计算机图形学learning

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning
倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

文献阅读(part2)--Towards K-means-friendly spaces Simultaneous deep learning and clustering

学习笔记，仅供参考文章目录AbstractIntroductionBackgroundandRelatedWorksProposedFormulationOptimizationProcedureInitializationviaLayer-wisePre-Training(通过分层预训练进行初始化)AlternatingStochasticOptimizationExperiments合成数据演
GUI Research Group·2025-02-23 02:33

ACCFIN5246 Machine Learning in Finance

DataScience&MachineLearninginFinance(ACCFIN5246)CourseProject–Spring20251Instruction(I)Deadline:4March
·2025-02-22 23:49

计算机视觉CV学习路线

计算机视觉CV学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.计算机视觉基础知识（可参考mooc学习、计算机图形学）3.经典计算机视觉算法（可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程）4.深度学习基础
我喝AD钙·2025-02-22 23:08

数字人源码源头搭建技术全攻略，支持OEM

搭建数字人源码系统是一项综合性的技术工程，融合了计算机图形学、人工智能、语音处理等多学科前沿技术。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术细节，为开发者提供详尽的技术开发指南。
余18538162800）·2025-02-22 16:39

Neat Vision：深度学习NLP注意力机制可视化工具教程

注意力机制可视化工具教程neat-visionNeat(NeuralAttention)Vision,isavisualizationtoolfortheattentionmechanismsofdeep-learningmodelsforNaturalLanguageProcessing
纪亚钧·2025-02-22 11:57

tensorboard使用过程中报错：[Errno 22] Invalid argument

1报错如下所示：D:\code\deep_learning\logs>tensorboard--logdir=traind:\anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init
Jackilina_Stone·2025-02-22 06:48

构建未来课堂——C#教育技术下的学习管理系统(LMS)深度解析与实现

其中，学习管理系统（LearningManagementSystem,LMS）作为连接师生之间的桥梁，扮演着至关重要的角色。
墨夶·2025-02-22 04:32

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。
数据媛·2025-02-21 14:53

CS 189/289A Machine Learning

CS189/289AIntroductiontoMachineLearningDue:Wednesday,February26at11:59pm•Homework3consistsofcodingassignmentsandmathproblems
·2025-02-21 01:08

CSE 231 Computer Python program

CSE231Spring2025ComputerProject#4LearningobjectivesThisassignmentfocusesonthedesign,implementationandtestingofaPythonprogramthatusescharacterstringsforlookingattheDNAsequencesforkeyproteinsandseeingho
·2025-02-20 22:04

【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》

在传统监督学习需要海量标注数据的困境下，自监督学习（Self-SupervisedLearning）凭借无需人工标注的特性异军突起。
再见孙悟空_·2025-02-20 21:24

CSE 231 Computer Python program

CSE231Spring2025ComputerProject#4LearningobjectivesThisassignmentfocusesonthedesign,implementationandtestingofaPythonprogramthatusescharacterstringsforlookingattheDNAsequencesforkeyproteinsandseeingho
·2025-02-20 21:57

第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。
还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

在监督学习中，给定带标签的数据，算法尝试学习从输入到输出的映射关系；无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构；强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia
快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习与医疗影像分析深度学习（DeepLearning）是一种基于人工神经
Echo_Wish·2025-02-20 07:48

QT Data Visualization模块（一）

4、每一种三维图形类对应一种三维序列（在图像处理和计算机图形学中，"图形序列"是指一
淼淼763·2025-02-19 11:55

基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入（DSA）的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计
长安程序猿·2025-02-19 07:01

强化学习：原理、概念与代码实践

一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。
AndrewHZ·2025-02-19 01:07

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别STF（SupervisedFine-Tuning）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）
钟小宇·2025-02-18 18:11

阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记

前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications
饮长安千年月·2025-02-18 18:08

机器学些|实战?

