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python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN

也是一种懒惰学习算法，即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息，直到测试样本到达才开始进行分类决策。

weixin_39629269·2025-01-24 21:40

第84期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

·2025-01-24 20:41

从文字到思维：呆马GPT在人工智能领域的创新之旅

引言生成式预训练变换器（GenerativePre-trainedTransformer，简称GPT）领域是人工智能技术中的一大革新。

呆码科技·2025-01-24 20:28

DeepSeek 公开新的模型权重

相比Llama3.1405B，训练时间大幅缩

数据分析能量站·2025-01-24 19:22

智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen...

观点“我们会在未来的五年内破解这些（人脑的）程序......现有的一切人工智能，都是建立在与大脑高层次上所做的事情完全不同的基础上......假设有数十亿的参数，这些神经元间的权重在大量训练实例的基础上去调整

智源社区·2025-01-24 18:46

深度探索 DeepSeek-R1：国产大模型的AGI雏形与创新进展

近期，DeepSeek-R1这一模型的发布引起了广泛关注，它不仅标志着国产大模型在智能化上的一次重大突破，还提出了全新的训练方法，解决了过去依赖大量人类数据的问题。

微凉的衣柜·2025-01-24 18:14

tensorlow中tensorboard可视化展示训练过程

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamax_steps=1000#训练步数learning_rate

张登杰踩·2025-01-24 18:10

# AI计算模式神经网络模型深度神经网络多层感知机卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网络图像识别、语音识别、自然语言轻量化模型和模型压缩大模型分布式并行

原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的

EwenWanW·2025-01-24 16:59

LLaMA Pro是什么相比于lora full freeze有什么区别怎么使用

它通过在原有模型的基础上扩展新的模块（如Transformer块），并在微调时仅训练这些新增模块，从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。

Ven%·2025-01-24 16:58

fit_transform,fit,transform区别和作用

fit相对于整个代码而言，为后续API服务，用于从一个训练集中学习模型参数，包括归一化时要用到的均值，标准偏差。fit之后，可以调用各种API方法，transform是其中之一。

浊酒南街·2025-01-24 16:57

AAAI2024论文解读|Memory-Efficient Reversible Spiking Neural Networks-water-merged

Memory-EfficientReversibleSpikingNeuralNetworks论文下载论文作者HongZhang,YuZhang内容简介本文提出了一种可逆脉冲神经网络（RevSNN），旨在降低脉冲神经网络（SNNs）在训练过程中对中间激活和膜电位的内

paixiaoxin·2025-01-24 16:22

深入详解神经网络的基础知识、工作原理以及应用【一】

目录引言1.神经网络基础1.1感知器模型1.2多层感知器（MLP）示例：2.前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks,FFNN）2.1结构与特点2.2训练过程2.3优化方法3.卷积神经网络

猿享天开·2025-01-24 16:52

代码随想录算法训练营第 16 天（树4）| 513.找树左下角的值、112. 路径总和i ii、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树

一、#513.找树左下角的值关键思路：这个题使用层序遍历（迭代法）更容易一些解法一：递归法先求出深度最大的一层，然后找这一层最左边的节点此题用前序后序中序都可以，因为没有对根节点有操作，只要保证先是左再是右就行classSolution{intmaxDepth=-1;//记录最大深度intres=0;//记录最大深度的值publicintfindBottomLeftValue(TreeNodero

