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FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务

它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍

醉心编码·2025-02-17 20:48

AIGC开启人工智能新时代

它依托机器学习

靖节先生·2025-02-17 18:37

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化

这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用

无水先生·2025-02-17 17:52

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实

小源学AI·2025-02-17 16:46

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。

给生活加糖！·2025-02-17 14:21

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

掌握好这几个模块，进大厂就稳了！！多个大厂SSP选手超详细分享

作者介绍浙江大学软件工程硕士生淘天后端研发工程师秋招斩获阿里、字节、快手、京东、美团等多个大厂研发ssp/sp持续分享秋招经验分享、高频八股问题、最新大厂面经、硬核技术干货……全网同号，欢迎关注本文罗列了后端研发进入大厂或者拿大厂

·2025-02-17 10:34

Rasa：开源的机器学习框架

一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors，正则表达式Regexes，同义词Synonyms等RasaCore：对话管理模块，也是一

Indra_ran·2025-02-17 10:23

机器学习：k均值

所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。

golemon.·2025-02-17 08:38

基于医疗知识图谱的问答系统基于知识图谱的多轮问答附完整代码数据详细教程

这个项目已实现的功能：1.闲聊类的单论对话2.基于知识图谱的多轮问答数据链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1oPr1m8aaIeoMu53OIEULPg提取码：fh39一、项目来源由于之前用

计算机毕设论文·2025-02-17 07:27

知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器？

简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一，可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成，可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。

知识大胖·2025-02-17 07:53

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介

2301_76348014·2025-02-17 06:49

电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，

车载诊断技术·2025-02-17 06:19

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-17 05:07

DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决

点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力，正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。

学无止尽5·2025-02-17 04:59

nlp技术

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）技术是一种计算机科学与人工智能的交叉领域，涉及机器对人类语言进行处理和理解的能力。

tqs_12345·2025-02-17 01:10

做其他的不好吗？别写代码了(4)

未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如机器学习、数据分析等,以适应A

chalmers_15·2025-02-17 01:39

2025 机器学习方向毕业设计选题清单：开题指导与建议

Krin_IT·2025-02-17 01:36

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。

景联文科技·2025-02-17 00:35

景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型

数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。

景联文科技·2025-02-17 00:05

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

高效高并发调度架构

常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基

之群害马·2025-02-16 23:59

Anaconda3 介绍和安装

介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算，主要面向数据科学和机器学习领域。

gorgor在码农·2025-02-16 23:25

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件

Carl_奕然·2025-02-16 22:49

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

深度学习（1)-简单神经网络示例

在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现

yyc_audio·2025-02-16 21:41

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。

DuHz·2025-02-16 21:36

Python爬虫——网站基本信息

Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力，让我们能够在网络的广袤土地上狩猎，为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储

IT·小灰灰·2025-02-16 20:35

Python：第三方库

pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘

衍生星球·2025-02-16 20:00

《一文吃透！NLTK与SpaCy，自然语言处理的神兵利器》

在人工智能的璀璨星空中，自然语言处理（NLP）无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言，极大地推动了智能交互的发展。

·2025-02-16 18:20

AI —— 文字生成图片的逻辑

在NLP的成熟度如此高的情况下，对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字（在一个宁静的日子里，师兄与师妹并辔而

鱼不知海·2025-02-16 18:16

【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术

从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。

云博士的AI课堂·2025-02-16 18:46

预测股票走势的ai模型

✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股

roxxo·2025-02-16 17:10

Deepseek详细的自我介绍

DeepSeek：中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔，核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室，团队在NLP

welcome_123_·2025-02-16 16:06

DeepSeek推荐未来好就业的十大专业

一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业，构成了这一前沿领域的核心。

东锋1.3·2025-02-16 15:59

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，

SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

产品经理学习——AI产品

AI产品分类AI产品分为软件型和软硬件结合型，软件型的AI产品主要是具备理解、推理和决策能力的AI，如NLP（自然语言处理）系统或者创造类，创作型内容如音乐、艺术和写作等。

Li灿灿·2025-02-16 10:17

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、

飞300·2025-02-16 10:15

智能客服平台的架构设计：实现高效、安全、可靠的服务运行

智能客服平台的架构设计,实现高效、安全、可靠的服务运行关键词：智能客服、架构设计、高效性、安全性、可靠性、微服务、自然语言处理、机器学习1.背景介绍在当今数字化时代,客户服务已成为企业与客户之间沟通的关键纽带

AI天才研究院·2025-02-16 09:40

构建知识图谱之二（知识图谱构建技术）

ArchitectureofKnowledgeGraphConstructionTechniques知识图谱构建技术论文链接：https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-19/articles

tomlone·2025-02-16 09:40

【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节：Adaptive Learning Rate

文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck≠SmallGradient首先要明确的一点是，目前当我们用gradientdescend来做optimizati

Harryline-lx·2025-02-16 07:21

机器学习-33-机理模型和非机理模型

1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法，它们具有以下特点：1.1机理模型(1)特点：机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点：机理模型能够提供深入的理解和解释，并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察，从而支持优化、控制和设计决策。(3)缺点：机理模型的建立需要详细的物理

皮皮冰燃·2025-02-16 06:20

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