菜鸟上路：机器学习第22页

读刘润老师的《2022，拼命做多自己》

在海拔3300米的地方，出现了高原反应，再加上路况颠簸，十分难受。因此，有时不能完成当天的骑行计划。刘润

墨风的阁楼·2024-02-13 13:52

利用生成式AI的产研流程：创新与效率的完美结合

它通过机器学习算法来学习和模拟现实世界中的数据分布，然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。

·2024-02-13 13:15

人脸追踪案例及机器学习认识

1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装，我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在，只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置，再指示舵机运动，进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸，我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT（寻找最大的人脸

vv不说话·2024-02-13 12:13

李宏毅机器学习——回归实验

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体，动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3

migugu·2024-02-13 12:15

150斤的女人上路了D1

这次疫情的，让我有了时间充分和自己呆在一起，从一开始睡了一个月，研究短视频一个月，做了两次直播，做了6个视频。涨了50个粉丝。虽然这个结果并没有想象很多人一夜暴富的结果。可是我定下来了，我不在焦虑，我允许自己去尝试新的结果。所以我来了，这次，我来了，我来了。我觉得按照新的规矩来。需要学习按时喝水，泡脚，同时要好好的规律吃饭。当你开始了，你就已经成功了。第一天我吃了鸡蛋，一个鸡柳干子饼。喝水1200

穿xs的阳子小姐·2024-02-13 11:35

为了更了解女友的情绪，我居然...

回归正题，目前大模型、机器学习风头正盛，对于我们正常打工人来说，离得远，也不远。你可能早已听说，但如果让你来做，无从下手，什么？先买1000张RTX5000显卡吗？

不懂前端的运维不是好架构·2024-02-13 11:34

python+大数据学习打卡day1

企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(bigdata)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主

岁月不静好456·2024-02-13 11:11

hashMap的底层数据结构

hashmap的底层原理是许多java程序员面试中几乎次次被提问的问题，对于菜鸟的我两年前被面试也是被问了好多遍，所以有空整理与大家一块学习，hashmap现在大家提起来说的最多的也是红黑树，这几天一直在看红黑树相关的文章

程序猿MM·2024-02-13 10:58

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。

小贝学生信·2024-02-13 09:46

SpringBoot菜鸟入门学习（1）

一.springboot简单介绍首先可以先了解一下什么是springboot，它是一个框架，目的是用来简化Spring应用的创建、运行、调试、部署等。springboot中提供了很多依赖，这样使得用户在开发中可以把重点放在代码的开发。想要了解更多详细概念可以自行搜索这里不做太多介绍。二.springboot项目创建learn文件夹中可以创建多个模块，如果在学习不同内容时想创建多个模块并且随时查看，

布吉岛-·2024-02-13 09:28

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有：简单交叉验证（HoldOut检验，例如train_test_split）、k折交叉验证（例如KFold）、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score是根据模型进行计算，计算交叉验证的结果，你可以简单认为就是cr

一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

旅行的意义

每一年都会踏上路途，去欣赏大自然馈赠的美好，今年也如期而至。喜欢秋天干净的天气，连帝都的雾霾都被秋的澄澈所渲染。湛蓝的天空会让心情变得格外好。离开繁华都市，喧嚣吵闹。给自己的心灵一片净土。

莫斯科的阳光Y·2024-02-13 08:07

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。（AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释）

无水先生·2024-02-13 07:07

机器学习原型聚类

1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类，混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

AI绘画API：提升艺术创作的效率和品质

它可以通过机器学习技术学习艺术家的创作风格和技巧，生成具有相似风格的创作作品。在

API小百科_APISpace·2024-02-13 07:25

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！

统计学家·2024-02-13 07:20

《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用

软工菜鸡·2024-02-13 06:35

语言模型大战：GPT、Bard与文心一言，谁才是王者？

在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关领域的高等教育背景，有些还拥有博士学位。

栈江湖·2024-02-13 06:27

Codeforces Round #898 (Div. 4) 1873E - Building an Aquarium 二分查找 c语言写法

这里是刚学c语言没多久的菜鸟一只这是从我同学那借鉴（抄）来的代码进行了注释分享给跟我这个阶段一样的人重要的思想就是二分查找，而这个代码个人觉得妙在“while(!