去薯条搞点码头·2025-01-24 15:49

视频行为分析系统，可做安全行为检测，比如周界入侵，打架

基于视频行为分析系统v4系列版本可以在不用考虑流媒体音视频开发，编解码开发，界面开发等情况下，只需要训练自己的模型，开发自己的行为算法插件，就可以轻松开发出任何你想要的安全行为检测，比如周界入侵，打架，

winxp-pic·2025-01-24 15:45

【自然语言处理（NLP）】序列数据研究（创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析）

文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，

道友老李·2025-01-24 14:43

原创提示词：中英法德四国翻译家

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-01-24 14:42

python调用tensorflow模型_python下tensorflow模型的导出

一基本流程1.python脚本中定义自己的模型，训练完成后将tensorflowgraph定位导出为protobuf的二进制文件或者文本文件(一个仅有tensor定义但是不含有权重参数的文件)；2.python

weixin_39663602·2025-01-24 13:06

代码随想录算法训练营第十二天|栈与队列总结

栈里面的元素在内存中是连续分布的么？陷阱1：栈是容器适配器，底层容器使用不同的容器，导致栈内数据在内存中不一定是连续分布的。陷阱2：缺省情况下，默认底层容器是deque，那么deque在内存中的数据分布是什么样的呢？答案是：不连续的，下文也会提到deque。栈经典题目1.栈在系统中的应用，递归的实现是栈：每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中2.括号匹配问题3.字符串去

Rachela_z·2025-01-24 13:04

基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程

目录目标准备工作步骤1:导入必要的库步骤2:加载和准备数据步骤3:构建模型步骤4:训练模型步骤5:评估模型步骤6:可视化训练过程步骤7:模型预测步骤8:模型保存与加载总结基于Python和TensorFlow

小蘑菇二号·2025-01-24 12:26

项目上线之后，出现过线上问题吗？怎么排查和解决的？

本文将通过训练营内部抽奖项目的问题案例——抽奖结果通知延迟和抽奖列表加载缓慢，讲清楚它们的解决方法和优化策略。回答思路这些问题都是在我负责的项目中出现过的，给我留下了深刻的印象。

·2025-01-24 11:52

使用 Spring AI 调用本地模型实现

1.准备PyTorch模型首先，我们需要训练并保存一个PyTorch模型。这里我们使用一个简单的神经网络模型作为示例

drebander·2025-01-24 08:26

自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖

因此，如何降低对真实世界数据的依赖，提高自动驾驶系统的训练效率和安全性，成为一个亟待解决的关键问题。虚实迁移学习(Virtual-to-RealTransferLearning)作为一种新兴的机

AI架构设计之禅·2025-01-24 06:33

详细介绍 NVIDIA GeForce RTX 系列，各显卡配置参数（长期更新 - 2024.12）

主要面向游戏玩家和普通用户，同时也被广泛用于深度学习推理和训练等计算密集型任务。主要GPU产品有：50Series、40Series、30Series、20Series、10Series。

JiaWen技术圈·2025-01-24 06:02

自动检测和机器审核系统实现

目录一、自动检测和机器审核实现步骤1.文本预处理步骤细节：2.关键词检测步骤细节：3.情感分析与情境理解步骤细节：4.机器学习模型训练步骤细节：5.深度学习模型步骤细节：6.多模态审查步骤细节：7.用户行为分析与违规预测步骤细节

╰つ゛木槿·2025-01-24 05:55

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2：《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》

在本研究中，我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法，以改进网页代理的性能。

feifeikon·2025-01-24 02:33

自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读

以前训练AI模型，也差不多是这个套路，要先给AI“喂”大量的“习题”（监督数据

智识世界Intelligence·2025-01-24 01:24

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，它能够

程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别

数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片，其中60000张为训练数据，10000为测试数据，70000张图片均是28*28。

