深度学习ROC预测第21页

（十六）梯度提升树--回归和分类的算法(gbdt))

一、GBDT算法中有两个值，一个预测值，一个真实值，梯度提升树，减小残差，使梯度减小。

羽天驿·2024-02-20 16:44

Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍

2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN

lida2003·2024-02-20 16:18

文献阅读（42）——使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）

使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages

柚子味的羊·2024-02-20 16:39

正大国际期货：期货的趋势拐点应该怎么抓住？

首先简单分享下怎么在期货交易里面找到拐点，有预测派、基本面派和技术派三个分支。预测派，就是那些认为自己可以预测拐点的人，他们会根据自己的感觉去左侧交易，试图提前摸底逃顶。

lilycom819·2024-02-20 15:58

恒指期货7月8日复盘小结

盘中建议：早间预测今日会是一个高走行情，盘中走势与思路不相一致，开盘回跌低位震荡期，误判多头蓄力开盘

智者无畏0088·2024-02-20 15:26

HCC

甲胎蛋白（alphafetoprotein，AFP）是名气最大的一种肝癌标志物，被广泛用于肝癌普查和诊断，有助于判断治疗效果和预测肝癌复发。

浩瀚之宇·2024-02-20 15:12

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN

小葵向前冲·2024-02-20 15:34

计算机视觉与图像处理面试题,深度学习图像处理算法工程师面试题

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力

ZW9·2024-02-20 15:32

深度学习+计算机语言,深度学习计算机语言

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力

中国计算机学会·2024-02-20 15:32

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

目录笔试HR面专业面——60多分钟主管面反问：笔试8道题——简答题+1道编程苹果、香蕉、梨、菠萝，彩色图像如何进行分类？一辆带车牌的汽车，图像亮度整体呈现偏亮状态，如何去提高图像的清晰度？并设计一个准确定位车牌位置的方案。训练集和测试集各5000张，进行目标检测，写出选择的模型以及设计方案？样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

深度学习图像算法工程师--面试准备（1）

1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction？采⽤Sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量⼤，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对⼤，⽽采⽤ReLU激活函数，整个过程的计算量节省很多。对于深层⽹络，Sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在Sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信

小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:28

机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF

2、特征提取分类：字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API：sklearn.feature_extraction二、字典特征提取：作用：对字典数据进行特征值化

涓涓自然卷·2024-02-20 15:19

10292021《颠覆式成长》第429/500本

预测你自己创新的成长周期，洞悉颠覆自我过程中的心路历程。如果善加运用各种变量条件，我们可以完全预测爆发式增长阶段的来临。

旭哥_优秀是一种习惯·2024-02-20 15:23

常用的衡量模型性能的评估指标

分类任务的评估指标准确率(Accuracy)准确率是最直观的分类指标，表示模型正确预测的样本占总样本的比例。它计算公式为：(真正例+真负例)/总样本数。

DevDiary·2024-02-20 15:43

计算机设计大赛深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

iuerfee·2024-02-20 15:09

明天股市大盘走势预测

明天股市大盘走势预测：在过去一个交易周里，沪市大盘出现向下杀跌的走势，除了受到美股下跌的外围利空环境因素影响以外，单纯从技术指标分析，是由于日线图上的MACD指标线与KDJ指标线呈死叉共振状态造成。

05ccd5c4766a·2024-02-20 14:36

GPT在机器学习，深度学习等领域应用

详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34

夏日恋雨·2024-02-20 14:02

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入时序回归预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络时序回归预测

双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM（双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序回归预测输入训练的数据包含

神经网络与数学建模·2024-02-20 14:28

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入回归预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络回归预测

双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM（双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含

神经网络与数学建模·2024-02-20 14:28

基于PSO优化的GRU多输入时序回归预测（Matlab）粒子群优化门控循环单元神经网络时序回归预测

实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与GRU（门控循环单元神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含

神经网络与数学建模·2024-02-20 14:27

RNN循环神经网络原理理解

深度学习的网络都是水平方向延伸的，都没有考虑单个隐藏呢个在时间上的变化。这种普通的神经网络模型对于很多问题是无能为力的，例如，在语言分析或者时序预测时就会遇到问题。

Andy_shenzl·2024-02-20 14:54

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入分类预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络分类预测

（Bi-LSTM）：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM（双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据分类预测输入训练的数据包含

神经网络与数学建模·2024-02-20 14:24

Bert基础(一)--transformer概览

1、简介当下最先进的深度学习架构之一，Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。

Andy_shenzl·2024-02-20 14:22

这篇文章带你预测：青春有你2中谁会C位出道

本周呢，青春有你2已经到了总决赛前的最后一次公演。注意哈，周六的内容是上周六淘汰前的舞台，也就是35位选手的舞台，不是前20人的舞台。这样的安排，猕猴桃本身更多的是自己的考虑，上期创造营请来了吴亦凡来和鹿晗、黄子韬合体。所以这次呢，猕猴桃可能会借助师兄团这样的帮唱形式来更多的吸引眼球。私人角度我更期待Ella和学员们的舞台。之前小编也做了几期青春有你和创造营的对比，这一次呢，小编想和大家分享一下我

