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结构化机器学习(Andrew
天下苦英伟达久矣!PyTorch官方免CUDA加速推理,Triton时代要来?
在更大的
机器学习
编程与计算范畴,同样严重依赖CUDA,使用它加速的
机器学习
模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位,并成为英伟达重要的护城河之一。
诗者才子酒中仙
·
2024-09-14 04:56
物联网
/
互联网
/
人工智能
/
其他
pytorch
人工智能
python
深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
深度学习作为
机器学习
的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。
AI_Guru人工智能
·
2024-09-14 02:43
深度学习
pytorch
人工智能
【C++新特性】C++17
结构化
绑定
1.1更详细的阐述
结构化
绑定1.1.1绑定到匿名对象1.1.2使用修饰符1.1.3修饰符并非修饰
结构化
绑定1.1.4移动语义1.2
结构化
绑定可以在哪使用1.2.1结构体和类1.2.2原生数组1.2.3std
guangcheng0312q
·
2024-09-14 01:06
c++
编程语言
指针
hashmap
c++11
Vue + Django的人脸识别系统
最近在研究
机器学习
,刚好最近看了vue+Djangodrf的一些课程,学以致用,做了一个人脸识别系统。项目前端使用Vue框架,用到了elementui组件,写起来真是方便。
DXSsssss
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2024-09-13 19:28
python
DRF
tensorflow
人脸识别
【
机器学习
】必会降维算法之:奇异值分解(SVD)
奇异值分解(SVD)1、引言2、奇异值分解(SVD)2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4算法公式2.5代码示例3、总结1、引言一转眼,小屌丝:鱼哥,就要到每年最开心的节日了:六一儿童节。小鱼:你有啥想法?小屌丝:想法没有,玩的地方倒是想小鱼:拉倒吧,我可不去小屌丝:确定?小鱼:看情况。小屌丝:嘿嘿,难得过节日,我们也得放松一下小鱼:正有此意。2、奇异值分解(SVD)2.1定义奇异值分解(S
Carl_奕然
·
2024-09-13 17:21
机器学习
算法
人工智能
TensorFlow的基本概念以及使用场景
TensorFlow是一个
机器学习
平台,用于构建和训练
机器学习
模型。它使用图形表示计算任务,其中节点表示数学操作,边表示计算之间的数据流动。
张柏慈
·
2024-09-13 15:03
决策树
【ShuQiHere】探索人工智能核心:
机器学习
的奥秘
【ShuQiHere】什么是
机器学习
?
机器学习
(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。
ShuQiHere
·
2024-09-13 14:59
人工智能
机器学习
综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”
该零样本学习综述,发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要:大多数
机器学习
方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类
硅谷秋水
·
2024-09-13 14:27
机器学习
机器学习
神经网络
深度学习
MySQL之DQL简单查询
1、
结构化
查询语言1.什么是SQL
结构化
查询语言(StructuredQueryLanguage),后续通常简称SQL。SQL是用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统的标准语言。
忧郁的西红柿
·
2024-09-13 10:36
mysql
数据库
大规模语言模型的书籍分享,从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了
它们以其大规模的参数和强大的性能表现,推动着
机器学习
和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程,有两点令人印象深刻。
黑客-雨
·
2024-09-13 10:05
语言模型
人工智能
自然语言处理
学习
大模型学习
大模型入门
大模型教程
机器学习
VS 表示学习 VS 深度学习
文章目录前言一、
机器学习
是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述
机器学习
,表示学习和深度学习的原理和区别.一、
机器学习
是什么?
