量子计算机机器学习华为云

hadoop安装

它被广泛用于日志分析、数据挖掘、机器学习、图像处理等领域。Hadoop的生
necessary653·2023-11-29 14:11

现代机器学习算法:优势和劣势

【翻译ModernMachineLearningAlgorithms:StrengthsandWeaknesses】在本指南中，我们将对现代机器学习算法进行实用、简洁的介绍。
DisonTangor·2023-11-29 13:16

分享一个IT学习平台 & 免费体验IBM Cloud半年的方法

课程主题非常丰富，囊括了编程语言，人工智能，机器学习，数据科学，大数据以及数据库等。
程序猿蓝天·2023-11-29 13:47

科幻|逃离地球（三） 启航

量子计算机屏幕上闪
瞎写乱写的阿轴·2023-11-29 13:03

人工智能、机器学习、深度学习的关系

近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热，但很多从业者却很难说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。在研究深度学习之前，我们先从三个概念的正本清源开始。
君临天下夜未央·2023-11-29 13:52

基于Python+django影片数据爬取与数据分析设计与实现

博主介绍：✌全网粉丝30W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟
java李杨勇·2023-11-29 13:17

比尔盖茨：GPT-5不会比GPT-4好多少，生成式AI已达到极限

比尔·盖茨一句爆料，成为机器学习社区热议焦点：“GPT-5不会比GPT-4好多少。”虽然他已不再正式参与微软的日常运营，但仍在担任顾问，并且熟悉OpenAI领导团队的想法。
N阶二进制·2023-11-29 12:23

吴恩达《机器学习》10-6-10-7:学习曲线、决定下一步做什么

一、学习曲线1.学习曲线概述学习曲线将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量（m）的函数绘制而成。这意味着从较少的数据开始，逐渐增加训练集的实例数量。该方法的核心思想在于，当训练较少数据时，模型可能会完美地适应这些数据，但这并不代表它能够很好地适应交叉验证集或测试集数据。2.识别高偏差/欠拟合在学习曲线中，对于高偏差或欠拟合的情况，增加训练集数据可能不会显著改善模型效果。具体而言，如果使用一
不吃花椒的兔酱·2023-11-29 12:48

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

简介：在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。
RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

河北中洺科技-数据标注是怎样工作的？

机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果往往用来做探索性实验，不可控。在实际的产品应用中，通常会使用监督学习
中洺科技·2023-11-29 12:42

【开题报告】基于机器学习的高速铁路动检数据异常检测算法

文献综述：国内研究现状我国铁路历来重视对轨道的检查和监测,并有完整的检查制度和严格检查标准。轨道检测基本分为静态检测和动态检测两大类静态检测主要是复测及限界检查、轨道静态检查、钢轨检查、春秋季检查和量具检查:动态检测则是以轨道检查车为主,并辅助车载添乘仪、便携添乘仪。就高速铁路而言,养修模式不同于既有普速线路,更注重行车舒适性,因而对动态检测各项数据更需要精细分析、综合评价叫通过动态检测数据科学分
java学长·2023-11-29 12:38

RK3566&RK3568 安卓11 在framework层进行串口通信

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
By-LQX·2023-11-29 11:08

【Python与机器学习 5-4】集成学习 Ensemble learning

集成学习（Ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务好的集成，个体学习器应“好而不同”：个体学习器要有一定的“准确性”，并且还要有“多样性”。集成学习分类集成学习可以分成同质集成和异质集成两大类。同质集成集成中包含同种类型的学习器->“基学习器”(baseleaner)异质集成集成中包含不同类型的学习器->“组件学习器”(componentleaner)集成策略首先来
zxfhahaha·2023-11-29 11:36

【量子计算机】量子计算机是什么？优缺点和当前的研究进展情况

近来有看到量子计算机相关信息，对未来可能是一个新的趋势。量子计算领域属于一个新兴高速发展的领域，在近二十年间，不论是量子算法的研究，还是量子芯片的研发均取得了巨大的进展。
yuzhangfeng·2023-11-29 11:06