木羽娱乐菌·2024-02-20 13:01

深度学习基础——卷积神经网络（一）

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果，接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作，最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处

牛哥带你学代码·2024-02-20 13:04

Datawhale零基础入门金融风控Task1 赛题理解

Task1赛题理解Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第四场——零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛。

一缕阳光lyz·2024-02-20 13:47

零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系

一缕阳光lyz·2024-02-20 13:45

【踩坑系列记录】Anaconda环境将torch由cpu换成gpu

概要很早前做过深度学习，配环境之类的坑由于没记录都记不清了。

RoyZz_·2024-02-20 13:37

深度学习模型：GAN（生成对抗网络）

简述生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GAN）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow于2014年提出。

缘起性空、·2024-02-20 13:59

33从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --图像金字塔

图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图，最左边的图片是原始图片，然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值，这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸，不会有比这更小尺寸的图片了，像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔，每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标（物体、动物等）。im

Jachin111·2024-02-20 13:58

大语言模型学习路线：从入门到实战

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

Tim_Van·2024-02-20 12:56

若秋《风险认知：如何精准决策》读书笔记及感悟

认知风险并不仅仅指识别已知风险，还指识别未知与不可预测的风险。我们目前是如何应对风险的？为防止危机再次发生，我们需要开发更好的技术，制定更完善的法律，建立更强大的政府机构。

若灬秋·2024-02-20 12:23

核函数1

->H使得对于所有的x,z∈X，函数K(x,z)满足条件K(x,z)=Φ（x）•Φ（z）则称K(x,z)为核函数，Φ（x）为映射函数，其中Φ（x）•Φ（z）是Φ（x）和Φ（z）核技巧的想法是，在学习和预测中之定义核函数

pcqlegend·2024-02-20 11:21

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵

排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态）分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵，程序实用性高，适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理

2301_78492934·2024-02-20 11:16

SGMD(辛几何分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵

对序列信号进行SGMD(辛几何分解)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵，程序实用性高，适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。

2301_78492934·2024-02-20 11:16

计算机设计大赛深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv

3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析

iuerfee·2024-02-20 11:15

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

深度学习代码|Batch Normalization批归一化的代码实现

丁希希哇·2024-02-20 11:13

python快速检测视频跳过帧_教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测...

原标题：教程|深度学习+OpenCV，Python实现实时视频目标检测选自PyimageSearch参与：路雪、李泽南使用OpenCV和Python对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码

weixin_39575047·2024-02-20 11:02

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统在线旅游景点推荐系统基于机器学习/深度学习/人工智能基于标签/协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统在线旅游景点推荐系统基于机器学习/深度学习/人工智能基于标签/协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析WebTravelRecommendSysPy

linge511873822·2024-02-20 11:26

目标检测教程视频指南大全

魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型，小白初学者必看!)

魔鬼面具·2024-02-20 11:25

聚焦深度学习，落实核心素养---《康巴什区第一中学物理教研活动》

为深化课堂教学改革,推进深度学习研究，促进教与学方式的根本性转变，2022年四月七日下午，“聚焦深度学习，落实核心素养”专题研讨活动在康一中东录播室举行。

ef4a8c507cf9·2024-02-20 11:12

共读｜《让孩子自发学习的方法》- 后记&作者寄语

因为无法预测变化之后的后果，而且也会在意别人如何看待自己，在发生变化的时需要能量。孩子成长的很快，成为父母也要随机应变。虽然并不知道培养孩子的正确方法，但如果不尝试一下就更不知道，所以不断的在探索。

博庚·2024-02-20 11:39

关于Sora的一些紧迫问题...

它能够提前预测多个帧，实现视频形式中的无缝过渡和稳定叙事。技术信息：类型：生成式人工智能主要功能：将文

AI生成未来·2024-02-20 11:48

【机器学习笔记】14 关联规则

如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。

RIKI_1·2024-02-20 11:43

TechDay公开课实录:PaddlePaddle车牌识别实战和心得

车牌识别作为一种常见的图像识别的应用场景，已经是一个非常成熟的业务了，在传统的车牌识别中，可以使用字符分割+字符识别的方式来进行车牌识别，而深度学习兴起后，出现了很多端到端的车牌识别模型，不用分割字符，

PaddleWeekly·2024-02-20 11:03

日出日落API：在能源管理中实现太阳能的最大化利用

太阳能的挑战与机遇太阳能发电依赖于太阳光的直接照射，因此，对日出和日落时间的准确预测至关重要。然而，由于地理位置、季节变化和天气条件的

·2024-02-20 10:22

中高年级阅读策略单元的编排内容及教学建议

统编教材从三年级起有目的、有计划的在每个年级编排了阅读策略，单元常用的阅读策略单元有复述、预测、提问、图像化、联结、推理、概括、快速阅读、有目的的阅读、自我监控等，统编教材，根据课程标准要求，在三、四、

24da79ec989e·2024-02-20 10:25

问题：成本会计工作的核心是( ) #其他#知识分享

问题：成本会计工作的核心是()A、成本预测B、成本决策C、成本核算D、成本分析参考答案如图所示

米饭闷了·2024-02-20 10:37

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（四）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 权重矩阵

预备如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识还是稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前三篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https:/

政安晨·2024-02-20 10:35

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