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监测机器学习
PyTorch概述
PyTorch是一个开源的
机器学习
框架,由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。
fydw_715
·
2024-08-30 06:01
pytorch
pytorch
人工智能
python
国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息?
MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具,具有强大的自然语言处理和
机器学习
能力,旨在提供高效、精准的信息检索服务。
百态老人
·
2024-08-30 04:20
人工智能
笔记
机器学习
基础(四)——决策树与随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
Bayesian小孙
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2024-08-30 03:43
机器学习基础
决策树
机器学习
随机森林
机器学习
——lightGBM(学习整理)
目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式(1)TrainingAPI(2)Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI(重复只做补充)3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks(1)lightgbm.record_evaluation(2)lig
CXDNW
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2024-08-30 03:40
机器学习
机器学习
人工智能
笔记
lightgbm
参数优化
sklearn
【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届
机器学习
与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)
第四届
机器学习
与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。
艾思科蓝 AiScholar
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2024-08-30 03:40
人工智能
机器学习
信息与通信
图像处理
人机交互
计算机视觉
数据分析
机器学习
之 决策树与随机森林的实现
机器学习
技术,尤其是决策树和随机森林,在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念,并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。
SEVEN-YEARS
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2024-08-30 03:39
机器学习
决策树
随机森林
鸿蒙开发实战-属性面板UI实现/对象数组如何实现自动更新内部值
目的是将对象数组里的对象数据渲染到ui上,但是发现@state等注释似乎只能
监测
到数组的一维(也就是说不能检测到数组对象
罗橙7号
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2024-08-30 01:54
harmonyos
华为
经验分享
学习
安科瑞能源物联网平台在5G基站运维中的应用——安科瑞 顾烊宇
1概述5G建设,基站先行,随着5G宏基站和小基站的大量铺设,越来越多的站点需要对能耗进行监控管理,主要的监控管理包含了:①
监测
机房设备的空调运行情况,包括电压、电流、功率、能耗、温湿度等参量;②可设置空调的开启和停止
Acrel叶西平
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2024-08-29 20:55
5G
能源
物联网
【国外比较权威的免费的卫星数据网站——USGS Earth Explorer】
它拥有NASALandsat系列卫星的遥感数据,这些卫星自1972年以来积累了宝贵的数据,对于历史分析、环境
监测
等方面具有不可替代的作用。此外,该网站还提供免费的高程模型数据,如NASA的AST
学地理的小胖砸
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2024-08-29 20:23
ENVI
遥感
遥感影像数据
地理信息科学
地图学
卫星
影像
图像处理
编程小白如何成为大神?大学新生的最佳入门大神级攻略
它语法简单、易读易写、用途广泛,广泛应用于数据科学、
机器学习
、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript:对于对Web开发感兴趣的学生,JavaScript是必学的。
一禅(OneZen)
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2024-08-29 19:43
随笔
经验分享
其他
笔记
python
java
Python配置管理工具库之hydra使用详解
这对于
机器学习
、数据科学和大型Python应用程序开发来说尤其有用。本文将详细介绍Hydra库,包括其安装方法、主要特性、基本和
Rocky006
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2024-08-29 17:35
python
人工智能
开发语言
spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
在实际
机器学习
项目中,我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据,甚至不少错误数据,这些数据有时又称为脏数据或噪音,在模型训练前,务必对这些脏数据进行处理,否则,再好的模型,也只能脏数据进,脏数据出
weixin_39956182
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2024-08-29 14:10
spark应用程序转换
河道非法采砂智能检测系统:采砂船识别
监测
系统
本文将重点介绍一种基于智能识别的河道非法采砂检测系统,特别是其中的采砂船识别
监测
系统。二、河道非法采砂问题的现状河道非法采砂带来的问题日趋严重。
索迪迈科技
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2024-08-29 13:07
人工智能
智慧城市
车载监控录像机
大数据
汽车安全
储能电池仓电池热失控
监测
系统技术分析
为了有效防范电池热失控风险,储能电池仓电池热失控
监测
系统应运而生。一、
监测
系统的重要性储能电池在充放电过程中,由于内部化学反应、外部环境因素等影响,可能会出现热失控现象。热失控会导致电池温度急剧升
德克西尔传感
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2024-08-29 13:35
安全
储能
电池热失控
深度学习:探索人工智能的无限可能
1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的
机器学习
方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
木小梦(๑• . •๑)
·
2024-08-29 12:29
人工智能
深度学习
计算机视觉概念科普
