麻雀算法优化深度极限学习机第3页

微信AI客服：34.4K Star的 chatgpt-on-wechat 开源工具

chatgpt-on-wechat是一款开源的智能对话机器人框架，基于ChatGPT大语言模型深度定制，可无缝接入微信（个人号/公众号）、企业微信、飞书等主流社交平台，实现自动回复、多轮对话、插件扩展等功能

码农在失业·2025-02-14 21:56

python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍

前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI

weixin_39778582·2025-02-14 20:54

三角测量——用相机运动估计特征点的空间位置

三角测量和对极几何中的对极几何约束描述类似：z2x2=R(z1x1)+tz_2x_2=R(z_1x_1)+tz2x2=R(z1x1)+t经过对极约束的求解，现在已知R,t，我们想求解两个特征点的深度z1

徐行tag·2025-02-14 20:21

PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析：全面比较两大深度学习框架，助你选择最适合的工具

在人工智能的浪潮中，深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。

BuluAI·2025-02-14 19:10

DeepSeek与Python语言关系深度探索

实现智能问答系统****案例2：使用Python微调DeepSeek垂直领域模型****案例3：基于DeepSeek与Python的多模态应用开发**三、技术挑战与优化方向四、总结从技术角度看，DeepSeek（深度求索

学堂在线·2025-02-14 18:08

模糊规则优化matlab,遗传算法优化模糊pid控制规则

用遗传算法优化模糊控制规则，有部分代码，不懂计算适应度那块调用子函数，子函数要怎么写？以及M程序如何和simulink相互调用？

weixin_39619270·2025-02-14 18:08

DeepSeek R1：引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统

随着人工智能技术的进步，特别是深度学习和强化学习的应用，我们能够更加精准地识别学习者的需求，并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。

Coderabo·2025-02-14 18:38

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

在深度学习和机器学习的领域中，优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!

·2025-02-14 17:24

从选品到售后！5个AI工具打通电商全链路自动化

像JungleScout这类智能选品工具，深度运用AI大数据分析

·2025-02-14 17:54

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

探索序列数据的奥秘：LSTM Python代码资源库全面解析

LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/36f26在深度学习的浩瀚宇宙中

霍列领Hector·2025-02-14 16:50

紫外纳秒风冷激光器市场：增长潜力与技术创新并驱的深度剖析

在高科技日新月异的今天，紫外纳秒风冷激光器作为激光技术的前沿代表，正以其独特的优势和广泛的应用领域，引领着市场的新一轮增长浪潮。本文将深入探讨紫外纳秒风冷激光器的重要性、市场增长趋势、显著优势、全球市场规模、主要市场参与者、地区市场特点以及未来发展机遇与挑战，为您揭示这一领域的无限可能。一、市场增长趋势：科技浪潮中的璀璨新星紫外纳秒风冷激光器，以其高能量密度、短脉冲宽度和优异的冷却性能，在材料加工

QYR_11·2025-02-14 15:19

北京青蓝智慧科技:软考高项vs考研，谁更胜一筹？

本文将从多个角度进行深度分析，以期为读者提供有价值的参考。从职业发展的角度来看，软考高项作为计算机技术与软件工程领域的专业认证，具有很高的含金量和影响力。

马133-9150-9126·2025-02-14 15:48

蓝桥杯之分支限界算法

回溯算法以深度优先搜索解空间树，而分支限界是以广度优先搜索（以最小耗费优先）分支限界法长以广度优先或以最

LittleLionlion·2025-02-14 15:47

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭，最主要的原因是⽣态完善，⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。

唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

期权懂|深度虚值期权合约有哪些特性？

深度虚值期权合约有哪些特性？一、深度虚值期权合约特性有权利金低：深度虚值期权的实际行使可能性非常低，因此其权利金相对较低。

qiquandongkh·2025-02-14 13:00

大语言模型(LLM)快速理解

一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统，但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。