编程语言发展史：新兴编程语言的趋势和发展

二、新兴编程语言的特点多样性：新兴编程语言具有非常多样化的特点，既有专门面向某一领域的语言，也有更通用的语言，例如，处理大数据的Scala、机器学习的Python、Web开
Kali与编程～·2023-11-29 11:35

Python机器学习手册（六）

非结构化文本数据（比如，一本书或一条推文的内容）是处理起来最有意思也是最难的特征之一6.1清洗文本对一些非结构化的文本数据进行基本的清洗大部分基本的文本清洗操作用python的常用字符串操作即可完成。其中strip、replace、split这三个操作用的最多#创建文本text_data=["Interrobang.ByAishwaryaHenriette","ParkingAndGoing.By
白白+懒懒·2023-11-29 11:05

python机器学习：SVM（8）

SVM#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromscipyimportioasspiofrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdefSVM():'''data1——线性分类'''data1=spio.loadmat('data1.mat')X=data1['X']y=data1['y']y=np.rav
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

python机器学习：决策树与随机森林（6）

决策树与随机森林决策树部分python机器学习：决策树关于CART与ID3,C4.5附代码（4）随机森林部分#coding=utf-8importnumpyasnpimportdecision_treeclassRandomForest
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

python机器学习：SVM（7）

scikit-learn中的SVMimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt一个常用的画图函数defplot_decision_boundary(model,axis):"""绘制不规则决策边界"""x0,x1=np.meshgrid(np.linspace(axis[
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

python机器学习：决策树（3）

决策树摘要：如何处理txt文件完成简单决策树算法数据结构txt文件youngmyopenoreducednolensesyoungmyopenonormalsoftyoungmyopeyesreducednolensesyoungmyopeyesnormalhardyounghypernoreducednolensesyounghypernonormalsoftyounghyperyesreduc
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:03

python机器学习：决策树（1）

决策树importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['axes.labelsize']=14plt.rcParams['xtick.labelsize']=12plt.rcParams['ytick.labelsize']=12importwarnin
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:02

python机器学习：决策树（2）

决策树frommatplotlib.font_managerimportFontPropertiesimportmatplotlib.pyplotaspltfrommathimportlogimportoperatorimportpickledefcreateDataSet():dataSet=[[0,0,0,0,'no'],[0,0,0,1,'no'],[0,1,0,1,'yes'],[0,1,
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:02

OpenCV+python计算机视觉图像处理4——机器学习

样本特征分类器预测、检验haar+adaboost->facehaar(模板)+adaboost(分类器，三级级联：强分类器，弱分类器，node结点)hog+svm->小狮子识别视频分解图片#1.load2.info3.parse4.imshowimwriteimportcv2cap=cv2.VideoCapture("1.mp4")#获取一个视频打开cap1.filenameisOpened=c
手写的现在ing·2023-11-29 11:32

推荐5个国内外评价超高的机器学习Python 库

前言机器学习令人无比神往，但从事这个工作的人可能并不这么想。
python588·2023-11-29 11:30

量子计算软件平台

目录1.量子语言2.量子软件开发工具3.量子云计算平台1.量子语言量子语言是一种基于量子计算机的语言，用于描述和实现量子算法。与经典计算机语言不同，量子语言需要考虑量子力学的特殊规则和算法的量子化。
抱抱宝·2023-11-29 11:30

5个常用的机器学习python库

前言机器学习的工作内容往往复杂枯燥又困难——通过大量重复工作进行提升必不可少：汇总工作流及传输渠道、设置数据源以及在内部部署和云部署的资源之间来回分流。
lingpy·2023-11-29 11:29

机器学习中，跑实验常用到的一些API【自用，更新ing】

sklearn库中1.混淆矩阵：使用到的类：【confusion_matrix】，【ConfusionMatrixDisplay】计算混淆矩阵：fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix画矩阵混淆图：fromsklearn.metricsimportConfusionMatrixDisplay【参考链接：】https://scikit-learn.org/s
爱学习的大白菜·2023-11-29 11:28

玻色量子事件活动

2023年2023.7玻色量子携最新相干光量子计算机惊艳亮相2023数字经济大会2023.6打造“新型计算数据中心”！
QBoson·2023-11-29 11:28

python与机器学习1，机器学习的一些基础知识概述(完善ing)