它结合了信号处理、图像处理、模式识别、
机器学习
等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。
极客代码
·
2024-08-29 11:54
玩转AI
人工智能
图像处理
计算机视觉
深度学习
机器学习
和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
早起星人
·
2024-08-29 09:44
机器学习
深度学习
人工智能
AI学习记录 - 对抗性神经网络
有用点赞哦学习
机器学习
到一定程度之后,一般会先看他的损失函数是什么,看他的训练集是什么,训练集是什么,代表我使用模型的时候,输入是什么类型的数据。
victor-AI最好的学习方式是画图
·
2024-08-29 09:40
人工智能
学习
神经网络
【ShuQiHere】《
机器学习
的进化史『上』:从数学模型到智能算法的百年征程》
【ShuQiHere】引言:概述
机器学习
的演进
机器学习
的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。
ShuQiHere
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2024-08-29 08:33
机器学习
人工智能
TensorFlow和它的弟弟们
以下是它们之间的主要区别:1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标:TensorFlow是一个开源的
机器学习
框架,由GoogleBrain团队开发,旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。
活蹦乱跳酸菜鱼
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2024-08-29 08:31
tensorflow
人工智能
python
机器学习
(ML)算法分类
机器学习
(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。
活蹦乱跳酸菜鱼
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2024-08-29 08:31
机器学习
Datawhale AI夏令营-task03
DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在
机器学习
和深度学习领域常用的技术,尤其是在处理图像和视频数据时。
ghost_him
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2024-08-29 06:50
人工智能
K-means聚类算法:从原理到实践的全面解读
引言在当今数据驱动的时代,
机器学习
技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在
机器学习
中,聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。
一休哥助手
·
2024-08-29 06:50
人工智能
算法
kmeans
聚类
机器学习
——支持向量机
一、间隔与支持向量 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1},分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
酱香编程,风雨兼程
·
2024-08-29 06:20
机器学习
支持向量机
机器学习
算法
【
机器学习
-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员
使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员,能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互,并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务,涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细
听忆.
·
2024-08-29 06:19
机器学习
facebook
机器人
每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的
机器学习
算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-29 05:43
数据分析题库
数据分析
每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,
机器学习
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-29 05:43
数据分析
数据挖掘
7+非肿瘤纯生信,内容不多但思路值得借鉴!
2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,
机器学习
算法等。
生信小课堂
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2024-08-29 04:59
零序电流互感器如何进行安装接线
它应被安装在电力系统的中性点上,以便能够全面
监测
电流情况。在安装过程中,我们必须确保设备牢固,避免任何可能的震动或移动。接下来是接线步骤。我们需要将零序电流互感器的三个引出端子连
bdzhongbang123
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2024-08-29 04:36
社交电子
IO的多路复用
一、select()1.1、处理流程1、创建文件描述符集合fd_set2、添加文件描述符到集合中intFD_ISSET(intfd,fd_set*set);3、通知内核开始
监测
select4、内核返回的结果
就这样很好880
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2024-08-29 04:04
linux
服务器
运维
tcp/ip
进程
亦菲喊你来学
机器学习
(14) --贝叶斯算法
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点:局限:四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法(Bayesianalgorithm)是一种基于贝叶斯定理的
机器学习
方法
方世恩
·
2024-08-29 01:45
机器学习
算法
人工智能
python
scikit-learn
探索数据世界的钥匙:
机器学习
中的线性回归
而
机器学习
,作为这一领域的璀璨明珠,以其强大的数据分析与预测能力,正逐步改变着我们的世界。
程序员-李旭亮
·
2024-08-28 21:19
机器学习
深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
深度学习:智能的催化剂深度学习,作为
机器学习
的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
程序员-李旭亮
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2024-08-28 21:49
深度学习
PyTorch库学习之torch.mean函数
它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值,是数据分析和
机器学习
中常用的操作之一。
Midsummer-逐梦