今天补充能量了吗·2025-01-23 23:44

Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用

·2025-01-23 22:34

深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用

RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理（NLP）领域的快速发展，预训练的语言模型如

tangjunjun-owen·2025-01-23 21:00

TRELLIS文本或图像生3d模型一键整合包win版本，省去繁琐安装、效果超Wonder3D，对硬件要求更低速度更快16g N卡可流畅运行

我们提供大规模预训练模型，参数高达20亿

struggle2025·2025-01-23 21:28

Copilot 概述

Copilot是由人工智能公司和GitHub合作开发的一个基于人工智能的代码提示工具，它可以利用机器学习技术和大量训练数据生成高质量的代码。

计算机萍萍学姐·2025-01-23 19:13

Spring Boot编程训练系统：测试驱动开发（TDD）实践

本文介绍了编程训练系统的开发全过程。通过分析编程训练系统管理的不足，创建了一个计算机管理编程训练系统的方案。

原机小子·2025-01-23 18:39

【AI日志分析】基于机器学习的异常检测：告别传统规则的智能进阶

机器学习能够根据日志的历史数据和行为模式，通过训练模型检测异常情况，不

·2025-01-23 18:58

龙年公仔放送 | EdgeOne网站加速与防护训练营，鹅厂大牛带你实战无忧！

在数字化时代，网站的性能与安全性直接关系到用户体验和业务连续性，而当前许多网站面临着访问速度慢、加载时间长、易受DDoS攻击、CC攻击等安全威胁的困扰，而EdgeOne作为腾讯云下一代的CDN，集加速与安全防护于一身，已广泛应用于电商、金融、游戏等行业。如何应用EdgeOne，高效玩转网站加速与防护？腾讯云开发者社区携手EdgeOne团队精心打造《EdgeOne一站式玩转网站加速与防护实战营》，鹅

·2025-01-23 17:21

QAT与PTQ模型量化方法的区别

1.QAT（QuantizationAwareTraining）定义：QAT是在模型训练过程中引入量化操作，使模型在训练时就能感知到量化带来的影响，从而更好地适应量化后的精度损失。流程：在训练

old_power·2025-01-23 17:28

机器人学习的范式转变：从专用走向通用基础模型

然而，这一转变面临两大关键挑战：机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集，以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态

XianxinMao·2025-01-23 14:42

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现DoubleDQN1.导入依赖2.定义Q网络3.创建Agent4.训练过程5.解释6.调整超参数在CartPole游戏中实现DoubleDQN（

洪小帅·2025-01-23 12:58

未登录词 Out-of-Vocabulary, OOV

未登录词oov未登录词（Out-of-Vocabulary,OOV）是指在训练数据中没有出现过的词汇，但在测试数据或实际应用中却出现了。

risc123456·2025-01-23 08:30

高效使用Alibaba Cloud PAI EAS进行AI模型推理

技术背景介绍在当今的AI模型开发中，高效的推理服务是将训练好的模型投入实际应用的关键环节。

sagvWSRJHMNEB·2025-01-23 08:30

使用OpenAI Chat模型进行自然语言处理的实战指南

一、技术背景介绍OpenAI的Chat模型是一类专门用于对话任务的预训练语言模型。它们可以处理多种输入类型，支持丰富的功能调用，适用于各种自然语言处理场景。从翻译到对话生成

GEAWfaacc·2025-01-23 06:09

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测

64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络

墨枣·2025-01-23 05:02

WebRover ：一个功能强大的 Python 库，用于从 Web 内容生成高质量的数据集。

该数据集旨在为大型语言模型（LLM）和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。

·2025-01-23 05:58

【Codex】Evaluating Large Language Models Trained on Code

这篇文章来解读最近比较有意思的Transformer预训练模型在自动生成代码方面的应用，PaperLink:EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCode自动生成Code

NLP_wendi·2025-01-23 05:57

3D Gaussian Splatting 部署

它们是一类辐射场方法（如NeRF），但同时训练速度更快（同等质量）、渲染速度更快，并达到更好或相似的质量。

学术菜鸟小晨·2025-01-23 05:57

使用ModelScope实现高效句嵌入生成

ModelScope是阿里云开源的一个模型和数据集管理平台，提供了大量预训练模型，涵盖了各种领域和任务。ModelScopeEmbeddings是一个与LangChain社区集成的工具类，

dagGAIYD·2025-01-23 04:23

WebRover：专为训练大型语言模型和 AI 应用程序而设计的 Python 库