量子计算机机器学习华为云第133页

全流程设计自动驾驶「AI工程落地」

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者：Aimee来源：焉知自动驾驶转载请联系作者提要：面向自动驾驶，本文用基于模型的系统工程思维梳理了从需求到产品、从逻辑架构到物理架构的设计全过程。

九三智能控v·2023-11-30 22:22

计算机视觉：使用dlib实现人脸检测

1dlib介绍Dlib是一个广泛使用的开源库，在计算机视觉和机器学习领域具有重要影响。它是由DavisKing在2002年开发，主要用C++语言编写，但也提供了Python接口。

智慧医疗探索者·2023-11-30 21:31

硅光子，缘何打造量子科技的下一个十年？

/目·录/一、硅光子技术将率先实现室温、容错量子计算机二、用于量子科技的硅光子器件2.1.单光子源2.2.光子探测器2.3.波分复用技术2.4.低温技术2.5.芯片互连三、可拓展的量子信息应用3.1.多光子和高维应用

光子盒QUANTUMCHINA·2023-11-30 21:24

通往数百万量子比特的商业化之路——

争夺这一头衔的是通用、容错和可扩展的量子计算机。这台建立在量子理论基础上的机器能够运行任何量子算法，检测并纠正任何可能危及计算的错误，并容纳大量量子比特。

光子盒QUANTUMCHINA·2023-11-30 21:24

机器学习-39-GAN-06-Tips for Improving GAN(改善GAN的技巧：WGAN,WGAN-GP,EBGAN,LSGAN)

文章目录TipsforImprovingGANJSdivergenceisnotsuitable(JSdivergence衡量分布的问题)LeastSquareGAN(LSGAN)WassersteinGAN(WGAN):EarthMover’sDistanceearthmover'sdistanceWhyEarthMover’sDistance?WGANWGANLipshitzFunctionw

迷雾总会解·2023-11-30 20:31

RNN 网络结构及训练过程简介

本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，简要介绍RNN（recurrentneuralnetwork）的网络结构及训练过程。

星海浮生·2023-11-30 19:56

时间序列异常检测14篇顶会论文合集，附必备工具和数据集

鉴于它如此广泛的应用范围，不难看出时序异常检测也是当前数据科学和机器学习领域的一个热门研究方向。在最近几年中，时序异常检测的发展非常活跃，例如Transformers在时间序列预测

深度之眼·2023-11-30 19:43

一文看懂国产最大深度学习平台上新，国内率先加持量子机器学习

金磊发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI四年时间，累计开发者数量超190万，发布模型超23万，服务企业数量8.4万。这就是国产最大深度学习开源平台——百度飞桨——在WAVESUMMIT2020中，百度首席技术官王海峰，提交的最新高分成绩单。但国产第一大深度学习平台飞桨，却不满足于此。随着“新基建”给中国“产业智能化”带来的新动力，飞桨再次迎来高光时刻，秀出更强肌肉——升级、迭代，还在继续。王海

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-30 18:03

如何高效优雅的完成一次机器学习服务部署？一文详解部署难点以及实战案例...

本篇文章是亚马逊云科技【云上探索实验室】活动的开发者体验分享。通过云上探索实验室，开发者可以用技术实验、产品体验、案例应用等方式，与其他开发者小伙伴一同创造、互助启发，玩转云上技术，为技术实践提供无限可能。云上探索实验室不仅是体验的空间，更是分享的平台，欢迎各位加入！本篇作者fanstuck世界五百强私企大数据工程师，工作与研究方向为大数据开发和数据分析，个人喜欢研究技术和算法。数据分析领域优质创

亚马逊云开发者·2023-11-30 18:02

一文了解滴滴与蚂蚁金服开源共建的SQLFlow

导读：SQLFlow利用SQL语言构建机器学习和深度学习，致力于“MakeAIassimpleasSQL”，愿景是推进人工智能大众化、普及化，也就是只要懂商业逻辑就能用上人工智能，让懂业务的人能自由地使用人工智能

hzbooks·2023-11-30 18:30

分布式机器学习、联邦学习、多智能体的区别和联系——一文进行详细解释

1分布式机器学习、联邦学习、多智能体介绍最近这三个方面的论文都读过，这里写一篇博客归纳一下，以方便搞这几个领域的其他童鞋入门。我们先来介绍以下这三种机器学习范式的基本概念。

