深度机器学习第23页

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning

大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习

阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

海洋之心·2025-02-25 21:31

针对视频内容进行检测开源项目

它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。

红豆和绿豆·2025-02-25 20:54

游戏工作室必备：静态IP多开防封技术深度解析

去年有个做《原神》代练的工作室朋友跟我吐槽：30台电脑同时登录，第二天账号集体被封。检查发现所有设备共用同个IP，游戏服务器直接判定为机器人批量操作。这种情况在游戏行业天天上演，今天就揭秘如何用静态IP实现安全多开。一、游戏服务器是怎么抓"多开工作室"的？想象一下游戏服务器是个超市保安，IP地址就是你的会员卡。当10个人拿着相同会员卡进场，保安马上知道这是团伙采购。游戏厂商的检测机制更狠：‌IP关

·2025-02-25 20:48

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁

天行者@·2025-02-25 20:53

Cline + MCP Server 根据规则大型项目开发思路

工具介绍ClineCline是一个开源的AI助手插件，深度集成在VSCode中，为开发者提供了完整的代码编辑体验。它支持多种API提供商和模型，开发者可以自由选择调

红旗不倒QY·2025-02-25 19:47

深度融入行业的利器：Helsinki-NLP Opus-MT-zh-en模型的应用案例

深度融入行业的利器：Helsinki-NLPOpus-MT-zh-en模型的应用案例opus-mt-zh-en项目地址:https://gitcode.com/mirrors/Helsinki-NLP/

彭榕赢Driscoll·2025-02-25 19:45

二叉树-二叉树的最大深度

代码随想录-刷题笔记104.二叉树的最大深度-力扣（LeetCode）内容:本题较为基础,可以说是深搜的入门款，深搜的具体知识点请看图论-表示形式&深度优先搜索-CSDN博客这篇文章当然二叉树肯定不会跟通用的深搜模板一样那么复杂

Hasno.·2025-02-25 18:42

探秘 DeepSeek 硬件适配：GPU/TPU/NPU 异构计算原理剖析

一、引言在深度学习领域蓬勃发展的浪潮中，硬件作为支撑技术腾飞的基石，其适配与协同能力成为决定深度学习应用效能的关键因素。

FinkGO小码·2025-02-25 18:11

AI安全全景解析：从数据到模型的全方位防护

AI安全全景解析：从数据到模型的全方位防护引言随着AI技术在金融、医疗、自动驾驶等领域的深度应用，安全风险呈现指数级增长。Gartner预测，到2025年将有30%的企业因AI安全漏洞遭受重大损失。

金外飞176·2025-02-25 18:09

Python与DeepSeek的深度互联：从开发加速到全栈赋能的实战指南

本文将从本地部署到云端API调用，从IDE集成到全栈开发实战，全方位解析Python与DeepSeek的深度互联方案，助你实现“开发效率跃迁”。

夏末之花·2025-02-25 18:07

目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路

随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。

紫雾凌寒·2025-02-25 17:32

【WPF应用35】深度解析WPF中的TreeView控件：功能、用法、特性与最佳实践

WPF（WindowsPresentationFoundation）是微软推出的一个用于构建桌面应用程序的图形子系统。在WPF中，TreeView是一种常用的树形控件，用于显示层次结构的数据显示。本文将详细介绍WPF中的TreeView控件，并提供一个简单的示例。一、TreeView控件的基本概念TreeView控件用于显示一个层次结构的列表，通常用于显示文件系统、组织结构或其他任何可以表示为树形

白话Learning·2025-02-25 17:31

探索WPF世界之门 - WpfDemo开源项目深度解析

探索WPF世界之门-WpfDemo开源项目深度解析【下载地址】WPF示例项目下载本仓库提供了一个名为`WpfDemo.zip`的资源文件下载。

孔帆贝·2025-02-25 16:00

如何系统成为高级Qt工程师？

以下是分阶段的系统性学习路径和建议：一、夯实基础阶段C++深度掌握精通C++11/14/17特性（智能指针、lambda、移动语义等）理解面向对象设计、设计模式（如观察者模式与Qt信号槽的关联）熟悉内存管理

Qt历险记·2025-02-25 15:52

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

深度学习（DL）在解决PAI中存在的技术限制（如硬件限制、生物特征信息缺乏等）方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。

superace7911·2025-02-25 15:50

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述

Maker~·2025-02-25 15:18

go get 缓存_深度解密 Go 语言之 sync.Pool

最近在工作中碰到了GC的问题：项目中大量重复地创建许多对象，造成GC的工作量巨大，CPU频繁掉底。准备使用sync.Pool来缓存对象，减轻GC的消耗。为了用起来更顺畅，我特地研究了一番，形成此文。本文从使用到源码解析，循序渐进，一一道来。本文基于Go1.14是什么sync.Pool是sync包下的一个组件，可以作为保存临时取还对象的一个“池子”。个人觉得它的名字有一定的误导性，因为Pool里装的

冢N垢纟·2025-02-25 14:42

71、Go语言全局初始化利器：sync.Once的深度解析与应用

Go语言开发：sync.Once的使用，实现全局唯一初始化本文将介绍Go语言中sync.Once的使用，以及如何利用它实现全局唯一的初始化。通过阅读本文，您将了解sync.Once的基本概念、应用场景以及一些实用的技巧和案例。1.sync.Once简介在Go语言中，sync.Once是一个同步原语，用于确保某个函数仅被执行一次。这对于初始化操作特别有用，例如全局变量的初始化，因为它们需要在程序启动

多多的编程笔记·2025-02-25 14:41

Did you forget to `#include ＜pybind11/stl.h＞`? Or ＜pybind11/complex.h＞,＜pybind11/functional.h＞

项目场景：基于深度学习的三维点云可视化问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File".