好爽一爽·2024-02-13 05:08

探索XGBoost：时间序列数据建模

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:22

探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:19

安装sqlyog之前需要安装mysql吗_MySQL和SQLyog的配置-安装及遇到的问题

1.安装MySQL我先是参考了菜鸟教程上的##此篇博客#安装成功的。这两篇教程最大的差别是在于下载的版本不同。

未来以至·2024-02-13 05:48

机器学习之xgboost算法及特征筛选和GridSearchCV

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsimportpicklefromxgboost.sklearnimportXGBRegressorfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromclean_dataimportpre

Jlan·2024-02-13 02:09

linux命令大全

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，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

默默编码的Fxdll·2024-02-13 02:31

原创搞笑视频《不许提油》

汽车在加油站加完油，继续上路。汽车快上坡时，小欢喊：“减油，减油。”司机老张问小欢：“怎么这回喊减油了。”小欢：“您不是不让我喊加油吗？我只能给比赛对方减油了。”司机老张：“你没看我上坡吗？以后加油减

小文兴宇·2024-02-13 02:07

如何交付机器学习项目：一份机器学习工程开发流程指南

摘要：本文描述机器学习任务的“OODA环”的概念，迭代地执行四个过程：分析、选择方法、实现、测量步骤，循环此过程以提升开发效率。

城市中迷途小书童·2024-02-13 02:44

在路上

人生就像一场旅行，不必在乎目的地，要在乎的，是沿途的风景，以及看风景的心情，让我们怀揣着一张纸上路，管它是泛黄的，还是新的呢？

沐晨晨写作人·2024-02-13 00:27

Taurus: 面向机器学习的数据面架构

日益复杂的网络和多样化的工作负载要求网络内置更多的自动化决策能力，通过可编程网络设备在用户面支持机器学习工作负载就是一个可能的选项，本文提出了一种支持用户面推理的架构设计，相对控制面机器学习的性能有数量级的提升

DeepNoMind·2024-02-12 23:01

给儿子的第12封信：《释放大脑，养成随时做某事的习惯》

比如取完快递，妈妈就会在菜鸟驿站，立即把这条短信删除。现在又养成了随时记账，随时清理相册，随时清理微信对话框的习惯。养成随时做某事的习惯，可以为日后节省许多时间，减少许多烦恼。

莹莹见字如面·2024-02-12 23:54

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

Python学研大本营·2024-02-12 23:17

这次理解透彻了！用代码从零实现大模型的自注意力、多头注意力。。。

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。

Python算法实战·2024-02-12 23:47

葫芦书第一章——特征工程

葫芦书是机器学习岗位面试的必读书，第一遍读，就当作对自己这四个月以来入门机器学习的知识测验，顺便查漏补缺。

单调不减·2024-02-12 22:08

我的2021成就100之物质财富

我交齐全年的保费，还支持了老婆部分保费4、我在5月份购买了人生的第一辆车，实现了代步工具的迭代5、我实现了工资以外的其他收入，在这一项上与往年比实现了较大幅度的增长6、我换了电瓶车的电瓶，老车变新车，重新可以好好上路了

文成风行者·2024-02-12 22:38

2021-05-11

春季过了好久夏天不紧不慢的到来早上的云层还是有些灰暗吃过早饭云开始透亮起来早上的外套也变得热了起来阳光透过树叶的缝隙照在了大地上路上行人往树荫处走去早起晨跑的人们也开始归来马路上的汽车逐渐多了起来人们开始了忙碌的一天

只是一只小小黄·2024-02-12 21:13

第七届核磁机器学习班（训练营：2023.9.4~9.16）

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★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