别出BUG求求了·2023-11-30 18:28

python和java的区别？下面四点告诉你

一、应用领域Python主要是应用在人工智能、云计算、大数据、机器学习、图形图像处理、脚本开发等等行业新兴技术的领域，发展前景广阔。

程序员二飞·2023-11-30 17:25

【机器学习】算法性能评估常用指标总结

考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类（Truepositive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（Falsepositive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（Truenegative）,正类被预测成负类则为假负类（falsenegative

TwcatL_tree·2023-11-30 17:01

神经网络浅讲：从神经元到深度学习

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。本文以一种简单的

Java3y·2023-11-30 16:45

一、大数据与机器学习-概述-笔记

一、什么是机器学习？机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。

火蓝棋·2023-11-30 15:53

深度学习框架：（1）PyTorch，（2）TensorFlow 和keras

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。

随心就好@·2023-11-30 15:50

一觉醒来！Keras 3.0史诗级更新，大一统深度学习三大后端框架【Tensorflow/PyTorch/Jax】

不知道大家入门上手机器学习项目是首先入坑的哪个深度学习框架，对于我来说，最先看到的听到的就是Tensorflow了，但是实际上手做项目开发的时候却发现了一个很重要的问题，不容易上手，基于原生的tf框架来直接开发模总是有不小的难度

Together_CZ·2023-11-30 15:14

企业数字化转型的作用是什么？_光点科技

例如，使用ERP系统可以整合企业资源规划，而AI和机器学习技术则能自动处理大量数据，提高决策效率。改善客户体验：数字化不仅改变了企

光点数据治理·2023-11-30 14:52

2022-02-06

NuLink介绍（五）8.工作流程例如，用户A有数据库D，用户B想使用A的数据库进行机器学习计算。用户A提供数据，但不希望任何参与者(包括B)访问其数据库，要求B只能访问计算结果。

Aaron阿酷·2023-11-30 14:35

Neo4j 图形数据库(2)

先谈一谈Neo4j图形数据库应用图计算和图数据库会用在很多场景中，比如图结构数据的存储和访问；机器学习和预测；统计分析等。

zidea·2023-11-30 13:04

Deep Learning（wu--84）

爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2偏差和方差唔，这部分在机器学习里讲的更好点训练集误差大

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

25. 深度学习进阶 - 权重初始化，梯度消失和梯度爆炸

权重初始化机器学习在我们使用的过程中的初始值非常的重要。就比如最简单的wx+b，现在要拟合成一个yhat，w如果初始的过大或者初始的过小其实都会比较有影响。

茶桁·2023-11-30 13:58

python需要学什么-Python爬虫需要学些什么？

首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起

weixin_37988176·2023-11-30 13:25

机器学习学习笔记——数学篇

数学中常见的argmin,argmax表示的是什么意思arg是英文单词argument(自变量)的缩写，所以从字面意义上也就可以看出其代表的意思就是求对应自变量的最大最小值。例如：(w∗,b∗w^*,b^*w∗,b∗)=argmin∑1m\sum_1^m∑1m(f(xi)−yif(x_i)-y_if(xi)−yi)求均方误差最小化时的w∗,b∗w^*,b^*w∗,b∗。argmax类似。

小胡爱喝水·2023-11-30 13:52

高效翻译工具GPT插件的使用教程

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2023-11-30 12:08

本地部署GPT的实战方案

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2023-11-30 12:29

记住，保持自我比什么都重要

感受来源于工作生活，具体说来从我学完机器学习开始，这种感受就越发深刻了。江苏卫视的《无限歌谣季》李荣浩和伊一这组，在“人生第一次”这个主题之下，创作了《讨好》这首歌。