沉迷单车的追风少年·2025-02-25 14:40

即插即用的注意力机制21种

提示：谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展，注意力机制（AttentionMechanism）已成为提升模型表现的关键技术，本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码

@Mr_LiuYang·2025-02-25 14:40

Deepseek 手搓资源全集

DeepSeek基本信息2025年1月20日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布高性能AI推理模型DeepSeek-R1，对标OpenAI的o1正式版。

赤胜骄阳·2025-02-25 14:09

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。

看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

算法-数据结构（图）-DFS深度优先遍历

深度优先遍历（DFS）是一种用于遍历或搜索图的算法。

程序员南飞·2025-02-25 13:59

协程的基本实现原理详解以及在java中的使用

本文将深度讨论了第三方库如Quasar，Quasar通过字节码增强实现协程，使用Fiber类。

一个儒雅随和的男子·2025-02-25 12:59

虚拟现实医疗：技术创新与应用前景

虚拟现实（VirtualReality,VR）医疗是近年来随着虚拟现实技术的快速发展而崛起的一个新兴领域，它结合了计算机图形学、传感技术、互动技术与医学的深度融合，通过模拟真实的三维虚拟环境，让医生、患者

给生活加糖！·2025-02-25 11:49

深度解析Android平台Camera2与大牛直播SDK的对接及应用

在移动互联网时代，实时视频采集、编码、推流和设备接入等技术在直播、安防监控等领域得到了广泛应用。本文将深入探讨如何在Android平台上利用Camera2API采集摄像头数据，并结合大牛直播SDK的RTMP推送模块、轻量级RTSP服务模块以及GB28181设备接入模块，实现高效稳定的视频处理和设备接入功能。一、Camera2API的优势与应用1.Camera2API的优势Camera2API是An

音视频牛哥·2025-02-25 11:18

跨平台内网超低延迟直播的创新引擎：轻量级RTSP服务深度解析

在当今数字化飞速发展的时代，内网音视频传输在众多领域扮演着至关重要的角色。从安防视频监控到教育培训，从工业生产到医疗健康以及智能物联网，对内网超低延迟直播的需求日益增长。为满足这一市场需求，大牛直播SDK推出了一款创新性的跨平台轻量级RTSP服务SDK，为行业带来了全新的解决方案。一、设计背景与理念传统的音视频传输方案往往需要用户配置单独的服务器，这不仅增加了部署的复杂性，还提高了成本和技术门槛。

音视频牛哥·2025-02-25 11:48

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用

星环科技·2025-02-25 11:16

Elasticsearch索引设计与分片策略深度优化-手记

一、索引设计的黄金法则（从踩坑到精通的必经之路）1.字段类型显式声明原则动态映射是新手最易踩的坑，某金融平台曾因金额字段被自动识别为text类型，导致聚合查询时触发OOM。正确做法应显式声明核心字段：PUT/financial_transactions{"mappings":{"dynamic":false,//关闭动态映射"properties":{"txn_id":{"type":"keywo

一起学开源·2025-02-25 10:15

PyTorch知识点总结之一

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护，是一个开源的软件包，可以帮助开发者构建各种深度学习模型。

Rain松·2025-02-25 10:44

.NET Core Web API架构解析：应用场景与实例详解

“.NETCoreWebAPI架构深度解析：实战应用场景与代码示例”内容概述引言简要介绍.NETCore和WebAPI的基本概念。

阿宝Altai·2025-02-25 10:13

51、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-12、使用我们自己建的架构重写RNN预测网络

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand

小宇爱·2025-02-25 09:10

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统，帮助企业提高生产效率，降低故障风险。

威哥说编程·2025-02-25 09:35

2025年2月科技热点深度解析：AI竞赛、量子突破与开源革命

lzq603·2025-02-25 09:35

ProgramHan·2025-02-25 09:05

机器学习实战：从理论到实践

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其核心部分，已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色，在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。

静默.\\·2025-02-25 08:34

免费无限次！671B满血版DeepSeek R1隐藏入口，优秀平台推荐！

慢的要死，半天出不来结果，得反复重试服务器崩了，不知道啥时候能修复挂羊头卖狗肉，用8B蒸馏小模型冒充DeepSeekR1满血版，回答效果很差不能联网搜索不能支持图片对话不能支持文档对话这两天找遍各个渠道，深度体验了市面上接近

·2025-02-25 07:57

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,

开源技术探险家·2025-02-25 07:55

PyTorch实战：手把手教你完成MNIST手写数字识别任务

张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！

吴师兄大模型·2025-02-25 07:51

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测

xl.liu·2025-02-25 07:50

机器学习数学基础：36.φ相关系数分析

@心都·2025-02-25 06:46

机器学习数学基础：37.偏相关分析