大模型猫叔·2025-02-14 13:59

【前端框架选择：Vue、React、Angular，谁更适合你的项目？】

程序员远仔·2025-02-14 12:54

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型：推动AI前沿发展的关键技术3.1大模型的定义3.2大模型的发展历程3.3深度学习与神经网络

E绵绵·2025-02-14 11:18

26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序，怎么把现实的词翻译给机器识别。

一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢，我们可以利用神经网络干很多的事情，那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢，现在很多的实际应用已经说明了这个问题，可以这么做。那我们考虑一下该怎么做，首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示：importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']

小宇爱·2025-02-14 11:17

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(

小宇爱·2025-02-14 11:47

24、深度学习-自学之路-卷积神经网络

一、你怎么理解卷积神经网络呢，我的理解是当你看一个东西的时候，你的眼睛距离图片越近，你看到的东西就越清晰，但是如果你看到的图片只是整个物体的一小部分，那么你将不知道你看到的物品是什么，因为关注整体更容易知道物品是什么。如果你保持一定的距离，你就会发现你可以看到物品更加的全貌一些，这样将方便你观察物品的类别。如果你距离的再远一点，你就会看到物品的轮廓，那么你将依据物品的轮廓去判断物品的类别。如果图片

小宇爱·2025-02-14 11:46

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序，这个程序里面由学习率，有损失函数，有梯度下降，权重更新。

小宇爱·2025-02-14 11:16

深度学习-10-深度学习发展简介

极具讽刺意义的是，Minsky教授，一直不看好深度学习的概念。他曾在1969年出版了Perceptron（感知器）一书，指出了神经网络技术（就是深度学习的前身）的局限

皮皮冰燃·2025-02-14 10:43

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型

天天科研工作室·2025-02-14 10:12

基于AWS的证券交易系统架构设计与核心技术实践

作者注：本文深度剖析证券行业数字化转型痛点，结合AWS云原生技术栈，为高频交易、行情分发、风控系统等核心场景提供可落地的解决方案。

AWS官方合作商·2025-02-14 10:41

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

大脑神经网络与机器神经网络的区别

大脑神经网络（生物神经网络）与机器神经网络（人工神经网络，ANN）虽然名称相似，但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。

天机️灵韵·2025-02-14 10:40

[论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri

深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。

2301_80732299·2025-02-14 10:39

27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。

一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集，一个是原始评论数据集《reviews.txt》，以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》，下面的程序就是找到这两个数据集，并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\

小宇爱·2025-02-14 10:39

DeepSeek与核货宝订货系统的协同进化：智能商业范式重构

数据处理与分析方面深度数据洞察：利用Deepseek强大的智能数据挖掘与分析能力，处理核货宝订货系统中的海量订单数据、客户数据、商品数据等。

多用户商城系统·2025-02-14 10:38

DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道！

中国人工智能公司DeepSeek（深度求索）以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世，火遍并震撼全球科技圈；DeepSeek展现出来的核心竞争力，除了低成本及推理能力，更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型

Robot251·2025-02-14 10:38

大数据、云计算、人工智能等技术深度融合的智慧快消开源了。

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基

AI服务老曹·2025-02-14 10:37

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

在机器学习和深度学习的领域中，梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

Windows 11 卸载 Edge

前言咋说呢，Edge确实有它好的一面，自带微软翻译速度可观，确实是Chrome自带翻译不可用现状下的首选（李玲玲你好啊），但是深度绑定微软生态，而且还挺重，使我最终放弃了使用Edge，并千方百计想要卸载掉它

Anyexyz·2025-02-14 09:00

探索DeepSeek：开源大模型领域的中国力量

来自中国的深度求索（DeepSeek）团队凭借其开源模型系列，正在为这一领域注入新的活力。本文将带您了解DeepSeek的技术突破、开源生态价值及其对AI民主化的深远影响。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:29

