阿里云机器学习

【2025最新计算机毕业设计】基于SSM的旅游与自然保护平台【提供源码+答辩PPT+文档+项目部署】

作者简介：✌CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流。
万码堂源码·2025-01-18 11:01

【源码+文档】基于SpringBoot+Vue旅游网站系统【提供源码+答辩PPT+参考文档+项目部署】

作者简介：✌CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流。
万码堂源码·2025-01-18 11:31

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。
潜洋·2025-01-18 10:25

【Rust】——不安全Rust

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接
Y小夜·2025-01-18 07:02

Vue2实现上传图片到阿里云的OSS对象存储

在Vue2项目中，将图片上传到阿里云的OSS（对象存储）需要几个步骤，包括配置阿里云OSS、获取上传凭证、在前端进行上传操作等。
秋意钟·2025-01-18 06:27

超简单|Python实现机器学习算法——KNN

超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法
birdcome·2025-01-18 06:57

《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》

在机器学习的领域中，让模型快速收敛是众多从业者和研究者们共同追求的目标。因为快速收敛不仅能节省大量的时间和计算资源，还能使模型更快地投入实际应用，为我们带来更高的效率和价值。
·2025-01-18 05:14

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！文章目录【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！引言在这个数据驱动的时代，机器学习已经成为解锁智能科技的关键。
eclipsercp·2025-01-18 01:21

简化云上操作，阿里云客户端——您的云端全能助手

背景当您创建了云服务器或容器实例之后，以下操作往往是非常常见的：连接并登陆到服务器，大展身手一番，比如配置基础开发环境、部署应用服务、查看各种性能指标等等；可见连接并登陆到服务器是多么高频而基础的操作。而在使用业界通用的登陆工具时，这样的场景是否熟悉。场景一登陆密码忘了，试了几个常用的密码都是错的，奔溃啊。还好我吃一堑，长一智，把每台实例的密码经过加密算法加密后，记在了宝贝笔记本上，并放在了神秘加
·2025-01-18 01:05

通义灵码 2.0 全新升级，阿里云正式推出繁星计划

在今天上午通义灵码2.0发布会上，阿里云云原生应用平台负责人丁宇宣布，通义灵码2.0全新升级，AI程序员重磅发布。
·2025-01-18 01:05

“越用越上瘾”，中华财险 60% 研发人员用通义灵码提效

日前，中华联合财产保险股份有限公司（以下简称“中华财险”）创新研发中心副总经理汤密力在阿里云“云故事探索”栏目中，介绍了“云+大模型”如何为这家老牌金融机构的业务创新注入新动力。
·2025-01-18 01:32

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。由于字数限制，分成五篇博客。
不牌不改·2025-01-18 00:43

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。
预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

Python pandas离散化方法优化与应用实例

离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间，帮助快速发现数据分布规律，并且在机器学习中，
python慕遥·2025-01-17 23:29

DDOS高防

全球DDoS防护根据攻击来源就近调度阿里云全球DDoS防护节点利用Anycast和GSLB技术，调度阿里云分布全球的DDoS防护节点，在发起攻击源头进行过滤，将防护能力最大化。
darkvm充充·2025-01-17 23:58

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的
预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394·2025-01-17 21:45

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

BladeDISC++：Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术

本文将介绍阿里云PAI团队近期发布的BladeDISC++项目，探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值，主要内容包括以下三个部分：DynamicShape场景下显存优化的背景与挑战BladeDISC
·2025-01-17 20:51

云数据库PolarDB

PolarDB的概念PolarDB的概念PolarDB是阿里云自研的下一代关系型云数据库，有三个独立的引擎，分别可以100%兼容MySQL，100%兼容PostgreSQL，高度兼容Oracle语法，存储容量最高可达
dream_heheda·2025-01-17 20:33

通义灵码 2.0 全新升级，阿里云正式推出繁星计划

在今天上午通义灵码2.0发布会上，阿里云云原生应用平台负责人丁宇宣布，通义灵码2.0全新升级，AI程序员重磅发布。
·2025-01-17 20:19

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-01-17 20:18

AI Agent：一场智能革命的开始

一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得
TechubNews·2025-01-17 20:02

从研究生到管培生，看98年校招生如何让更多企业用上通义灵码

黄天翔是2024年7月入职阿里云的应届校招生，他说，在研究生阶段便已接触并使用通义灵码，通义灵码速度快、学习成本低，几乎无门槛，且具备强大的跨文件理解能力，能生成满足需求的代码。
·2025-01-17 20:13

