplotlib实现新冠病毒疫情数据分析-超细致流-逐行注解

在目前国内的新冠病毒疫情背景下，你觉得应该用数据做重新剖析一下疫情状况，恰好现在有一份2020.1.22至2020.2.13的全国疫情数据，我将对疫情现状做一个基本分析作为一名python数据分析是,面对元素数据

wx1871428·2024-09-09 20:13

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进

简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会

阿里云云栖号·2024-09-09 19:03

【免费培训】脑电统计分析专题班（直播：2023.7.9）

但如果大家在科研数据分析过程中只是记住操作步骤，缺乏对各种统计分析方法的原理、应用条件和检验结果的理解，不能很

茗创科技·2024-09-09 17:54

starrocks和clickhouse数据库比较

Starrocks和ClickHouse都是用于数据分析的数据库，但它们的设计理念和用途有所不同。

CodeMaster_37714848·2024-09-09 16:12

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

tyut数据分析考试资料

1、关于数据分析的说法，下列描述错误的是（）。

study NH·2024-09-09 15:02

用ACF和PACF计算出一堆数据的周期个数以及周期时长，数据分析python

具体步骤1使用ACF和PACF：可以通过查看ACF图中的周期性峰值，找到数据中的周期性。如果ACF图在某个滞后期处出现显著的正相关峰值，并且这种模式在多个滞后周期中重复出现，这就是周期性信号的特征。而PACF则可以帮助确定延迟的直接影响。2找周期数和周期长度：周期的时长可以通过ACF中第一个显著的峰值（排除滞后期为0时的峰值）来确定，而周期的个数则可以通过分析整个序列中的周期性重复次数来估计。下面

元宝Q·2024-09-09 14:25

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

EwenWanW·2024-09-09 13:54

基于深度学习的结构优化与生成

基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f

2401_84003733·2024-09-09 12:42

Python实用技巧: 获取后缀名(扩展名) 或文件名

)或文件名个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文，分享更多关于深度学习

高斯小哥·2024-09-09 12:41

ELK架构介绍

一、ELK简介ELK是由三个开源软件组成的，分别是：Elasticsearch、Logstash和Kibana，这三个软件各自在日志管理和数据分析领域发挥着重要作用。

星河漫漫l·2024-09-09 11:40

快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践

声明：本文的原文是来自Hbase技术社区的一个PPT分享，个人做了整理和提炼。大家注意哈，这种会议PPT类的东西能学习到的更多的是技术方案和他人在实践过程中的经验。希望对大家有帮助。背景快手每天产生数百亿用户特征数据，分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中，任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男)，秒级分析用户行为。针对这一需求,快手基于HBase自主研发了支持bitmap转化、存储、

王知无·2024-09-09 06:51

sublime安装python库_Mac OS 轻松用 Sublime Text 3 配置Python编译环境

weixin_39603397·2024-09-09 06:34

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

专栏介绍：YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

基于深度学习的动态场景理解

基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

数据域VS主题域

数据域和主题域是数据仓库中两个重要的概念，他们在数据仓库建设和数据分析中扮演着不同的角色，两者有着明显的区别。数据域：以业务系统的角度，对业务过程进行归纳，抽象出来的数据域。

陈吉俊·2024-09-09 03:43

《学习共同体走向深度学习》促进学生深度学习的课堂变革方案11--18

深度学习是一种高度沉浸，不断持续深化、不断拓展延伸的学习方式。1.课堂愿景的确立：保证每一位学生都能投入高品质的深度学习让每一个学生都拥有真实的、高品质的学习权利。

吉林付巍巍·2024-09-09 02:48

揭开数据可视化的神秘面纱：《Python数据可视化：科技图表绘制》深度解析

文章目录一、内容简介二、值得一读2.1全面覆盖Python基础与高级可视化技术2.2丰富的实践案例与操作示例2.3视频教学与配套资源文件2.4作者的专业背景与权威性三、适读人群3.1科研人员与工程师3.2数据分析师与从业者

屿小夏·2024-09-09 00:23

8项技能9种武器打造企业增长黑客上

本文上篇将从数据分析角度，阐述打造“增长黑客”中的关键技法，并于下篇提供“增长黑客”的9种武器，敬请持续关注。来自：数据观https://www.shujuguan.cn/?

