结构化机器学习(Andrew 第4页

面向服务的架构（SOA）

面向服务的架构（SOA）面向服务的架构（Service-OrientedArchitecture,SOA）是一种软件设计模式，它将应用程序结构化为一组相互通信的服务。

暮色尽染·2024-09-08 20:56

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

Hive和Hbase的区别

它使用SQL-like语言HiveQL来查询和处理数据，数据通常是结构化或半结构化的。HBase：HBase是一个NoSQL数据库，基于Google的BigTable模型。

傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-08 17:37

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

大数据面试题：说下为什么要使用Hive？Hive的优缺点？Hive的作用是什么？

Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具，它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapR-FS

蓦然_·2024-09-08 15:50

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。

MavenTalk·2024-09-08 09:10

模式转变-并行编程方面的设计注意事项

本文将介绍以下内容：并行计算并发编程性能提高本文使用了以下技术：多线程目录并发和并行结构化多线程数据并行性数据流数据并行性单程序，多数据并发数据结构总结从1986到2002年，微处理器的性能每年提高了52%

guoxiaoqian8028·2024-09-08 09:40

使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持

以下是使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持的具体方式和优势：一、AI大模型在数据分析中的应用超级数据处理能力海量数据处理：AI大模型能够同时处理海量数据，包括结构化数据、非结构化数据等，满足企业大规模数据分析的需

MarkHD·2024-09-08 09:40

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，

鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。

Jtti·2024-09-08 08:01

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师

我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。

liyy614·2024-09-07 23:31

项目风险管理：如何创建风险评估清单？

这些清单的作用不仅仅是记录风险，它们还提供了一种结构化的方法，以识别潜在的问题并制定相应的解决策略。什么是风险评估清单？风险评估清单是一种专业工具，可帮助项目团队系统地识别、分析并确定项目或业

企业管理8MSaaS·2024-09-07 22:54

如何进行 AWS 云监控

它提供广泛的云服务，包括计算能力、存储选项、网络功能、数据库、分析、机器学习、人工智能、物联网和安全。使用AWS有哪些好处？

ManageEngine卓豪·2024-09-07 22:53

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上，但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来，

叶绿先锋·2024-09-07 19:06

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4

Lossya·2024-09-07 19:33

【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例

引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示1.5局限性二、朴素贝叶斯网络在python中的实例2.1实例背景2.2实现步骤2.3python代码2.4代码解释三、概率推断在医疗领域中的使用3.1概率推断在医疗领域的使用3.2自动化推断的优

Lossya·2024-09-07 19:33

OSPF动态路由协议

支持等开销负载均衡生成的路由条目优先级10，使用cost值作为度量；链路状态型协议最大的问题，在于邻居间传递拓扑信息，更新量巨大，故非常消耗设备的带宽和计算资源，不能在中大型网络生存；因此OSPF协议需要结构化的部署

抽象文学带师·2024-09-07 19:03

【Rust光年纪】从心理学计算到机器学习：Rust语言数据科学库全方位解读！

Rust语言的数据科学和机器学习库大揭秘：核心功能、使用指南一网打尽！前言随着数据科学和机器学习在各个领域的广泛应用，使用高效、稳定的编程语言来实现这些功能变得尤为重要。

friklogff·2024-09-07 18:59

Python与R的完美协作：深入解析subprocess模块调用R脚本的参数传递机制

在数据科学和机器学习领域，Python和R经常需要协同工作。作为一名数据科学家，掌握这两种语言的交互技巧至关重要。

十步杀一人_千里不留行·2024-09-07 17:17

Python 机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明

Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征

仙魁XAN·2024-09-07 13:19

自然语言处理系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架

文章目录自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架安装和部署过程总结自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架TensorFlow作为最流行的深度学习框架之一，表达了高层次的机器学习计

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-07 11:11

图像去噪算法代码c语言,深度学习图像去噪代码

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力

weixin_39777018·2024-09-07 11:40

企业大规模部署机器学习模型的困境

基石风投合伙公司研究人工智能、机器学习的分析师、美国纽约大学的前数据科学家JustinGage不久前写了一篇文章[1]，为我们讲述了机器学习的部署和建模的不同之处，以及在公司