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用
·2025-01-17 19:05

官宣开源 阿里云与清华大学共建AI大模型推理项目Mooncake

2024年6月，国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室（MachineLearning,AI,BigDataSystemsLab）联合发布了以KVCache为中心的大模型推理架构Mooncake。通过使用以KVCache为中心的PD分离和以存换算架构，大幅提升大模型应用Kimi智能助手推理吞吐的同时有效降低了推理成本，自发布以来受到业界广泛关注。近日，清华大学和研究组织9#
·2025-01-17 19:03

Flink 批作业如何在 Master 节点出错重启后恢复执行进度？

摘要：本文撰写自阿里云研发工程师李俊睿（昕程），主要介绍Flink1.20版本中引入了批作业在JMfailover后的进度恢复功能。
·2025-01-17 19:30

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。
专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告

本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调
·2025-01-17 19:29

llama.cpp部署

主要有两点优化：llama.cpp使用的是C语言写的机器学习张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类
法号：行颠·2025-01-17 17:12

Kubeflow：云原生机器学习工作流自动化开源框架详解

Kubeflow是一个开源的机器学习（ML）工作流自动化平台，旨在将机器学习工作流部署到Kubernetes之上，实现从实验到生产的一站式解决方案。
gs80140·2025-01-17 17:40

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

1.推荐系统概述推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好，为用户提供个性化建议的技术，广泛应用于电子商务、流媒体平台和社交媒体等领域。通过分析用户行为数据，推荐系统可以帮助用户发现他们感兴趣的内容，同时提升平台的用户体验和商业收益。定义与作用推荐系统是一种数据过滤技术，旨在从海量数据中筛选出用户可能感兴趣的信息。它不仅能提升用户的满意度，还能增加平台的转化率和黏性。分类推荐系统主要分为以下三类：基于内容
KeyPan·2025-01-17 15:54

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点，这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型：点异常：单个数据点显著偏离正常分布（例如，银行交易中突然的巨额消
KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置，最小化簇内样本与其中心点之间的总距离（即误差平方和，SSE）。适用
KeyPan·2025-01-17 15:23

人工智能下的MASS服务架构

2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出，即“将机器学习算法打包成可重复使用的服务，使企
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:52

Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践

摘要：本文整理自阿里云高级开发工程师，ApacheFlinkCommitter阮航老师在FlinkForwardAsia2024生产实践（三）专场中的分享，主要分为以下四个方面：一、FlinkCDC&实时计算
·2025-01-17 15:17

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故
云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型
IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。
KeyPan·2025-01-17 13:35

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索（NAS）1.1为什么需要NAS？2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素：2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用，神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
Undoom·2025-01-17 13:03

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架，提供了高效的数据处理能力，广泛应用于大数据分析与机器学习。Spark提供了多种高级API，支持批处理和流处理。
一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

ubuntu命令“sudo apt-get install”无法定位软件包?

解决ubuntu命令“sudoapt-getinstall”无法定位软件包的问题：1、添加镜像源，修改软件源列表：sudovim/etc/apt/sources.list#阿里云源地址debhttp:/
__Benco·2025-01-17 10:35

阿里云OSS文件流读取及MD5加密

//创建一个新的MD5哈希计算器hasher2:=md5.New()//将文件流复制到哈希计算器中_,err=io.Copy(hasher2,object)iferr!=nil{return"",fmt.Errorf("errorcalculatingMD5:%v",err)}//返回MD5值的十六进制字符串videoSignature2:=hex.EncodeToString(hasher2.S
·2025-01-17 10:25

docker + nginx +微信小程序后台 (springboot)

1.资源环境阿里云ecs服务器、centos8系统、docker2.0、nginx、微信小程序、springbootjar包、ssl证书、已备案的域名www.dan-huang.cn2.centos8中安装
少侠好刀法·2025-01-17 09:56

ubuntu20:04快速安装docker教程

1.使用国内镜像替代官方源先删除可能已有的apt官方源：sudorm-f/etc/apt/sources.list.d/docker.list然后配置国内源（以阿里云为例）：aptinstallcurlsudomkdir-p
与君相识·2025-01-17 08:46

小白也能懂的 Python 入门指南（1）——Python 的前世今生

在人工智能、机器学习日趋火热的时代，Python又赶上了一波AI的热潮，即使你没系统的学习过它，相信你也一定听说过吧，如果你也对Python产生了浓厚的兴趣，跟我一起来了解下它的前世今生
荆州克莱·2025-01-17 07:42

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型
荆州克莱·2025-01-17 07:12
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