神经网络机器学习

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。
·2025-02-20 21:26

第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。
还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六：专栏总结

----------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用
借雨醉东风·2025-02-20 20:10

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。
金外飞176·2025-02-20 19:36

Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-02-20 17:20

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。
时光旅人01号·2025-02-20 17:46

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。
快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一
某龙兄·2025-02-20 17:40

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
·2025-02-20 17:46

【CUDA】Pytorch_Extensions

当我们在PyTorch中实现自定义算子时，通常有两种选择：使用纯Python实现（简单但效率低）使用C++/CUDA扩展（高效但需要编译）对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA
joker D888·2025-02-20 15:28

Transformer 模型架构

以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer
2401_89793006·2025-02-20 15:24

利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战

目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中，数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。
傻啦嘿哟·2025-02-20 14:20

鸢尾花分类项目 GUI

1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。
编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
code_stream·2025-02-20 13:12

BP 神经网络在考古数据分析中的应用

BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。
fanxbl957·2025-02-20 13:42

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。
2301_82243733·2025-02-20 13:39

DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响

大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。
AI拉呱·2025-02-20 13:08

FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具

通过FOKS-TROT，您可以轻松地将各种数据源（如文本文件、数据库、API）转换为结构化的知识图谱，并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外，该工
柳旖岭·2025-02-20 12:55

线性回归理论

在神经网络中，线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数包
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络
xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

muzero 算法原理

Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络，它会对游戏的状态进行预测，预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络，它会根据当前状态预测每一步的最优决策。
战神哥·2025-02-20 11:45

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。
AI天才研究院·2025-02-20 11:45

机器学习·文本数据读写处理

前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据，可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法：read()：读取整个文件，返回字符串。readline()：逐行读取，返回字符串。readlines(
AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:36

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。
知识鱼丸·2025-02-20 08:24

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。
lozhyf·2025-02-20 07:48

【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎

1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片，医生必须迅速审阅这些图像，以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断，但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界，使得准确诊断变
MUKAMO·2025-02-20 07:43

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。
姚家湾·2025-02-20 06:42

机器学习（1）安装Pytorch

1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log：Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.
CoderIsArt·2025-02-20 06:11

还是继续走前端或机器学习？

还是继续走前端或机器学习？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。
程序员yt·2025-02-20 06:37

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。
钰见梵星·2025-02-20 04:23

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。
华东算法王·2025-02-20 02:04

【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》

一、引言在数据科学和机器学习领域，异常检测（AnomalyDetection）是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
再见孙悟空_·2025-02-20 01:01

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

核心内容模型热加载概念科普场景化描述：想象一下，你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充)

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-02-20 00:24

Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-02-20 00:24

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
GoAI·2025-02-20 00:22

人工智能与机器学习入门：决策树应用

在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。
·2025-02-20 00:24

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等，通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析，博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

《机器学习数学基础》补充资料：四元数、点积和叉积

《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念，特别辨析了内积空间、欧几里得空间；第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念；4.1.2节介绍了张量积（也称外积）的概念。
CS创新实验室·2025-02-19 23:36

《机器学习数学基础》补充资料：求解线性方程组的克拉默法则

《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点，只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为，如果用程序求解线性方程组，相对于高等数学教材中强调的手工求解，要简单得多了。
CS创新实验室·2025-02-19 22:30

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等
这题有点难度·2025-02-19 21:24

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：
CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

探索并应用Copilot背后的技术：自主代理架构

Copilot技术概述Copilot是由GitHub和OpenAI合作开发的一项技术，它利用机器学习模型来理解代码上下文，并提供智能的代码补全建议。这项
花生糖@·2025-02-19 20:18

ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码”

ColDFusion，分布式多任务微调的协同“密码”发布时间：2025-02-19近日热文：1.全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1
·2025-02-19 20:46

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-02-19 20:45

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法
Bin二叉·2025-02-19 19:37

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

（一）大数据---Hadoop整体介绍（架构层）----（组件(3)

=============================================================基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习
2401_84166965·2025-02-19 16:15

chatgpt赋能Python-python_dag

PythonDAG学习指南在数据处理和机器学习领域，处理复杂问题通常需要执行多个任务，并按特定顺序执行这些任务。
yakuchrisfor·2025-02-19 16:11
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