AI前线·2024-09-07 11:57

DataX用hdfsreader导入或导出hive数据

DataX读取Hive数据的话，其本身只提供了hdfsreader，因为hive一来不是个数据库，它只是hdfs数据的结构化管理工具，所以datax默认没有自带hive的reader，因此默认只能直接用

尘世壹俗人·2024-09-07 10:02

Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理

通过高精度的图像识别与机器学习技术，将繁琐的手动输入工作转化为自动化的过程，不仅提升了数据处理速度，还极大降低了人为错误。

翔云API·2024-09-07 09:24

Elasticsearch新手入门教程

无论你是需要全文搜索，还是结构化数据的实时统计，或者两者结合，这本指南都能帮助你了解其中最基本的概念，从最基本的操作开始学习El

超级英雄吉姆·2024-09-07 09:51

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文

最近，选择性结构化状态空间模型，特别是改进的Mamba模型，在线性复杂度的长程依赖建模方面显示出了巨大的潜力，为解决上述困境提供了一条途径。然而，

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

Python中的深度学习神经网络

卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个

2301_78297473·2024-09-07 08:46

c++ +Opencv实现车牌自动识别

字符识别：利用机器学习算法或者OCR（光学字符识别）技

听忆.·2024-09-07 08:16

人工智能与机器学习原理精解【16】

文章目录因果推理概率空间模型一、定义二、性质三、构建步骤四、示例五、应用联合分布概述联合分布函数和概率密度函数之间的主要关系离散型联合分布连续型联合分布联合分布函数一、定义二、性质三、计算四、例子五、例题Reichenbach的共同原因原则定义与背景主要内容数学原理概述应用与推断应用领域注意事项Reichenbach共同原因原则（赖兴巴赫共同原因原理）的实例1.自然科学领域实例一：地震与海啸的相关

叶绿先锋·2024-09-07 08:45

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖

茗创科技·2024-09-07 08:35

Mysql学习笔记

凉风有信2020·2024-09-07 07:20

【PyTorch】PyTorch中的方法torch.randperm()介绍

这个函数是非常有用的，尤其是在需要随机打乱数据或索引时，比如在训练机器学习模型时打乱数据顺序，以确保模型训练的泛化能力。参数n(int):输出张量的长度，即最大的数字为n-1。

读思辨·2024-09-07 05:22

Python之Pandas详解

Pandas一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是NumPy（提供高性能的矩阵运算）。Pandas可以从各种文件格式比

八秒记忆的老男孩·2024-09-07 02:07

模型剪枝综述

目录1深度神经网络的稀疏性：2剪枝算法分类：3具体的剪枝方法包括：4剪枝算法流程：5几种常见的剪枝算法：6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点：7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素模型压缩中的剪枝算法是一种应用广泛的模型压缩方法

发狂的小花·2024-09-06 23:20

ES架构及原理

Elasticsearch是一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统，基于Java/Lucene构建，可以用于全文搜索，结构化搜索以及近实时分析。

李澎昆·2024-09-06 22:43

Python批量采集商品数据并使用多线程（含完整源码）

前言嗨喽，大家好，这里是魔王~本次目的:Python批量采集商品数据知识点:爬虫基本流程非结构化数据解析csv数据保存线程池的使用开发环境:python3.8pycharmrequests>>>pipinstallrequestsparsel

魔王不会哭·2024-09-06 20:00

使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别

通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片识别。学员可以通过本实验，对深度学习Tensorflow框架有一个简单、直观的了解。

开发者社区小百科·2024-09-06 20:59

【车辆轨迹处理】python实现轨迹点的聚类（一）——DBSCAN算法

空间聚类分析是一种无监督形式的机器学习。通过空间聚类可以从空间数据集中发现隐含的信息。

空之箱大战春日影·2024-09-06 20:28

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