茗创科技·2024-02-12 21:08

菜鸟A队小记-夜的欢娱之一:饭堂回忆

特别是进入菜鸟A队后。晚上变得热闹多了。后来回想，往往是种向往。那些夜的记忆，有饭堂的各种聚会，有教室组织的晚会，有操场的欢歌，有节日时的庆祝，也有帐篷下的畅聊。

遇梦四叶草·2024-02-12 21:23

[韩顺平]python笔记

python对大数据分析、人工智能中关键的机器学习、深度学习都提供有力的支持Python支持最庞大的代码库，功能超强数据分析：numpy/pandas/os机器学习：tensorflow/scikit-learn

超级用户 root·2024-02-12 20:54

《统计学简易速速上手小册》第9章：统计学在现代科技中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1统计学与大数据9.1.1基础知识9.1.2主要案例：社交媒体情感分析9.1.3拓展案例1：电商销售预测9.1.4拓展案例2：实时交通流量分析9.2统计学在机器学习和人工智能中的应用9.2.1

江帅帅·2024-02-12 20:54

产品经理内容分享(六)：AI产品经理需必备那些能力

目录必备的AI技术知识第一章：AI产品经理是否需要懂技术及其程度第二章：AI产品经理必备的AI技术基础知识——基础算法与机器学习方法第三章：AI产品经理必须要懂的AI技术知识——场景应用第四章：AI算法与模型的关系第五章

之乎者也··2024-02-12 20:45

2020-12-22

调整一下记录的时间准备把时间放到早晨经过一晚上的沉淀也是昨天的一个回忆同时也可以对今天的任务做一个规划短暂的停歇也是可以原谅的但是不可以原谅的是一蹶不振要知道自己是干嘛的每个阶段以及每个时期的任务一点点的向目标靠近走很长的路要记得最初的目的不是为了锻炼身体就要记得自己的目标沿途的风景交往的人都是生活一个是对老梁昨天讲的关于情商的课程的一个回顾以及自己的一个看法收获不足与提升的方面还有就是机器学习接

QuietRG·2024-02-12 20:20

探索嵌入式系统的未来发展趋势

1.人工智能与机器学习的融合随着人工智能和机器学习技术的快速发展，嵌入式系统将更多地融合这些先进技术。未来的嵌入式系统将具备更强大的智能和

迷璃学妹·2024-02-12 20:40

蜗牛越狱之回家

饱足一顿后，我就开始上路了。草又密又高，走了一会儿，我经找不到方向了。这时我想起一件事，每天会在六点半准时浇水，这是此地会成为泥潭，只要陷入其中，就会永无见天之日。

孙小行者·2024-02-12 19:53

两个故事

他挑起两个箱子上路，反倒觉得轻松了很多。还有一个数事，在一场激烈的战斗中，上尉忽然发现一架敌机向阵地俯冲下来。照常理，发现敌机俯冲时要毫不犹豫地卧倒。可是上尉

飞飞随心随缘·2024-02-12 19:18

【lesson49】信号之信号产生

例如：红灯+停、绿灯+行2.我们在我们的脑中能够识别这些信号3.如果某个特定信号没有产生，但是我们依旧知道应该如何处理这个信号4.我们在收到这个信号的时候，可能不会立即处理这个信号例如：你的快递到菜鸟驿站了

(unstoppable)·2024-02-12 19:05

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

过拟合和欠拟合的表现和解决方法。其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见。过拟合过拟合的表现模型在训练集上的表现非常好，但是在测试集、验证集以及新数据上的表现很差，损失曲线呈现一种高方差，低偏差状态。(高方差指的是训练集误差较低，而测试集误差比训练集大较多)过拟合的原因从两个角度去分析：模型的复杂度：模型过于复杂，把噪声数

是Dream呀·2024-02-12 19:05

图解word2vec，入门自然语言处理必看

图解word2vec精翻版，加入了自己的理解，和稍微有点出入，http://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/image词嵌入（embedding）是机器学习中最惊人的创造

学术Fun·2024-02-12 19:42

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linge511873822·2024-02-12 18:21

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