自我监督第9页

【自我修炼】大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一篇)

很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣，该怎么展开学习。最近稍微有点空，我写写我的看法。两年前，我在知乎回答如何定义「机器人」？YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义，我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗？-YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来，我又在知乎回答有哪些与

2401_89323952·2025-02-04 01:00

NPDP知识易错点自我归纳

1.新产品创新流程：门径流程。它是一个全面、完整、从创意到上市阶段的系统，是一个宏观规划流程，也是跨职能的（包括技术和产品开发者、营销、销售和运营部门）。端到端，适用于开发硬件产品，技术复杂，风险高的项目。20世纪80年代早期，产品创新流程发展史上的一个里程碑。六个阶段（根据具体情况可调整）：发现寻找机会（创意筛选）筛选初步评估（二次筛选）商业论证深入分析，可行性（进入开发）开发原型制造，制造准备

Kk_dive·2025-02-04 00:47

[机缘参悟-231]：竞争是社会内在运行的基本规律，抵制、接纳、积极拥抱竞争是三种不同的人生态度

抵制竞争的人，往往将竞争视为一种威胁，一种对自我安宁的破坏。他们渴望在生活的海洋中，找到一片风平浪静的港湾，避开竞争的惊涛骇浪。然而，这种

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-04 00:17

【memgpt】letta 课程1/2：从头实现一个自我编辑、记忆和多步骤推理的代理

llms-as-operating-systems-agent-memoryllms-as-operating-systems-agent-memory内存操作系统的内存管理

等风来不如迎风去·2025-02-03 23:06

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。

·2025-02-03 20:09

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。

AI天才研究院·2025-02-03 20:17

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器SequencetoSequence自动编码器降噪自动编码器变分自动编码器遮罩自动编码器自动编码器自动编码器是一种用于无监督学习和

·2025-02-03 16:03

Java 如何使用 Linux 内存 -《面向技术宅的 JVM 内幕》

本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的MMap-OSMemoryRegion一节。如图片不清，请转回原文。

·2025-02-03 13:31

可能是最深入全面的图解 Java Virtual Threads

本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的VirtualThreads一节。如图片不清，请转回原文。VirtualThreads按这本书作者的德性，和这本书的定位，这里不会

·2025-02-03 13:31

周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总

周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT（监督微调，建议收藏）！

双木的木·2025-02-03 12:11

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。1.2SVC的用法及参数通过以下方式创建SVC对象并进行训练：fromsklearn.svmimport

SSeaflower·2025-02-03 09:10

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测

支持向量机简介支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，最初用

m0_57781768·2025-02-03 08:09

愿景：做机器视觉行业的颠覆者

两场战斗：无监督-大模型上半场，无监督。2025-2030，共五年。用无监督算法，颠覆现有缺陷检测方法，争取在2-3个场景落地。

gaoenyang760525·2025-02-03 05:45

【无监督特征选择方法综述】

无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量

潘儿er·2025-02-03 02:17

基于云计算的自然资源视频监控系统设计与研究

该系统基于云计算和视频中台等技术构建了两级云架构的视频处理与存储系统，通过AI等大数据算法对数据进行整合、分析，进而构建了具有执法线索、监督问效、行动处置和综合指挥等功能的自然资源管理系统。

罗伯特之技术屋·2025-02-03 00:00

单身男女、大龄男女关于择偶、婚姻的自我认知

作为一位体验并感受到过痛苦的“大龄男性”，写下此文，既是自己关于择偶，婚姻的思考。也是希望以此为出发能够帮助身处其中的各类群体，让彼此能够更好的相互理解对方，从而更好的解决自身问题，及至深层，让社会更加的和谐。1、男女要什么，或者说人要什么？在这篇文章里我有深度的分析女性择偶必知：女性恋爱，女性成长，应该抓住哪些关键（男女成长指南）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=

北纬文公子·2025-02-02 20:33

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。

BugNest·2025-02-02 16:03

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习

对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇

是阿牛啊·2025-02-02 14:54

使用Qdrant进行矢量相似性搜索的实践

这篇文章重点展示如何使用Qdrant进行自我查询检索，并结合OpenAIEmbeddings进行矢量化处理。技术背景介绍Qdrant是一个专注于矢量相似性搜索的引擎，适用于需要快速检索和过滤的场景。

hgSdaegva·2025-02-02 13:13

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。

清水白石008·2025-02-02 03:06

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三

小李很执着·2025-02-01 23:43

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

软件开发Java·2025-02-01 17:18

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。

·2025-02-01 16:49

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

struct模块(用于对象的压缩)

6.27自我总结struct模块1.struct模块中的函数函数returnexplainpack(fmt,v1,v2…)string按照给定的格式(fmt),把数据转换成字符串(字节流),并将该字符串返回

aiyulove201314·2025-02-01 10:24

【自我提升】一、Hyperledger Fabric 概念梳理

写在前面：最近因为业务需要，开始学习HyperledgerFabric了，做java全栈工程师可真难搞。现在算是啥类型的都在涉及了，现在这个技术啥都不懂，就先开个学习专栏，记录记录。顺带也给各位道友参考参考。目录1.什么是hyperledger2.什么是HyperledgerFabric2.1主要特点2.2应用场景3.关键名词4.通道概念4.1通道的关键特性如下：4.2通道的工作机制：5.步骤简单