数据观数据分析平台·2024-09-08 23:34

华为云发布《云原生2.0架构白皮书》，GaussDB技术再升级

华为云数据库首席架构师冯柯也在会上分享了云原生数据库HTAP重大特性商用，通过极致混合负载能力和及时精准的数据分析，助力企业商业决策。华为云CTO张宇昕在会上发表云原生2.0重要演讲云原生数据

是怼怼呀11·2024-09-08 23:13

HALCON 错误代码 #7709

前言最近在研究halcon的深度学习，在环境配置上花了不少的功夫搞定，结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误，报7709，折腾了三天才解决。

聪明不喝牛奶·2024-09-08 23:41

数据清洗：信息时代的黄金前奏

企业、政府乃至个人，都依赖于数据分析来指导决策、优化流程、预测趋势。然而，在数据从产生到应用的整个链条中，一个至关重要的环节往往被忽视或低估，那就是数据清洗（DataCleaning）。

ShiTuanWang·2024-09-08 22:40

DataWhale Pandas数据分析 Task01：预备知识

文章目录练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法Ex2：更新矩阵Ex3：卡方统计量Ex4：改进矩阵计算的性能Ex5：连续整数的最大长度心得体会练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法一般的矩阵乘法根据公式，可以由三重循环写出：In[138]:M1=np.random.rand(2,3)In[139]:M2=np.random.rand(3,4)In[140]:res=np.empty((M1.shape[

Shawnxs_·2024-09-08 22:39

python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统

基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向，如正面、负面或中性，为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态

什么任性·2024-09-08 21:32

雷达图在单细胞数据分析中的应用

听过周老师的课的同学，应该有印象：周老师在讲单细胞数据结构的时候提到过，单细胞数据是表达量数据，每个数值表示的是表达量，也就是含量，是一个非负数。表达量这个可以有绝对表达量和相对表达量，也就是所占的比例。基于这个简单淳朴的认知，其实我们就可以画出很多好玩的图，如雷达图。雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。今天在逛一个单细胞免疫数据库的时候

周运来就是我·2024-09-08 20:02

StarRocks on AWS Graviton3，实现 50% 以上性价比提升

数据分析凭借强大的分析能力，可从不同维度挖掘数据中蕴含的见解和规律，为企业战略决策提供依据。

StarRocks_labs·2024-09-08 19:19

数仓还是湖仓？专家圆桌深度解析

这起收购也突显了数据湖表格式在现代数据分析架构中的关键地位。

StarRocks_labs·2024-09-08 19:49

StarRocks 3.3 重磅发布，Lakehouse 架构发展进入快车道！

StarRocks3.3的发布标志着Lakehouse架构在数据分析领域迈向了一个新的高度。

StarRocks_labs·2024-09-08 19:48

三国演义python分析系统_Python之三国演义(上)

一、设计实现详细说明1.1任务详细描述以中国四大名著之一——《三国演义》为蓝本，结合python数据分析知识进行本次的文本分析。《三国演义》全书共120回。本次的分析主要基于统计分析、文本挖掘等知识。

weixin_40002692·2024-09-08 18:15

Transformer、BERT、GPT、T5、LLM（大语言模型），以及它们在实际行业中的运用

1.Transformer框架Transformer是一种基础的深度学习模型架构，由Google于2017年提出。它引入了注意力机制（Self-Attention）

Funhpc_huachen·2024-09-08 17:38

Hive的优势与使用场景

Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具，具有许多优势，特别是在处理大规模数据分析任务时。

傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-08 17:07

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。

深度之眼·2024-09-08 17:03

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

黄丽红日精进503/506

今日份上午基本废了把案例分析笔记做的差不多了错题本也整理的差不多接下来就是看执业医师书*spss操作Why系统学习才有意义接下来复习案例分析抓选择题和数据分析How？

做自己小太阳·2024-09-08 13:56

深度学习中的正则化技术：防止过拟合

引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。

Network_Engineer·2024-09-08 12:31

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

引言深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势，通过智能体与环境的交互，使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色，推动了人工智能的快速发展。

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

时空地理加权回归_成果案例 | 中国交通碳排放及影响因素时空异质性

因此，本研究选取30个省级行政区作为空间单元，利用自上而下法计算省域交通碳排放量，采用探索性空间数据分析方法对2000年至2015年交通碳排放时空分布格局进行研究。同时考虑空间单元的差异性，构建地理加

weixin_39930557·2024-09-08 11:26

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