深度解析Python校园自动化：合规爬虫、反反爬策略与高并发抢课系统设计

摘要：本文将呈现一个校园自动化系统的实现方案，包含面向对象设计、多协议适配、分布式任务队列、混合验证码破解等核心模块，提供经过压力测试的代码和技术文档。一、系统架构与工程规范1.1项目结构campus_automation/├──configs/#配置文件│├──settings.yaml#全局配置│└──proxies.txt#代理IP池├──core/│├──auth/#认证模块││├──ss

WHCIS·2025-02-14 09:29

PS-UI设计规范

表示每英寸所拥有的点数量，点数密度，密度越高，显示器显示的画面就越真实，越清晰PPI：ios所特有的像素密度单位，表示每英寸所拥有的像素数量，像素密度越高，显示器显示的画面就越真实，越清晰视网膜屏幕：分辨率超过人眼识别极限的分辨率屏幕

jimoluoluo1989·2025-02-14 08:56

vue2与vue3的区别

文章目录Vue2和Vue3区别—源码深度解析一、底层监听逻辑区别二、深度解析源码对比1.Vue2的响应式系统2.Vue3的响应式系统3.源码对比示例三、Vue2进阶Vue3注意事项1.全局API的变化2

胡图蛋.·2025-02-14 07:18

我的创作纪念日

技术领域发展日新月异，为了紧跟前沿，我不断学习新的知识，如人工智能中的深度学习框架、云计算的最新技术应用等。在学习过程中，我将遇到的难点、理解的过程以及总结的知识点记录下来，整理成文章发布在

学无止尽5·2025-02-14 07:45

【后端发展路径】基础技术栈、工程能力进阶、高阶方向、职业发展路径

后端开发是一个技术深度和广度并重的领域，以下是完整的职业发展路径和学习规划，分为技术成长、工程能力、职业方向等维度，适合不同阶段的开发者参考：一、基础技术栈编程语言必学：Java（Spring生态）/Go

Fly-ping·2025-02-14 06:40

vue3源码：reactive与ref深度对比，为什么要使用 ref

reactive的局限性：reactive函数会把传入的object作为proxy的target参数，而proxy只能代理对象，不能代理基本数据类型ref的实现原理：在类RefImpl的构造函数中执行了一个toReactive方法，传入了value，该方法把数据分成了两种类型：复杂数据类型：调用了reactive函数，即把value变为响应性的。简单数据类型：直接把value原样返回。下面进行核心

wxzYa·2025-02-14 06:09

Vue.js框架深度解析：构建现代Web应用

1.Vue.js概览1.1Vue.js的诞生和哲学Vue.js由尤雨溪创立，旨在创建一个简单而高效的前端库，使得前端开发更加轻松。尤雨溪在开发Vue.js时，将注意力集中在视图层，旨在帮助开发者通过简洁的API设计快速构建交互丰富的网页应用。代码示例：创建一个基本的Vue实例varapp=newVue({el:'#app',data:{message:'HelloVue!'}});这段代码简单地展

Neovyij·2025-02-14 06:08

跨模态符号生成理论升级版本CMST+ 科学的学术价值报告

生成上述跨模态符号生成理论升级版本CMST+科学的学术价值报告，生成应用于人工智能升级硅基生命课题的可行性报告深度思考内容好的，用户让我生成关于跨模态符号生成理论升级版本CMST+的学术价值报告，以及应用于人工智能升级硅基生命课题的可行性报告

太翌修仙笔录·2025-02-14 06:34

Day17 第六章二叉树part05

深度最大的叶子节点一定是最后一行。如何找最左边的呢？

TAK_AGI·2025-02-14 06:34

ACM寒假培训5

学习总结一.深度优先搜索DFS注意点1.用boolvis[]标记当前是否走过2.停止条件3.边界函数4.递归进行搜索5.记得回溯,vis[]变为false二.广度优先搜索BFS过程1.dx[],dy[]

ZIZIZIZIZ()·2025-02-14 05:33

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。

AI天才研究院·2025-02-14 05:59

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