目录1AI,ML,DL,NN等等概念分类1.1人工智能、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系：1.2人工智能的发展2ML机器学习的分类：SL,USL,RL2.1机器学习的分类2.2具体的应用举例2.3
奔跑的犀牛先生·2023-11-29 11:57

Huggingface 超详细介绍

Huggingface起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在github上开源了一个Transformers库，虽然聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来
WitsMakeMen·2023-11-29 11:20

INFINI Gateway 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·2023-11-29 09:05

2023-简单点-机器学习中常用的特殊函数，激活函数[sigmoid tanh ]

机器学习中的特殊函数Sigmoidsoftplus函数tanhReLu(x)Leaky-ReluELUSiLu/SwishMish伽玛函数beta函数RefSigmoid值域:【0,1】定义域：【负无穷
简单点好不好的仓库·2023-11-29 09:31

2023-简单点-机器学习中的数值计算问题

上溢和下溢：上溢：指数函数或对数函数的输入值过大，导致计算结果超出了计算机可以表示的最大值。例如，在softmax函数中，当输入的数值很大时，指数运算的结果可能非常大，导致上溢。下溢：相反，当输入值过小，计算结果可能趋近于零，导致下溢。例如，在对数似然损失函数中，当预测概率接近零时，对数运算可能导致下溢。解决方法：对于上溢，可以通过缩放输入值或使用对数变换来避免。例如，在softmax函数中，可以
简单点好不好的仓库·2023-11-29 09:22

【Python深度学习第二版】学习笔记之——什么是深度学习

机器学习是将输入（比如图像）映射到目标（比如标签“猫”）的过程。这一过程是通过观察许多输入和目标的示例来完成的。
没有竹蜻蜓的小叮当·2023-11-29 09:23

华为云HECS的功能设计更适合新手上手

华为云HECS的功能设计更适合新手上手随着企业数字化转型的加速，中小企业已经成为主要的新生力量。
爱尚-科技·2023-11-29 09:50

rds与hecs区别 华为云_华为云 HECS 跟 ECS 有什么区别?

应该说是一样的产品，都是弹性可扩展云耀云服务器HECSHECS(HyperElasticCloudServer)云耀云服务器是可以快速搭建简单应用的新一代云服务器，具备独立、完整的操作系统和网络功能。提供快速地应用部署和简易的管理能力，适用于网站搭建、开发环境等低负载应用场景。具有高性价比、易开通、易搭建、易管理的特点。云服务器ECS云服务器ECS(ElasticComputeService)是一
键盘侠·伍德·2023-11-29 09:48

华为云HECS(云耀云服务器)CentOS 8.2安装Mysql

1、ssh连接服务器；2、直接使用yum安装：yuminstallmysql-server3、安装完成后mysql是没有启动的，直接运行命令：servicemysqldrestart4、默认密码为空，直接登陆：mysql-uroot-p直接回车进入。5、修改密码：ALTERuser'root'@'localhost'IDENTIFIEDBY'******';6、配置root用户远程访问能力，兼容所
牛不牛看脸·2023-11-29 08:41

华为云HECS，集智纳简优化配置，畅享一站式使用场景

华为云作为华为公有云服务的品牌，一直以来传承华为的精髓，将华为多年累积下来的经验和技术不断更新迭代，打造华为云服务，让用户能够感受更加专业、可靠的服务，呈现科技所及之处，华为云智能无所不及，用创新的方式改变着行业竞争格局
清欢科技·2023-11-29 08:11

华为云（HECS）docker环境下安装jenkins

Jenkins是一个开源的自动化工具，可以自动化地完成构建、测试、交付或部署等任务。总之重点就是三个字：自动化，至于如何实现这些功能，Jenkins基于插件化的机制，提供了众多的插件来完成持续集成CI与持续部署CD。【持续集成】（ContinuousIntegration）：当我们向代码仓库提交代码后，可以对变更进行监测，进而实现自动拉取代码、构建、测试等操作。试想一下，如果这些操作都手动进行，效
supersolon·2023-11-29 08:09

