深度机器学习第21页

Spark on YARN

ApacheSparkApacheSpark是一个快速通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark提供了一个统一的编程模型，可以在单个集群上运行各种

静听山水·2024-08-28 09:26

【408DS算法题】026基础-二叉树的先序、中序、后序遍历

分析实现二叉树的先序、中序、后序遍历是非常常见的对二叉树进行深度优先搜索的算法。

LIC_woodBird·2024-08-28 08:25

如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

此外，还需要安装PyTorch，这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项：pip

玩AI的小胡子·2024-08-28 08:22

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

引言深度神经网络（DNNs）之所以在众多领域取得革命性的成功，很大程度上归功于其强大的学习能力，而这一能力的核心是反向传播算法（Backpropagation）。

2402_85758936·2024-08-28 08:22

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成关键词：大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系

AGI通用人工智能之禅·2024-08-28 08:21

智能合约审计工具（一）——cloc界定审计的代码数量，审计难度。cloc，solidity metrics 使用的入门，细节与解答

在进行代码审计之前，先界定源代码的数量有以下几个原因：审计范围的确定：了解源代码的规模可以帮助审计团队确定审计的范围和深度，从而制定合理的审计计划。

zhuqiyua·2024-08-28 08:21

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

Django后端架构开发：Django 与 Celery 的深度集成

Django后端架构开发：Django与Celery的深度集成Celery概述与异步处理原理在现代Web应用中，处理异步任务已成为优化性能、提升用户体验的关键。

Switch616·2024-08-28 06:41

数据结构——第六章图

[知识框架]主要掌握深度优先搜索和广度优先搜索，图的基本概念及基本性质、图的存储结构（邻接矩阵、邻接表、邻接多重表和十字链表）及其特性、存储结构之间的转化、基于存储结构上的遍历操作和各种应用（拓扑排序、

疯子书生z·2024-08-28 06:08

《活法》警句

醒也想，持续强烈的愿望最重要.2.愿望是一切事情的开始.3.如果你内心不予呼唤，方法也不会来，成功也不会来.4.能力和努力程度几乎相同的人，有的成功了，有的失败了，他们的原因在于他们所持的愿望在高度、深度

杨柳树·2024-08-28 06:20

使用Python实现深度学习模型：智能灾害响应与救援机器人

本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人，帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。

Echo_Wish·2024-08-28 05:04

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

应用数学与机器学习基础 - 线性代数篇

线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数，会涉及以下几个数学概念：标量（scalar）：定义：一个标量就是一个单数的数，不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法：我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时，会明确它们是哪种类型的数。比如，在定义实数标量时，我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“；在定义自然数标量时，我们可能会说

绎岚科技·2024-08-28 05:31

AAAI2021推荐系统论文清单

机器学习与推荐算法·2024-08-28 05:28

一文读懂深度适配网络（DAN）

这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice，思维敏捷，非常健谈！一不留神就谈了1个多小时，意犹未尽，学到了很多东西！

weixin_34088838·2024-08-28 05:57

R语言机器学习 KNN 2个例子

代码的写法，参考来源是这本书:MachineLearningwithR,2ndEdition.pdf相关的资源我已经上传了，包括代码，数据，以及这行本书。下载链接–免积分下载。https://download.csdn.net/download/waterHBO/896756871.第一个例子，代码和过程，全部来自书上#我根据书中第三章KNN的内容来做的。#第3章，KNN,K-NearestNei

waterHBO·2024-08-28 05:57

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

Stable Diffusion

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，其原理主要基于扩散模型（DiffusionModel）的变体，即潜在扩散模型（LatentDiffusionModel,LDM）。

Covirtue·2024-08-28 03:18

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM

Matlab领域·2024-08-28 02:46

一个全自动病理处理分析工具——CLAM

step1：设置分割参数step2：执行预分割step3：调整分割参数step4：批量分割5.特征提取6.模型训练6.1数据集划分6.2模型训练6.3模型验证6.4热图可视化1.简介CLAM是一种基于深度学习的数据高效

qq_42894217·2024-08-28 02:45

为什么一些程序员很傲慢？

一、专业能力带来的自信1.技术深度与复杂性程序员通常在特定的技术领域有深入的研究和实践。他们可能花费大量时间学习编程语言、算法、数据结构等复杂的知识体系。

Bj陈默·2024-08-28 02:44

(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,

努力奋斗的durian·2024-08-28 00:34

怎么收集每个领域的基本问题？

流年践行·2024-08-27 22:57

为你写诗-1534-《买菜让我吃饱散步让我快乐；我经常一个人沉默着沉默着突然就笑了》

我羞于谈论那些对我而言重要的事情每当别人问起我也只是玩笑似的打发又或者顾左右而言他时光荏苒这似乎成为了一种本能成为了我面对这个世界的被动技能它无需引爆只要谈及相关的话题就会自动触发没办法我的心眼很小脑容量也不大这辈子能让我记得的除了那些正在我身边上演的剧中人就只剩下那些曾与我有过深度摩擦的肉身和灵魂当然由于