Yassinia·2023-11-30 12:15

机器学习系列 - 6. 重要概念补充

1.多项式回归&Pipeline1.1多项式回归：研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（PolynomialRegression）。多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系数是线性的。其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。在一元回归分析中，如果变量y与自变量

小蘑菇1962·2023-11-30 11:20

矩阵分析理论在实际工程中的应用_机器学习中的线性代数

【妹子说】上一篇文章中讲了如何打好机器学习中的概率统计基础，那今天就再来说说线性代数的学习路径和思路吧。没问题。

weixin_39986741·2023-11-30 11:39

CV学习：传统（机器学习）图像识别（分类）

传统图像识别技术是指利用机器学习进行特征提取与图像分类。图像识别的过程包括信息获取、预处理、特征提取、图像分类。目录1.图像

水果好好吃哦·2023-11-30 11:29

傅里叶变换及其在机器学习中的应用

近年来，它在机器学习领域发现了新的意义。本文探讨了傅里叶变换的基础知识及其在机器学习应用中日益增长的重要性。傅里叶变换协调了数据世界，揭示了其中隐藏的交响乐，编排了在整个机器学习领域产生共鸣的见解。

无水先生·2023-11-30 11:48

机遇与挑战并存医疗 AI 还有这些问题待解

比如行业缺少统一标准进行监管、复合型人才不足、数据结构化较差、机器学习需要结合市级医疗场景进行训练，算法有待提高、技术仍待完善等。缺标准：CNDA尚无一例过

健康界产业·2023-11-30 10:29

tensorflow 机器学习框架（1）安装

机器学习这个概念陈经多年，随着近些年出现新的算法而再次崛起，一些创投公司在人工智能项目上投资要远远大于在区块链上的投资。

zidea·2023-11-30 10:57

INFINI Console 与华为鲲鹏完成产品兼容互认证

何为华为鲲鹏认证华为鲲鹏认证是华为云围绕鲲鹏云服务（含公有云、私有云、混合云、桌面云）推出的一项合作伙伴计划，旨在为构建持续发展、合作共赢的鲲鹏生态圈，通过整合华为的技术、品牌资源，与合作伙伴共享商机和利益

INFINI Labs·2023-11-30 10:26

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发。它的核心是构建和训练神经网络模型。

He_wc·2023-11-30 10:42

【机器学习】针对分类器的三种攻击

对抗输入是经过特殊构造的输入，可以让分类器的分类结果不可靠从而避免被检测到。分类器面临两种类型的对抗输入：Mutatedinput（突变输入）是一种避免被分类器识别的攻击变种。0day输入是指之前从未见过的payload。数据投毒攻击给分类器的训练样本中加入对抗数据。最常见的攻击类型是模型倾斜（modelskewing）。攻击者尝试污染训练数据，改变分类器的分类边界。比如使用有问题的数据发送给模型

CamillaXu·2023-11-30 09:17

常见的AI安全风险（数据投毒、后门攻击、对抗样本攻击、模型窃取攻击等）

AdversarialExamples）模型窃取攻击（ModelExtractionAttacks）参考资料数据投毒（DataPoisoning）数据投毒是一种通过在训练数据中植入恶意样本或修改数据以欺骗机器学习模型的方法

ADSecT吴中生·2023-11-30 09:14

GraphCast：基于机器学习的全球中期天气预测模型

文章信息文章题为”GraphCast:Learningskillfulmedium-rangeglobalweatherforecasting”，该文章于2023年发表至Science，文章内容主要关于利用机器学习模型

当交通遇上机器学习·2023-11-30 09:23

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)

基本概念核心对象：以点为圆心半径为r的圆，如果圈里面的样本点大于给定的阈值(minPts)，那么这个点就叫做核心点直接密度可达：点p在q为圆心的圆内密度可达：p1与p2直接密度可达，p2与p3直接密度可达，所以p1与p3被称为密度可达边界点：以p1为核心点的圈含p2，p2自己为核心点也有对应圈，并且圈内有点p3，同样p3也有以p3为核心点的圈，并且有点p4，这说明点p1，p2，p3是可以发展下去的

