美团论文机器学习第5页

Transformer 的辉煌与大模型方向确立，点燃AGI之火把

技术壁垒：模型，技术，开源CUDA壁垒：PTX编程更加底层，大量中国硬件公司，可以适配Transformer架构的奠基2017年，Vaswani等人发表了开创性论文《AttentionisAllY

dingcb168·2025-02-11 07:47

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

增强具身基础模型的通用动作

25年1月来自清华大学、商汤科技、北京大学、北邮和上海AI实验室的论文“UniversalActionsforEnhancedEmbodiedFoundationModels”。

硅谷秋水·2025-02-11 04:25

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

分库分表后，有哪些查询问题？该如何解决？

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析

码炫课堂-码哥·2025-02-11 00:53

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

【2023-03-06】小红书C++开发一面面经

搜索公众号【TechGuide】回复公司名，解锁更多新鲜好文和互联网大厂的笔经面经，目前已更新至美团、微软…作者@TechGuide【全网同名】背景面试时间：3.6面试岗位：C++开发面试类型：实习有很多首次参加校招或者实习的小伙伴

TechGuide·2025-02-10 23:44

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

【论文精读】A data-driven model for social media fake news detection

论文下载地址：JUST-2021-0215.pdf(ustc.edu.cn)https://just.ustc.edu.cn/article/pdf/preview/JUST-2021-0215.pdf

智算菩萨·2025-02-10 23:41

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。

❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

windows安装nc命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

【AI论文】LIMO：推理中少即是多

摘要：我们提出了一项重大发现，这一发现挑战了我们对大型语言模型中复杂推理能力涌现方式的理解。传统观点认为，复杂的推理任务需要大量的训练数据（超过10万例）。然而，我们证明，令人惊讶的是，仅需极少的示例就能有效激发复杂的数学推理能力。通过全面的实验，我们提出的LIMO模型在数学推理方面表现出前所未有的性能。仅凭817个精心挑选的训练样本，LIMO就在AIME数据集上取得了57.1%的准确率，在MAT

东临碣石82·2025-02-10 16:55

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

基于无线网状网的变电站视频监控系统的设计与实现(源码+万字报告+实物)

目录摘要3ABSTRACT4目录61引言71.1研究背景与意义71.2国内外发展现状81.2.1国外发展现状81.2.2国内发展现状91.3论文的组织结构111.4本章小结112相关理论122.1无线网状网基本理论

炳烛之明科技·2025-02-10 15:16

花旗银行java面试_花旗金融—面经（已offer）

带成绩单)晚上：offercall,签约1.英文自我介绍(由于我没有准备，现场发挥，说的有点不好，讲到后来自己都笑，面试官很好，一直点头示意，哈哈哈，估计看出我英文太菜了，好在项目经验那块是看了大量的英语论文

m0_74823658·2025-02-10 15:16

基于zigbee的柑橘果园信息获取与智能浇灌系统（论文+源码）

总体设计本课题主要内容为设计实现一款基于Zigbee的柑橘果园信息获取与智能浇灌系统，其系统框图如图1所示，因此在设计内容上设计如下：1）整个系统包括一个Zigbee协调器和两个Zigbee终端节点；2）Zigbee终端节点1，负责检测柑橘果园内的温湿度，光照，土壤湿度等环境参数；3）Zigbee终端节点2，负责控制LED灯，继电器灌溉等设备；4）Zigbee协调器一方面接收和控制两个节点的信息，

沐欣工作室_lvyiyi·2025-02-10 15:15

停车场管理系统的设计与实现（论文+源码）

2.2系统方案设计根据系统功能的设计要求，展开停车场管理系统设计。如图2.1所示为系统整体框图。系统采用STM32单片机作为系统主控核心，结合US-016超声波模块、RC522RFID模块、DHT11温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器、WiFi模块、OLED液晶、蜂鸣器等构成整个系统，在功能上，其通过通过超声波检测车位是否空闲，车位配有车位灯。当用户找不到车位可以通过手机点亮车位灯，停车场配有温湿度

沐欣工作室_lvyiyi·2025-02-10 15:44

计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

它涉及到多个复杂的技术领域，包括图像处理、模式识别、机器学习等。核心算法与技术图像预处理：这是计算机视觉的第一步，主要包括图像的降噪、增强对

2501_90175811·2025-02-10 14:40

基于无线的分布式温度采集报警系统设计（论文+源码）

2.1系统的功能及方案设计本次基于无线的分布式温度采集报警系统主要包括：传感器节点、协调器节点和监控中心。传感器节点进行数据采集、处理和数据转发功能。协调器节点负责zigbee网络的建立与管理，接收传感器节点的数据并转发给监控平台；PC监测中心接收数据，进行数据处理，发送相关的报警信息。本课题完成监测系统的设计：通过网络接收zigbee网络送来的数据，对数据进行分析处理，分项显示数据，对于超过警戒

沐欣工作室_lvyiyi·2025-02-10 14:10

springboot+vue博物馆预约参观系统【开题+程序+论文】

系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着文化事业的蓬勃发展和民众对精神文化需求的日益增长，博物馆作为传承历史、弘扬文化的重要场所，吸引了越来越多的参观者。然而，传统的参观模式往往面临人满为患、排队等候时间长等问题，不仅影响了参观者的体验，也给博物馆的管理带来了巨大压力。因此，开发一套高效、便捷的博物馆预约参观系统显得尤为重要。该系统旨在通过信息化手段，优化参观流程，提升博物馆的服务质量和参观者的满