机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！
dami_king·2025-02-18 17:02

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。
小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。
AI天才研究院·2025-02-18 05:53

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态
AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

书籍：SecretsOfMachineLearning:HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd
·2025-02-18 00:37

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章 采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候，最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论，“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后，你有一个获胜的局面，但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
idol_watch·2025-02-17 22:16

AIGC与AICG的区别解析

目录一、AIGC（人工智能生成内容）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战二、AICG（计算机图形学中的人工智能）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战三、AIGC与
倔强的小石头_·2025-02-17 19:45

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
IT古董·2025-02-17 14:57

【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

宇树G1嵌入式软件架构及技术实现

Opensourcedatacollection:https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperateOpensourcelearningalgorithms
爱吃青菜的大力水手·2025-02-17 10:55

探索Redux：构建可预测、可测试的JavaScript应用

探索Redux：构建可预测、可测试的JavaScript应用learn-redux:boom:ComprehensiveNotesforLearning(howtouse)ReduxtomanagestateinyourWeb
黎杉娜Torrent·2025-02-16 18:45

【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
Harryline-lx·2025-02-16 07:21

【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-R1论文解析1.论文基本信息标题：DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning作者
大表哥汽车人·2025-02-15 02:40

ECE 219 Models and Algorithms

ModelsandAlgorithmsECE219Winter2025Project2:DataRepresentationsandClusteringDueFebruary07,2025by11:59pmIntroductionMachinelearningalgorithmsareappliedtoawidevarietyofdata
·2025-02-14 22:31

论文代码阅读及部分复现：Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data

arxiv.org/pdf/2106.11959.pdf项目地址：GitHub-yandex-research/rtdl-revisiting-models:(NeurIPS2021)RevisitingDeepLearningModelsforTabularData
thorn_r·2025-02-14 19:44

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。
山海青风·2025-02-14 13:30

HAMIL-QA：心房 LGE MRI 质量评估的多实例学习分层方法

文章目录HAMIL-QA:HierarchicalApproachtoMultipleInstanceLearningforAtrialLGEMRIQualityAssessment摘要方法实验结果HAMIL-QA
小杨小杨1·2025-02-14 06:09

Python 中如何 import 绝对路径的模块

importsyssys.path.append('模块所在路径')import路径下需要的模块使用场景：importsyssys.path.append('/Users/feishuoren/Projects/pytorch_learning
斐硕人·2025-02-14 04:16

DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构

实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱（KnowledgeGraph,KG）、语料库（Corpus）和联邦学习（FederatedLearning
9命怪猫·2025-02-14 02:51

书籍-《机器学习数学基础》

书籍：MathematicsforMachineLearning作者：MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress
·2025-02-14 01:30

书籍-《强化学习数学基础》

书籍：MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础
·2025-02-13 20:48

攻克AWS认证机器学习工程师（AWS Certified Machine Learning Engineer） - 助理级别认证：我的成功路线图

引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理（AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate）级别证书时，我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。
硅基创想家·2025-02-13 16:14

位图的深入解析：从数据结构到图像处理与C++实现

位图广泛应用于计算机图形学、图像处理和计算机视觉等领域。目录1.位图的基本概念1.1像素1.2分辨率1.3颜色深度2.位图的存储格式2.1BMP格式
Exhausted、·2025-02-13 14:03

强化学习算法：蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解

MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词：蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习（ReinforcementLearning
杭州大厂Java程序媛·2025-02-13 07:02

推荐项目：AWS Certified Machine Learning Specialty (MLS-C01) 课程

推荐项目：AWSCertifiedMachineLearningSpecialty(MLS-C01)课程AmazonSageMakerCourseInthisAWSMachineLearningSpecialtyCourse
赵鹰伟Meadow·2025-02-13 05:49

AnyPlace：学习机器人操作的泛化目标放置

25年2月来自多伦多大学、VectorInst、上海交大等机构的论文“AnyPlace:LearningGeneralizedObjectPlacementforRobotManipulation”。
硅谷秋水·2025-02-13 04:15

【RK3588嵌入式图形编程】-SDL2-双缓冲

在计算机图形学中，移动
视觉与物联智能·2025-02-13 00:42

17.推荐系统的在线学习与实时更新

推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习（OnlineLearning）是一种机器学习方法，与传统的批量学习（BatchLearning）不同，在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新，而不是在整个数据集上训练一次
郑万通·2025-02-12 20:15
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