Efred.D
·
2024-09-13 08:55
人工智能
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习
与深度学习的区别
文章目录
机器学习
与深度学习的区别一、引言二、
机器学习
概述1、
机器学习
定义1.1、
机器学习
的应用2、
机器学习
算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、
机器学习
与深度学习的区别
eqa11
·
2024-09-13 06:11
机器学习
景联文科技:专业数据标注公司,推动AI技术革新
数据标注作为AI技术发展的重要支撑,对于训练高质量的
机器学习
模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。
景联文科技
·
2024-09-13 06:36
人工智能
【网易低代码】第2课,页面表格查询功能
这是一个新课程CodeWave网易低代码通过自然语言交互式智能编程,同时利用
机器学习
,帮助低代码开发者进一步降低使用门槛、提高应用开发效率【网易低代码】第2课,页面表格查询功能1.拖拽表格组件到页面布局中
Karle_
·
2024-09-13 03:15
网易低代码
低代码
机器学习
到底是个啥
机器学习
是装逼神器?曾几何时,当我还在本科打dota玩屁股的时候,身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。
旷_9b08
·
2024-09-13 02:52
人工智能-GPU版本
机器学习
、深度学习模型安装
背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算,但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同,如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性,如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整?解决方案问题一:安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版,需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
bw876720687
·
2024-09-13 02:06
人工智能
机器学习
深度学习
【
机器学习
】朴素贝叶斯
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立,即在给定类别的条件下,各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立,合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点:速度快:由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率,训练和预测的速度非常快。适用于高维数据:即使在特征数量多的情况下,朴素贝叶斯仍然表现良好
可口的冰可乐
·
2024-09-13 00:57
机器学习
机器学习
概率论
机器学习
引领未来:赋能精准高效的图像识别技术革新
机器学习
,特别是深度学习的突破,推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨
机器学习
如何赋能图像识别技术,从基础理论到前沿进展,再到实际应用与挑战展望,为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。
刷刷刷粉刷匠
·
2024-09-13 00:53
机器学习
人工智能
MATLAB车牌识别系统
该系统使用图像处理和
机器学习
算法来实现车牌的定位和字符识别。
清风明月来几时
·
2024-09-12 23:19
图像算法处理
matlab
开发语言
【
机器学习
】广义线性模型(GLM)的基本概念以及广义线性模型在python中的实例(包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归)
引言GLM扩展了传统的线性回归模型,使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量(ResponseVariable)1.2.2链接函数(LinkFunction)1.2.3线性预测器(LinearPredictor)1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型
Lossya
·
2024-09-12 23:47
机器学习
python
scikit-learn
线性回归
人工智能
逻辑回归
Matlab,Python,Java,C++的比较
适合做数据挖掘、数据分析、
机器学习
、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等,此外,Python开源免费,有很多的库,开发环境开发社区都比较友好;不过,Python是动态型的语言,需要更多的测试,并且错误仅仅是在运行的时候
Codefengfeng
·
2024-09-12 21:37
python
java
c++
机器学习
实战笔记5——线性判别分析
任务安排1、
机器学习
导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿
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2024-09-12 20:32
机器学习笔记
可视化
机器学习
python
人工智能
Hadoop常见面试题整理及解答
(2)关系型数据库仅支持标准
结构化
数据格式,Hadoop不仅支持标准
结构化
数据格式
叶青舟
·
2024-09-12 19:24
Linux
hdfs
大数据
hadoop
linux
机器学习
,深度学习,AGI,AI的概念和区别
1.人工智能(AI)的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能(AI)是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统,如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据,从中提取有用的信息,并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代,当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的
我就是全世界
·
2024-09-12 17:13
人工智能
机器学习
深度学习
十大
机器学习
算法-梯度提升决策树(GBDT)
简介梯度提升决策树(GBDT)由于准确率高、训练快速等优点,被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型,每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等,又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树,其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
zjwreal
·
2024-09-12 17:13
机器学习
GBDT
机器学习
梯度提升
提升树
梯度提升决策树
机器学习
和深度学习的区别
机器学习
和深度学习在多个方面存在显著的区别,以下是对这些区别的详细阐述:一、定义与起源
机器学习
:是人工智能的一个分支领域,它使计算机能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行显式编程。
不会代码的小林
·
2024-09-12 14:22
机器学习
机器学习
第12章 计算学习理论
目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论,即关于
机器学习
的理论基础,其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
一只小小程序猿
·
2024-09-12 13:48
机器学习
人工智能
【
机器学习
】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
Lossya
·
2024-09-12 13:46
机器学习
人工智能
python
贝叶斯网络
变分贝叶斯
近似推断
一些
机器学习
不错的书籍
最近,在学习一些
机器学习
的相关知识,在Github上居然找到了一个可以下载一些不错的介绍
机器学习
和大数据挖掘和分析的书籍。
jimmyleeee
·
2024-09-12 13:46
机器学习
人工智能
算法设计目标
为了达到这个要求,算法的逻辑必须是清晰的、简单的和
结构化
的。(4)健壮性:要求算法具有很好的容错性,即提供异常处理,能够对不合理的数据进行检查,不经常岀现异常中断或
XNT7584
·
2024-09-12 12:44
算法
数据结构
c语言
c++
数据结构
亦菲喊你来学
机器学习
(20) --PCA数据降维
文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的数据降维技术,它可以在保留数据集中最重要的特征的同时,减少数据的维度。PCA
方世恩
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2024-09-12 11:05