十有久诚·2023-11-30 09:22

深度学习（1）

深度学习凭借其优秀的实验结果，即使解释性不强也大受欢迎，大有压过机器学习的势头。为了个人的发展以及发paper，我其实一直想入门深度学习。但是苦于实验室环境以及导师方向，只能自学。

稀饭里的辣椒·2023-11-30 09:00

机器学习——决策树

1.决策树2.熵（不确定程度）3.信息增益&信息增益比3.1信息增益&信息增益比的概念3.2案例解释说明３.２.１数据集说明３.２.２计算４．ＣＡＲＴ（基尼指数）主要针对于二分类问题具体的细节可以参考：https://blog.csdn.net/qq_44795788/article/details/124675120?ops_request_misc=%257B%2522request%255F

小维_·2023-11-30 09:42

商业银行信贷客户违约量化评估与预测方法--Python/SPSS机器学习

商业银行作为经营风险的金融机构，经营特色在于通过承担适当风险，获取与风险相匹配的收益。常见的盈利途径，比如通过承担信用风险，吸收存款、发放贷款来获取收益；又比如通过承担流动性风险，借短放长、期限错配来获取收益。本文简要介绍一下实务中常用的、在开展客户违约评估与预测方面的量化分析方法。一、模型构建的基本思路客户违约问题，本质上还是一种对客户的分类问题。基本逻辑是把客户是否守约作为响应变量（被解释变量

数据科学作家·2023-11-30 09:40

【神经网络】AlexNet

来源2012年在全球知名的图像识别竞赛ILSVRC中，AlexNet横空出世，直接将错误率降低了近10个百分点，这是之前所有机器学习模型无法做到的。

Bosenya12·2023-11-30 09:35

【论文学习】机器学习模型安全与隐私研究综述

机器学习在数据层、模型层以及应用层面临的安全和隐私威胁，呈现出多样性、隐蔽性和动态演化的特点。

Bosenya12·2023-11-30 09:05

优化机器学习：解析数据归一化的重要性与应用

在机器学习中，数据归一化是一种数据预处理的技术，旨在将数据转换为相似的范围或标准化的分布。

星宇星静·2023-11-30 09:35

机器学习：领域自适应学习

训练一个分类器是小问题上难度训练数据和测试数据不一致，比如训练数据是黑白的，测试时彩色的，结果准确率非常低。训练数据和测试数据有点差距的时候，能不能效果也能好呢？这就用到了领域自使用domainadptation用一个领域学到的知识，用到另外一个领域。DomainShift有多种多样的domainshift分布频次不一样标签不一致这里只考虑分布不一样有标注的数据量，但比较少，可以通过微调的方式进行

uncle_ll·2023-11-30 09:34

乱序学机器学习——主成分分析法PCA

文章目录概览PCA核心思想和原理PCA求解算法PCA算法代码实现降维任务代码实现PCA在数据降噪中的应用PCA在人脸识别中的应用主成分分析优缺点和适用条件优点缺点适用条件概览PCA核心思想和原理PCA求解算法特征向量表示分布的方向，特征值表示沿着个方向分布的程度假设我们有m条n维的数据PCA算法代码实现降维任务代码实现PCA在数据降噪中的应用PCA在人脸识别中的应用主成分分析优缺点和适用条件优点缺

源代码•宸·2023-11-30 09:03

【学习笔记】GAN实战（基础）

生成对抗网络（GAN）与生成模型导论生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）GAN简介机器学习算法擅长识别已有数据中的模式，并将这种能力用于分类（为样本分配正确类别

Bosenya12·2023-11-30 09:32

Vue中拆分视图层代码的5点建议

filters处理数据展示5.使用directive处理DOM操作示例代码托管在：http://www.github.com/dashnowords/blogs博客园地址：《大史住在大前端》原创博文目录华为云社区地址

weixin_30258027·2023-11-30 08:47

炉石传说酒馆战棋战斗模拟的实现

想要机器对战，就得先把规则写成一个sandbox，然后再机器学习。那么这个第一步就比较繁琐，不想想太多设计，直接捋起袖子做吧。想代码好看，以后再说。

prog_6103·2023-11-30 08:29

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