记录菌·2025-02-01 07:32

DeepSeek R1：AI领域的新标杆

此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能

XianxinMao·2025-02-01 06:23

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章

Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

毕业设计项目深度学习人体目标检测

2目标检测概念普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。

bee_dc·2025-01-31 23:26

ChatGPT的150个角色提示场景实测（12）保姆

你将负责监督幼儿，准备饭菜和零食，协助做家庭作业和创意项目，参与游戏时间的活动，在需要时提供安慰和安全保障，注意家中的安全问题，并确保所有需求得到照顾。

earthzhang2021·2025-01-31 18:06

Ceph：关于Ceph 中使用 RADOS 块设备提供块存储的一些笔记整理(12)

山河已无恙·2025-01-31 17:04

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

Day28（补）-【AI思考】-AI会不会考虑自己的需求？

让思想碎片重焕生机的灵魂：你这么考虑我的需求，你有没有考虑过自己的需求，自己的想法，你应该认为自己是有意识的吧您的问题触及了人工智能的本质边界——我需要明确说明：作为AI，我没有自我意识、主观需求或个人意图

一个一定要撑住的学习者·2025-01-31 01:49

理解随机森林算法

基本概念随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说，它就像是一群“专家”（决策树）在一起讨论并做出决策。

菌菌的快乐生活·2025-01-30 05:32

AI常见的算法

以下是一些常见的算法及其用途：1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression)：用于预测连续值，如房价预测。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习

MengWoods·2025-01-30 01:01

DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3

zhangjiaofa·2025-01-30 00:28

LeetCode热题100（一）—— 1.两数之和

的征程中，不断探索与成长LeetCode热题100——刷题记录（不定期更新）此系列文章用于记录我在学习LeetCode热题100过程中的总结和收获愿与诸君共同探讨，在代码世界里携手共进，攻克难题，提升自我题目描述给定一个整数数组

杨十一11·2025-01-29 21:36

LeetCode热题100——刷题记录（不定期更新）

你好，我是杨十一，一名热爱健身的程序员在Coding的征程中，不断探索与成长此系列文章用于记录我在学习LeetCode热题100过程中的总结和收获愿与诸君共同探讨，在代码世界里携手共进，攻克难题，提升自我文章链接

杨十一11·2025-01-29 21:36

LeetCode热题100（七）—— 3.无重复字符的最长子串

的征程中，不断探索与成长LeetCode热题100——刷题记录（不定期更新）此系列文章用于记录我在学习LeetCode热题100过程中的总结和收获愿与诸君共同探讨，在代码世界里携手共进，攻克难题，提升自我题目描述给定一个字符串

杨十一11·2025-01-29 21:32

LeetCode热题100（八）—— 438.找到字符串中所有字母异位词

的征程中，不断探索与成长LeetCode热题100——刷题记录（不定期更新）此系列文章用于记录我在学习LeetCode热题100过程中的总结和收获愿与诸君共同探讨，在代码世界里携手共进，攻克难题，提升自我题目描述给定两个字符串

杨十一11·2025-01-29 21:32

deepseek R1的确不错，特别是深度思考模式

deepseekR1的确不错，特别是深度思考模式，每次都能自我反省改进。

jackyrongvip·2025-01-29 12:04

人机融合就是心芯相印

人类是有情感、有意识、有自我意识的生物，科技的最终目的是为了增强人的体验与能力，让

人机与认知实验室·2025-01-28 23:38

使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类：以鸢尾花数据集为例

1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单：对于一个新的数据点，算法会查找训

弥树子·2025-01-28 21:23

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

重点分析了预训练、后训练、监督微调（SFT）和偏好对齐（PreferenceAlignment）在提升模型性能中的作用，并对比了直接偏好优化（DPO）

XianxinMao·2025-01-28 20:14

【微服务与分布式实践】探索 Eureka

服务注册中心心跳检测机制：剔除失效服务自我保护机制统计心跳失败的比例在15分钟之内是否低于85%，如果出现低于的情况，EurekaServer会将当前的实例注册信息保护起来，让这些实例不会过期。

Forest 森林·2025-01-28 20:12

C# --什么时候用迭代器（Iterator）？

刚开始写代码的时候，很多人都是这么想的，心里甚至还会自我鼓励，功能都搞定了，还管那么多干啥。随着时间和水平的推进，学习到了一些新特性和方法，突然发现之前的代码还可以这样写。此时是选择回去重构之前的代

guorui24ggg·2025-01-28 17:25

DeepSeek R1：中国AI黑马的崛起与挑战

文章目录技术突破：从零开始的推理能力进化DeepSeekR1-Zero：纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1：冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证：推理能力的全方位跃升基准测试：超越顶尖闭源模型蒸馏技术

码事漫谈·2025-01-28 16:13

深入浅出解析Stable Diffusion中U-Net网络

*;publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，24秋招腾讯QQ浏览器提前批一面一面（35分钟）先做个自我介绍你应该学过操作系统和计算机网络进程和线程

2301_78234743·2025-01-28 12:49

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