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2024-08-28 17:44
#
torch
pytorch
学习
人工智能
阿尔泰ARM主板加104板卡在水处理行业应用
据
监测
,目前全国多数城市地下水受到一定程度的点状和面状污染,且有逐年加重的趋势。日趋严重的水污染不仅降低了水体的使用功能,进一步加剧了水资源短缺的矛盾,对我国正在实施的可持续发展战略
阿尔泰科技
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2024-08-28 16:39
AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
(3)
机器学习
原理:了解常见的
机器学习
算法,如线性回归、决策树、
AI大模型-王哥
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2024-08-28 15:33
人工智能
AI大模型
大模型
大模型学习
大模型教程
大模型入门
c++调用python和numpy混合编程
而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性,在数据科学、
机器学习
、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计
AIVoyager
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2024-08-28 14:58
c++
python
c++
python
numpy
springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能
springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能,通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及
机器学习
(AI)技术的应用。
cesske
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2024-08-28 14:27
spring
boot
人工智能
后端
【ShuQiHere】SGD vs BGD:搞清楚它们的区别和适用场景
【ShuQiHere】在
机器学习
中,优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数,使其更好地拟合训练数据,减少预测误差。在众多优化算法中,梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。
ShuQiHere
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2024-08-28 13:20
机器学习
python
人工智能
每天一个数据分析题(五百零二)- 分割式聚类算法
B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,
机器学习
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-28 13:19
数据分析题库
算法
数据分析
聚类
【
机器学习
基础】Anaconda与Pycharm使用
这里写目录标题指定py版本安装包指定py版本安装包condaenvlistactivatexxxcondalistpipinstallxxx
叫我东方小巴黎
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2024-08-28 12:16
机器学习基础
人工智能
【
机器学习
】初学者经典案例(随记)
边走、边悟迟早会好一、概念
机器学习
是一种利用数据来改进模型性能的计算方法,属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进,而不需要明确编程。
听忆.
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2024-08-28 11:09
机器学习
人工智能
数据挖掘
深度学习
语言模型
机器学习
概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
引言
机器学习
(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。
刷刷刷粉刷匠
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2024-08-28 11:07
人工智能
机器学习
深度学习
《陈天奇:
机器学习
科研的十年》阅读笔记
0、作者介绍陈天奇是
机器学习
领域著名的青年华人学者之一,本科毕业于上海交通大学ACM班,博士毕业于华盛顿大学计算机系,研究方向为大规模
机器学习
。
Bunny_Ben
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2024-08-28 11:07
科研方法&心得
笔记
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营|
机器学习
基础之案例学习
机器学习
(MachineLearning,ML):机器具有学习的能力,即让机器具备找一个函数的能力函数不同,
机器学习
的类别不同:回归(regression):找到的函数的输出是一个数值或标量(scalar
Monyan
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2024-08-28 11:06
人工智能
机器学习
学习
李宏毅深度学习
聚星文社——绘唐科技Ai推文软件
该软件会分析用户提供的相关信息和目标群体,然后使用
机器学习
算法和自然语言处理技术来生成具有吸引力和关联性的推文内容。通过使用AI推文软件,用户可以
绘唐AIGCAI工具
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2024-08-28 09:57
科技
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
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2024-08-28 09:26
Spark
spark
大数据
分布式
【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
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2024-08-28 05:33
Python机器学习
机器学习
自然语言处理
人工智能
python
开发语言
【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
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2024-08-28 05:03
Python机器学习
python
机器学习
自然语言处理
人工智能
机器人
【Python
机器学习
】NLP分词——词干还原的挑战
要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
zhangbin_237
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2024-08-28 05:03
Python机器学习
自然语言处理
人工智能
机器学习
python
开发语言
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