机器学习
人工智能
深度学习
python
算法
sklearn
亦菲喊你来学
机器学习
(21) --数据清洗
数据清洗在数据分析和
机器学习
项目中,数据清洗(DataCleaning)是一个至关重要的步骤,它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。
方世恩
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2024-09-12 11:05
机器学习
人工智能
python
算法
【C++开发中XML 文件的妙用】
由于其
结构化
和可读性强的特点,XML文件在配置管理、序列化、跨平台数据交换以及软件国际化等方面有着广泛的应用。XML文件的妙用配置管理:XML文件经常被用来存储应用程序的配置。
勾魂凉皮
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2024-09-12 11:02
c++
xml
开发语言
深度神经网络详解:原理、架构与应用
深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)是
机器学习
领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。
阿达C
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2024-09-12 10:00
活动
dnn
计算机网络
人工智能
神经网络
机器学习
深度学习
决策树基础概论
1.概述在
机器学习
领域,决策树(DecisionTree)是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题,将复杂的决策过程分解为一棵树状结构,使得分类或回归问题的解决过程直观明了。
Hello.Reader
·
2024-09-12 10:28
算法
算法
决策树
第二十一章
结构化
命令case和for,while 循环
本节所讲内容21,1case-流程控制语句21.2循环循环语句21.3循环语句嵌套21.4实战-3个shell脚本实战21.1流程控制语句控制语句:case变量值in变量或者表达式1)命令序列1;;变量或者表达式1)命令序列2;;.........*)默认命令序列esaccase语句执行流程控制例1编写一个操作文件的脚本#######################################
西南蔡徐坤
·
2024-09-12 02:40
什么是监督学习(Supervised Learning)
一、监督学习概述监督学习(SupervisedLearning)是一种极具威力的
机器学习
方法,能够训练算法以识别数据中的模式,并据此进行精准的预测或分类。
救救孩子把
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2024-09-12 02:33
AI
AI
学习
Python办公自动化所需要掌握的Python基础知识
很多人为了图快,在学习Python语言时一上来就学习数据分析、
机器学习
。其实这些技术的基石是Python语言中最简单的基础知识。
苏卡不列-python
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2024-09-12 02:32
Python
python
开发语言
数据分析
自动化
办公自动化
Python自动化办公2.0 即将发布
Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python
机器学习
教
百里图书
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2024-09-12 01:27
自动化
人工智能
python
数字图像处理(一系列对图像进行处理、分析和改进的技术)
这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和
机器学习
模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中,往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声,同时尽量保持图像的细节。
编程日记✧
·
2024-09-11 23:17
智能医疗
计算机视觉
图像处理
人工智能
探索任务的隐秘世界:推荐Task2Vec
TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在
机器学习
邓越浪Henry
·
2024-09-11 22:06
【Python
机器学习
】循环神经网络(RNN)——传递数据并训练
与其他Keras模型一样,我们需要向.fit()方法传递数据,并告诉它我们希望训练多少个训练周期(epoch):model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足,所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型:model_struc
zhangbin_237
·
2024-09-11 21:30
Python机器学习
机器学习
python
rnn
人工智能
开发语言
深度学习
神经网络
“美国三院院士”迈克尔·乔丹再临外滩大会:AI的发展需要重新定位
9月5日,在2024Inclusion·外滩大会开幕主论坛上,
机器学习
泰斗、美国“三院院士”迈克尔·乔丹在时隔一年后,再次带来对人工智能的最新洞见。
财经三剑客
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2024-09-11 21:57
人工智能
通俗理解线性回归(Linear Regression)
线性回归,最简单的
机器学习
算法,当你看完这篇文章,你就会发现,线性回归是多么的简单.首先,什么是线性回归.简单的说,就是在坐标系中有很多点,线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围
小夏refresh
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2024-09-11 20:55
机器学习
数据挖掘
机器学习
算法
人工智能
数据挖掘
【Python
机器学习
】循环神经网络(RNN)——对RNN进行预测
目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型,接下来就可以对其进行预测:sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth
zhangbin_237
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2024-09-11 20:51
Python机器学习
机器学习
python
rnn
深度学习
人工智能
自然语言处理
2019年,5本关于
机器学习
的免费电子书你应该知道
为了帮助你开始
机器学习
,请看Packt提供的5本免费
机器学习
电子书。如今,
机器学习
是软件工程各个领域最重要的趋势之一。
头顶一根发的程序猿
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2024-09-11 18:15
【
机器学习
】Python与深度学习的完美结合——深度学习在医学影像诊断中的惊人表现
个人主页:空白诗文章目录一、引言二、深度学习在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一、引言随着人工智能技术的不断发展,深度学习在医学影像诊断领域的应用日益广泛,其强大的特征提取能力和高效的学习机制为医学影像诊断带来了革命性的突破。本文将深入探讨深度学习在医学影像
空白诗
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2024-09-11 18:36
机器学习
深度学习
人工智能
python
大模型时代,新手和程序员如何转型入局大模型行业?
然而,这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统
机器学习
和神经网络。理解这些基础技术,不仅能够帮助我更好地使用大模型,还能为我提供创新和解决实际问题的能力。
我爱学AI
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2024-09-11 14:44
transformer
人工智能
自然语言处理
深度学习
大模型训练
转行大模型
LLM
深度学习算法,该如何深入,举例说明
理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、
机器学习
基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。
liyy614
·
2024-09-11 14:12
深度学习
7+纯生信,单细胞识别细胞marker+100种
机器学习
组合建模,
机器学习
组合建模取代单独lasso回归势在必行!
最后基于bulkRNA测序数据,使用
机器学习
训练了枢纽通讯细胞的特定
生信小课堂
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2024-09-11 14:08
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