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深度学习基因组学+机器学习单细胞分析,当下最火热研究方向!
深度学习通过强大的深度
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模型从高维大数据中自动
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数学工具构造器
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2025-02-02 06:22
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FFmpeg工具使用基础
一、FFmpeg工具介绍FFmpeg命令行工具主要包括以下几个部分:ffmpeg:编解码工具ffprobe:多媒体分析器ffplay:简单的
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播放器这些工具共同构成了FFmpeg的核心功能
2035去旅行
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2025-02-02 05:44
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探索实时通信新可能:Python中的WebRTC和ORTC库——aiortc
基于Python的标准异步I/O框架——asyncio,它提供了一种在Python中进行实时
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传输和数据通道交换
邬情然Harley
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Python实现WebRTC推流直播
WebRTC(Web实时通信)是一种支持浏览器之间实时
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通信的开放标准。在本文中,我们将使用Python编程语言实现WebRTC推流直播功能,并提供相应的源代码示例。
WaJulia
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2025-02-02 05:08
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webrtc
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使用Python实现实时视频传输的WebRTC
WebRTC(Web实时通信)是一种开源项目,提供了在Web浏览器之间进行实时
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通信的能力。在Python中,我们可以使用WebRTC库来实现实时视频传输。
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2025-02-02 05:38
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海思媒体处理平台架构分析
视频编码
(VENC):编码模块接收VI捕获并经VPSS处理后输出的图像数据,可叠加用户
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2025-02-02 02:29
海思平台记录
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编解码 -- MediaCodec
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消失的旧时光-1943
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遥感反演,基于BP
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的盐渍土盐分遥感反演模型研究
采用遥感技术和BP
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技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。
老许的花开
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2025-02-02 01:24
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大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP
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、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
赵钰老师
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2025-02-02 01:50
ChatGPT
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随机森林
【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法
computer-vision/yolo3d/代码:https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开:物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测
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训练预测参数的设计模型训练与距离测算
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2025-02-01 23:40
YOLOv8系列
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【小白学AI系列】NLP 核心知识点(三)Word2Vec
Word2Vec定义:Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术,基于
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2025-02-01 18:31
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图像超分,提高图像分辨率的方法和工具
基于深度学习的图像超分技术,可以利用深度
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学习图像的高频部分,从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结:传统方法效果不
风暴之零
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深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用
1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN(卷积
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)应用:图像分类、物体检测(车辆、行人、交通标志)、语义分割(道路、车道线)。
eso1983
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2025-02-01 12:37
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自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)
常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于
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的方法Word2Vec
纠结哥_Shrek
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2025-02-01 09:19
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基于深度学习的大规模模型训练
基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度
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,以处理复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。
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2025-02-01 07:56
深度学习dnn
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深度解读大语言模型中的Transformer架构
一、Transformer的诞生背景传统的循环
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(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构,在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。
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2025-02-01 05:16
transformer
Transformer模型结构分析:Encoder、Decoder以及注意力机制详解
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出,其基本思想是使用注意力机制代替循环
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(RNN)或卷积
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(CNN),是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译
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2025-02-01 04:59
Python实战
大数据AI人工智能
自然语言处理
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语言模型
编程实践
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鸿蒙5.0版开发:媒体数据封装
HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目,看这一篇文章就够了(部分项目附源码)媒体数据封装开发者可以调用本模块的NativeAPI接口,完成
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炫酷盖茨猫先生
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2025-02-01 03:27
鸿蒙5.0开发
ArkTS组件
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基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积
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(CNN)的方法,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,在行人检测中取得了显著的效果。
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Python从0到100(八十六):
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-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、
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以及人工智能相关知识
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【人工智能】基于Python的机器翻译系统,从RNN到Transformer的演进与实现
在本篇文章中,我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环
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(RNN)到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
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机器翻译
python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)
这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度
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的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题
非凡运营笔记
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跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN
2.4.2GMN图
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(GraphNeuralNetworks-GNNs)是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。
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2025-01-31 22:43
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物联网
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漏洞挖掘
跨架构
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项目报告
讯飞智作 AI 配音技术浅析(一)
其核心技术主要涵盖以下几个方面:1.深度学习与
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讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力,通过以下关键模型实现语音合成:Tacotron模型:该模型采用端到端的编码器-解码器架构,将输入文本直接转换为梅尔频谱
爱研究的小牛
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AIGC—技术综述
AIGC—概述
AIGC—音频
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AIGC
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超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架(含实例及完整代码)
它是人工智能的一个重要分支,其定义为通过构建具有很多层的
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2025-01-31 12:49
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原理技术详解——H.266/VVC
H.266/VVC作为新的
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标准,提升了压缩率,支持HDR、全景视频、SCC屏幕内容编码等特性。
shengyin714959
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最高笔记
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【Codecs系列】H.266/VVC
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标准 技术系列汇总
DATE:2020.9.30文章目录1、H.266/VCC标准专栏2、H.266/VCC
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标准技术汇总1、H.266/VCC标准专栏 视音频技术之H.266/VVC2、H.266/VCC
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飞翔的鲲
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2025-01-31 12:47
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2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间:楼梯上的持续磨损 代码解析
目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度
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2025年美赛MCM/ICM
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Llama大型语言模型原理详解
一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构,这是一种由多个自注意力机制和前馈
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结构。Transformer架构通过自注意力机制捕
摆烂大大王
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2025-01-31 11:40
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PyTorch 快速入门
PyTorch是一个开源的机器学习库,它提供了丰富的工具和库,帮助我们轻松地构建、训练和测试
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2025-01-31 10:02
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零碎的知识点(十二):卷积
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CNN通道数的理解!