春江学长-毕设·2025-02-10 14:08

基于微信小程序的餐饮外卖平台的设计与实现

文章目录具体实现截图项目和技术介绍uniapp+hbuilderx+mysql小程序框架以及目录结构介绍java类核心代码部分展示论文写作大纲参考源码获取/详细视频演示具体实现截图项目和技术介绍数据库工具

qq840612233·2025-02-10 14:01

深入浅出：Java 抽象类与接口【论文投稿-2025年人工智能与产品设计（AIPD 2025）】

大会官网：www.icaipd.com前言Java是一种面向对象的编程语言，其中抽象类和接口是实现多态和设计模式中的重要工具。它们在编程中具有重要的地位，能够有效提高代码的灵活性和可维护性。尽管它们有一些相似之处，但在语法和应用场景上存在许多不同点。本博客将深入探讨抽象类和接口。一、什么是抽象类（AbstractClass）？1.抽象类的定义抽象类是一个不能被实例化的类。它被用来作为其他类的基类，

禁默·2025-02-10 13:25

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前，人工智能（AI）取得了令人瞩目的进步，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

内部视频放送 |《Python安全攻防：渗透测试实战指南》知识星球

在科研方向，发表并检索EI论文3

Ms08067安全实验室·2025-02-10 11:40

雷军力荐学 AI，背后隐藏着怎样的时代密码？

目录一、本篇背景：二、AI发展现状与趋势：2.1AI发展历程回顾：2.2当前AI应用领域：2.3AI未来发展趋势：三、AI核心技术剖析：3.1机器学习基础：3.2深度学习核心：3.3自然语言处理要点：3.4

羑悻的小杀马特.·2025-02-10 10:35

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、期刊写作与指导，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信或扫描文章底部二维码。

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-10 09:24

Julia语言的编程范式

Julia语言的编程范式引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的迅猛发展，编程语言的选择对研究者和开发者来说变得尤为重要。

段慕华·2025-02-10 05:37

TC-LLaVA论文笔记

RoPE介绍理解LLM位置编码:RoPE|LinsightMotivation在基于视频的multimodallargelanguagemodel中，更好地利用视频提供的时序信息。MethodTemporal-AwareDualRoPE之前的RoPE公式：A(qTm,kFnVz)=Re[qTmkFnVzei(P(Tm)−P(FnVz))θ]A_{(q_{T_m},k_{F_nV_z})}=Re[q

0yumiwawa0·2025-02-10 03:27

【论文阅读笔记|EMNLP2023】DemoSG: Demonstration-enhanced Schema-guided Generation for Low-resource Event Ext

论文题目：DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源：EMNLP2023

Rose sait·2025-02-10 03:57

论文解读（MGAE）《MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs》

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统论文信息论文标题：MGAE:MaskedAutoencodersforSelf-SupervisedLearningonG

虚幻私塾·2025-02-10 03:26

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归

武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。通过鞍点优化框架，作者提供了对抗攻击和防御机制的统一视角，并在MNIST和CIFAR-10数据集上验证了其方法的有效性。本文的核心贡献包括：1）定义攻击模型和扰动集以优化模型参数；2）强调网络容量对对抗鲁棒性的影响；3）提出对抗训练作为提升模型鲁棒性的关键方法。本文为深度学习模型的对抗鲁

智算菩萨·2025-02-10 03:25

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。

一只波加猹~·2025-02-10 03:54

CNN-day5-经典神经网络LeNets5

经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业（邮政行业）价值的卷积神经网络参考：论文笔记：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN

谢眠·2025-02-10 03:54

[论文笔记] llama3.2 蒸馏

参考链接：LLaMA3.2技术报告：GitHub-meta-llama/llama-stack:ModelcomponentsoftheLlamaStackAPIs[2407.21783]TheLlama3HerdofModelshttps://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/HuggingFac

心心喵·2025-02-10 03:24

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，

Red Red·2025-02-10 03:53

Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术

第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（下载、安装与版本选择）。2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）7、实操练习第

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-10 03:51

无人机目标追踪技术

目标识别与跟踪算法：采用机器学习和深度学习算法，无人机能够识别和分类不同的目标，并对目标进行

kely117·2025-02-10 02:48

AI学习专题（一）LLM技术路线

梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

【论文投稿】Python 网络爬虫：探秘网页数据抓取的奇妙世界

【IEEE出版|广东工业大学主办】第五届神经网络、信息与通信工程国际学术会议（NNICE2025）_艾思科蓝_学术一站式服务平台目录前言一、Python——网络爬虫的绝佳拍档二、网络爬虫基础：揭开神秘面纱（一）工作原理：步步为营的数据狩猎（二）分类：各显神通的爬虫家族三、Python网络爬虫核心库深度剖析（一）requests：畅通无阻的网络交互（二）BeautifulSoup：解析网页的艺术大师

m0_74824661·2025-02-10 00:00

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练：基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2.DeepSeek-R1-Zero:ReinforcementLearningontheBaseModelReinforcementLearningAlgorithm(GRPO重点)Rewar

tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？

·2025-02-09 22:18

使用MATLAB实现SMOTE算法

在数据挖掘和机器学习中，合成少数类过采样技术（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique，简称SMOTE）是一种常用的处理类别不平衡问题的方法。

PixelLancer·2025-02-09 22:42

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