（learning）RuoYi

机器学习与深度学习间关系与区别

一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用

AGI通用人工智能之禅·2024-09-16 02:27

若依后端正常启动但是uniapp移动端提示后端接口异常

pc端能用模拟器也能正常连接接口，手机端真机调试连不上接口解决：1.先看config.js的填自己的ip地址module.exports={//baseUrl:'https://vue.ruoyi.vip

大可大可抖·2024-09-15 20:02

云服务业界动态简报-20180128

一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境

Captain7·2024-09-15 12:26

机器学习VS深度学习

机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。

nfgo·2024-09-15 11:28

ResNet的半监督和半弱监督模型

Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps:/

Valar_Morghulis·2024-09-15 11:49

联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记

FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddatahttps://www.youtube.com/watch?

努力搬砖的星期五·2024-09-15 11:55

PCL 怎样可视化深度图像

代码首先，在PCL（PointCloudLearning）中国协助发行的书提供光盘的第7章例2文件夹中，打开名为range_image_visualization.cpp的代码文件，同文件夹下可以找到相关的测试点云文件

LeonDL168·2024-09-15 10:52

Awesome TensorFlow

AwesomeTensorFlowAcuratedlistofawesomeTensorFlowexperiments,libraries,andprojects.Inspiredbyawesome-machine-learning.WhatisTensorFlow

weixin_30594001·2024-09-13 17:49

【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘

机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。

ShuQiHere·2024-09-13 14:59

综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”

零样本学习（Zero-ShotLearning）是一种强大而有前途的学习范例，其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。

硅谷秋水·2024-09-13 14:27

机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习

机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络

Efred.D·2024-09-13 08:55

端到端的自动驾驶论文与代码整理

LearningbyCheatinggithubcodearxivpaperconferenceonrobotlearning最新进展(May2021)Checkoutourlatestfollow-upwork

大别山伧父·2024-09-13 08:53

Lt-8 Multithreading

IntendedLearningOutcomesTounderstandtheconceptofconcurrency.Tounderstandthedifferenceofaprocessandathread.TodefineathreadusingtheThreadclassandRunnableinterface.TocontrolthreadswithvariousThreadmethod

yanlingyun0210·2024-09-12 20:03

如何使用Pytorch-Metric-Learning？

文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning？

鱼儿也有烦恼·2024-09-12 17:12

推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learning

潘惟妍·2024-09-12 09:53

推荐：FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目

褚知茉Jade·2024-09-12 05:58

【python】【Ray的概述】

Overview概述Rayisanopen-sourceunifiedframeworkforscalingAIandPythonapplicationslikemachinelearning.Itprovidesthecomputelayerforparallelprocessingsothatyoudon

资源存储库·2024-09-12 04:23

什么是监督学习（Supervised Learning）

一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。

救救孩子把·2024-09-12 02:33

毕设/私活/bigold必备项目，一个挣钱的免费的全开源标准前后端分离后台管理权限系统【springboot+vue+redis+Spring Security】脚手架搭建：若依Ruo框架具体使用教程

超详细）简介RuoYi是一个JavaEE企业级快速开发平台，基于经典技术组合（SpringBoot、ApacheShiro、MyBatis、Thymeleaf、

南北极之间·2024-09-12 01:29

使用3DUNet训练自己的数据集（pytorch）— 医疗影像分割

3DUNet-Pytorch:3DUNetimplementedwithpytorch(github.com)文章<cicek16miccai.pdf(uni-freiburg.de)3DU-Net:LearningDenseVolumetricSegmentation

编程日记✧·2024-09-11 23:44

探索任务的隐秘世界：推荐Task2Vec

邓越浪Henry·2024-09-11 22:06

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https:

小夏refresh·2024-09-11 20:50

linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程

在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码，方便及时交互。

天启大烁哥·2024-09-11 10:15

如何在DPDK中实现协议解析？

初始化DPDK环境首先，你需要初始化DPDK环境，加载EAL(EthernetAddressLearning)库，并设置好内存池、环形缓冲区等。

编码小哥·2024-09-11 08:29

【脚手架第一篇章】介绍一下若依微服务版框架

若依框架（RuoYi）是一个广泛使用的开源框架，它提供了多种版本以满足不同开发需求。

蜗牛 | ICU·2024-09-10 23:27

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。

山颠海涯·2024-09-10 11:33

若依ruoyi-ui执行npm run dev启动报错：esnext.set.difference.v2.js in ./src/utils/index.js 处理方案