华为云之SFS弹性文件服务使用体验

华为云之SFS弹性文件服务使用体验一、本次实践介绍1.1实践环境简介1.2本次实践目的二、SFS弹性文件服务介绍2.1SFS弹性文件服务简介2.2SFS弹性文件服务特点三、购买ECS弹性云服务器3.1购买
江湖有缘·2023-11-29 08:58

2023-简单点-机器学习中矩阵向量求导

机器学习中矩阵向量求导的概念是什么？在机器学习中，矩阵向量求导的概念主要涉及对函数中的矩阵或向量参数进行求导运算。这种求导运算可以帮助我们了解函数值随参数的变化情况，进而应用于优化算法中。
简单点好不好的仓库·2023-11-29 07:30

机器学习K近邻算法

**机器学习之入门级算法K近邻**我们所说的KNN也就是K近邻算法！这是用来解决分类问题的：在训练集标签已经确定的情况下，给定一条新的数据，通过K近邻算法来确定它属于哪一类。
可爱的泥鳅·2023-11-29 07:31

【机器学习】K近邻算法

一、原理参数k的确定带权重的k近邻算法与模糊k近邻算法KNN算法用于回归问题在使用欧氏距离时应将特征向量归一化mahalanobis距离如何确定数据的协方差矩阵Bhattacharyya距离距离度量学习距离度量学习大边界最近邻分类二、示例代码1importnumpyasnp#导入numpy库，用于进行数值计算importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib库的py
十年一梦实验室·2023-11-29 07:23

机器学习常用距离度量方法

机器学习常用距离度量方法前言一、前期准备二、距离度量方法1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离总结前言机器学习中往往通过度量来研究不同样本或数据集之间的差异性，合适的度量方式可以显著提高算法的准确率
bug别找我·2023-11-29 07:21

机器学习之危险品车辆目标检测

危险品的运输涉及从离开仓库到由车辆运输到目的地的风险。监控事故、车辆运动动态以及车辆通过特定区域的频率对于监督车辆运输危险品的过程至关重要。在线工具推荐：三维数字孪生场景工具-GLTF/GLB在线编辑器-Three.jsAI自动纹理化开发-YOLO虚幻合成数据生成器-3D模型在线转换-3D模型预览图生成服务危险品是指具有爆炸性、易燃性、中毒杀人、烧成放射性等特性，在运输、装卸与存放的保管过程中，容
ygtu2018·2023-11-29 06:50

人工智能|机器学习——感知器算法原理与python实现

感知器算法是一种可以直接得到线性判别函数的线性分类方法，它是基于样本线性可分的要求下使用的。一、线性可分与线性不可分为了方便讨论，我们蒋样本增加了以为常数，得到增广样向量y=（1;;;...;）,则n个样本的集合为（,;,.....,）,增广权矢量表示为a=（；;....,）,我们得到新的怕没别函数二、算法步骤三、算法实现1.生成数据importnumpyasnpimportmatplotlib.
博士僧小星·2023-11-29 06:02

java与python交互_Java与Python

有这么一个命题，就是说后端算法部门，使用了TensorFlow等机器学习算法进行了数据预测，现在有个需求，就是说要通过浏览器页面输入相关的计算参数，然后返回计算结果，理论上呢，python也可以作为一个
tegrodikk·2023-11-29 06:28

计算机毕业设计 基于Web的课程设计选题管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟————————————————计算机毕业设计《1000套》✌目录1、项目介绍及开发技术1.1项目介绍
IT学长编程·2023-11-29 06:24

计算机毕业设计 基于PHP的考研互助交流系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟————————————————计算机毕业设计《1000套》✌目录1、项目介绍及开发技术1.1项目介绍
IT学长编程·2023-11-29 05:42

数据科学（机器学习： 决策树）

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。决策树上面的那个流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块(decisionblock)，椭圆形成代表终止模块(terminatingblock)，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch)，它可以达到另一个判断模块或者终止模块。长方形和椭圆形都是结点。长方形的结点属于内部结点，椭圆形的结点属于叶结
GHope·2023-11-29 05:00
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