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2025-01-31 07:31
零碎知识点
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|(七)概率论基础知识-贝叶斯公式
【1】引言前序我们已经了解了一些基础知识。古典概型:有限个元素参与抽样,每个元素被抽样的概率相等。条件概率:在某条件已经达成的前提下,新事件发生的概率。实际计算的时候,应注意区分,如果是计算综合概率,比如A已经发生时,B发生的概率,其实计算的目标是P(AB)。条件概率公式的通用表达式为P(B|A)=P(AB)/P(A),乘法表达式为P(AB)=P(B|A)P(A)全概率公式:全概率公式综合了所有条
西猫雷婶
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2025-01-31 07:00
概率论
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斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件!
学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建
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,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积
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Python从0到100(四十九):数据库设计及Django ORM使用
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数据库
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FFMpeg的基本介绍
它提供了录制、转换以及流化
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的完整解决方案。FFmpeg在Linux平台下开发,但它同样也可以在其它操作系统环境中编译运行,包括Windows、MacOSX等。
海峰丶丶丶
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2025-01-31 02:22
ffmpeg
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类型,其结构简单,广泛应用于各种机器学习任务。它由多个层次组成,包括输入层、隐藏层和输出层。
纠结哥_Shrek
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2025-01-30 23:01
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pytorch深度Q网络
DQN引入了深度
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来近似Q函数,解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈,尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。
纠结哥_Shrek
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2025-01-30 23:31
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灰色预测模型_预测模型——灰色模型
网上有许多大佬写的灰色预测模型,写的非常的棒,但是我个人感觉,在公式部分,许多大佬在写最小二乘法得出a,b的值的时候并不是那么细致,所以我写这一篇灰色模型既是详细介绍公式的由来,同时也是为后续我要写的组合模型,如灰色模型与
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灰色预测模型
AI 大模型创业:如何利用商业优势?
第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂
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大厂程序员
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程序员实现财富自由
Python 实现文本摘要功能
目前越来越多的研究者使用深度
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来研究生成式摘要技术,但是难度也挺大,效果有限。本文的方法是使用基于启发式规则的算法实现了一个抽取
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C语言刷抖音源码,iOS多种刷新样式、音乐播放器、仿抖
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iOS精选源码iOS优质博客在开发过程中我们可能会遇到不同的产品需求,例如说A-->B--C,如果是层级返回的话我们只需要pop回去就好,但是如果是back到指定VC的时候,例如:A-->B--C,然后从C回到A,在开发过程中还是遇到的比较多的,本文总结了常见的三种方法,以此记录一下。使用场景:A-->B-...阅读原文在iOS开发的道路上,多线程的重要性不言而喻.大部分我们都停留在基础的使用上面
weixin_39644494
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C语言刷抖音源码
基于Python增加抖
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播放量的代码
一、思路通过发送HTTP请求来实现这一功能。代码主要功能的简要介绍:1.`get_ttwid`:这个函数用于获取`ttwid`,它是通过向字节跳动的接口发送POST请求,并从响应的cookie中提取`ttwid`值。2.`get_web_id`:这个函数用于获取`web_id`,它是通过向某个API发送POST请求,并从响应中提取`web_id`。3.`get_ms_token`:这个函数生成一个
sh_moranliunian
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的负荷预测方法(Python代码实现)
模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)
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人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
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大语言模型原理与工程实践:残差连接与层归一化
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(CNN)在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而,这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。
AI大模型应用之禅
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Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练
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,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
AI大模型学习不迷路
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人工智能三大概念及其关系人工智能(AI):使用计算机来模拟或者代替人类机器学习(ML):机器自动学习,并不只由人定义规则编程深度学习(DL):大脑仿生,模拟人大脑
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,设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径
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与机器学习基础知识介绍(一)
原博客:https://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(SupervisedLearning):分类,回归无监督学习(UnsupervisedLearning):聚类,降维强化学习(ReinforcementLearn
MengWoods
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2025-01-30 01:01
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