一、错误现象：ERRORFailedtocompilewith7errors09:05:43Thesedependencieswerenotfound:*core-js/modules/esnext.set.difference.v2.jsin./src/utils/index.js*core-js/modules/esnext.set.intersection.v2.jsin./src/util

爱摄影的程序猿·2024-09-09 13:53

2021-03-31 每日打卡

昨日完成情况：1.6k散步，❌帕梅拉（我好懒）2.思维导图，statistical和machinelearning,先快速看一遍中文版，然后细看英文版.太多了，感觉在面试前看不完。

来多喜·2024-09-09 06:25

强化学习分类

Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率：PolicyGradients

0penuel0·2024-09-08 16:29

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1

我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

元学习（meta learning）（一）

元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”，也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数，或者在决定网络架构，改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参，今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU，然后一次训练多个模型，有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉，最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU，这些

前行居士·2024-09-08 02:48

《Learning to Count without Annotations》CVPR2024

摘要论文提出了一种名为UnCounTR的模型，该模型能够在没有任何手动标注的情况下学习进行基于参考的对象计数。这是通过构建“Self-Collages”（自我拼贴画）实现的，即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本，提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。UnCounTR基于现有的无监督表示和分割技术，首次成功展示了无需手动监督即可进行参考计数的能力。实验表明，该方法不仅超越了简单的基线和通用模

夏日的盒盒·2024-09-07 19:35

深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合

目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的

CristianoC·2024-09-07 14:39

[ROS2 Foxy] rclcpp_action “no match for ‘operator=’ (operand types are“

---stderr:learning_action_cpp/userdata/dev_ws/src/ros2_21_tutorials/learning_action_cpp/src/action_move_client.cpp

chdlr·2024-09-07 07:05

基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现

基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现DesignandImplementationofaHadoop-BasedLearningBehavioralDataCloudStoragePlatform

usp1994·2024-09-06 16:03

百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索

AGuidetoParameter-EfficientFine-Tuning：https://arxiv.org/abs/2303.15647TowardsaUnifiedViewofParameter-EfficientTransferLearning

汀、人工智能·2024-09-06 12:00

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算

慘綠青年627·2024-09-06 10:44

MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器论文阅读

MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning

皮卡丘ZPC·2024-09-06 08:04

基于时序差分的无模型强化学习：Q-learning 算法详解

目录一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning1.1时序差分法1.2Q-learning算法状态-动作值函数（Q函数）Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning

晓shuo·2024-09-06 07:30

Spark入门：KMeans聚类算法

聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。与监督学习（如分类器）相比1，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。

17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

面向可信和节能的雾计算医疗决策支持系统的优化微型机器学习与可解释人工智能

这篇论文的标题为《OptimizedTinyMachineLearningandExplainableAIforTrustableandEnergy-EfficientFog-EnabledHealthcareDecisionSupportSystem

神一样的老师·2024-09-06 04:44

英文写作训练（二）

主语+系动词+表语Learningisimportant学习很重要LearningEnglishisimportant学习英文很重要Learningscienceisimportant学习科学很重要Learningphysicsisimportant

XP_cfd1·2024-09-06 02:09

Python深度学习-环境

Python深度学习-环境(PythonDeepLearning-Environment)Inthischapter,wewilllearnabouttheenvironmentsetupforPythonDeepLearning.Wehavetoinstallthefollowingsoftwareformakingdeeplearningalgorithms

cunzai1985·2024-09-05 21:55

【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024）

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity

Bosenya12·2024-09-05 14:40

【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章，站在更高的视角，统一了deepfeaturelearning

萝莉狼·2024-09-05 08:54

基于白盒表征的图像卡通化

取自CVPR2020的一篇文章LearningtoCartoonizeUsingWhite-boxCartoonRepresentations图像卡通化，即是将自然拍摄到的图片转化成卡通风格的图片，属于一种风格迁移

Mezereon·2024-09-05 06:28

Ruoyi 前后端分离版POST发送表单

Ruoyi前后端分离版POST发送表单在若依的前后端分离版本中，如果前端向后端发送请求，使用默认的request()方法，则默认发送Content-Type:application/json类型的数据，

星期五Plus·2024-09-05 00:05

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