幻梦邪魂·2024-08-27 21:09

CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建

Eigen是一个高性能的C++线性代数库，广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。

charlee44·2024-08-27 21:11

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-08-27 20:05

一点机器学习的体会

我关心的主要是机器学习有什么用，对未来哪些行业，领域，应用会产生变革级别的影响。为了了解这些，我感觉我首先要了解现在机器学习的主要方向，他们的主要应用，相关的主要工程工具。

zfq212·2024-08-27 20:18

深度思考rpc框架面经系列之二：序列化

此篇总结是接上一篇做的，当然，独立看也是可以的，这几个系列讲解的是rpc框架的不同方面4序列化和反序列化（阿里一面）4.1为什么要序列化呢，解决什么问题呢？序列化和反序列化也是要消耗一定性能的序列化是一个将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。反序列化则是将这种格式的数据再次转化回对象的过程。序列化和反序列化确实会消耗一定的性能，但是它们存在的理由是为了解决以下问题：持久化:为了将对象的

xxx_520s·2024-08-27 20:32

机器学习——第十二章计算学习理论

目录1基础知识2PAC学习3有限假设空间3.1可分情形3.2不可分情形4VC维5Rademacher复杂度6稳定性1基础知识该理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论，目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据法分析结果指导算法设计。给定样例集D，假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的

adchloe·2024-08-27 20:59

基于深度学习的高效模型压缩

基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。

SEU-WYL·2024-08-27 19:58

游戏AI中的模仿学习

模仿学习（ImitationLearning）是一种机器学习技术，通过观察和模仿专家（通常是人类玩家）的行为，训练AI模型，使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统

SEU-WYL·2024-08-27 19:57

国内首个图计算平台团体标准发布，创邻科技参与编撰

作为国内图数据库领域的领导者，创邻科技以丰富的实践经验和技术研发实力，深度参与本次标准的编撰工作，

创邻科技·2024-08-27 18:21

【机器学习】梯度下降算法

梯度下降算法这篇博客更加详细，以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法，通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。

de-feedback·2024-08-27 18:50

【机器学习】特征提取特征降维

特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征，比如字典的特征提取，文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度，有这个维度的就为1，没有就是0。

de-feedback·2024-08-27 18:20

【机器学习】以KNN为例的交叉验证网格搜索

KNNK-NearestNeighbors简称为KNN，根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别，k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多，就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离，距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式，二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y

de-feedback·2024-08-27 18:20

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

程序猿鑫·2024-08-27 18:48

三件好事0512

然后又从动作识别人人格的“吮吸”“咬”、“扭”“压”、“流动”“中断”、“摇”“分娩”、“激情”“爆发”五种状态，去深度体验了呼吸，感觉非常棒，很滋养，等与呼吸建立深度关系，深度连

行者2022·2024-08-27 17:58

以绝大多数人的投入程度之低，根本轮不到谈喜欢！

大家好，这里是婉殇成长笔记，用有趣的话语讲述个人成长和深度思考的内容。如果觉得文章对您有所启发，可以关注转发收藏加点赞哦！

婉殇成长笔记·2024-08-27 17:03

历史是任人打扮的小姑娘

惊奇的发现被历史书歪曲的丑陋不堪的阎锡山，居然还很有才情，很有思想，很有深度。好吧，我孤陋寡闻了。对阎锡山的了解仅仅限于知道他在山西修了个窄轨铁路。。

我是无色·2024-08-27 15:52

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069

海棠如醉·2024-08-27 15:00

老板和同事的消息要在第一时间回复吗？

最近我们内部开了一个分享会，小编给Adebang的同事分享了一本书，书名叫《如何有效使用每一点脑力深度工作》。书里面的内容针对职场人士提升讲到了很多精彩的部分，小编也想分享给大家。

阿德邦HRSaaS·2024-08-27 14:27

如何使用TensorFlow构建AI模型

TensorFlow已成为构建机器学习模型最受欢迎的框架之一。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，了解如何使用TensorFlow构建AI模型对充分利用机器学习的潜力至关重要。

AI科研视界·2024-08-27 14:21

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

数据挖掘工具（RapidMiner）

RapidMiner是一款功能强大的数据挖掘和机器学习工具，它提供了从数据预处理、建模、评估到部署的一系列流程。

deepdata_cn·2024-08-27 13:20

探索未来数据流处理的基石 - Pravega开源项目深度解析

探索未来数据流处理的基石-Pravega开源项目深度解析pravegaPravega是一个开源的分布式流处理平台，用于处理大规模实时数据流。-功能：分布式流处理；实时数据处理；高吞吐量；可扩展。

施业任Luna·2024-08-27 13:46

“益者三友，友直、友谅、友多闻，益亦”

见面寒暄，喝茶吃饭，聊起各自的状态，大致可以判断哪些人是可以深度交往的，哪些人是可以点头寒暄的，哪些人是可以日后一起合作做点事情的……“视其所以”，在

Coco万在简述·2024-08-27 12:40

当复苏、逆袭成为主题词，区块链的春天真的来了？

同刚刚开始时候的全民参战相比，现在的区块链行业开始成为有实力玩家的“势力范围”，他们凭借着对区块链技术的不断发掘，开始深度布局未来的区块链市场。

孟永辉·2024-08-27 12:39

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