2.0机器学习第17页

SwiftUI 2.0实现动态粘性页脚动画指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在SwiftUI2.0中创建类似Medium.com的动态粘性页脚，涉及视图构建、环境值跟踪、自定义组件设计、动画实现以及响应式布局，以增强用户体验并提升应用程序的互动性

一曲歌长安·2025-01-22 20:18

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？2.2导致过拟合的原因是什么？2.3过拟合的解决方法是什么？三、欠拟合/高偏差（underfiting/highbias）篇3.1欠拟合是什么及检验方法？3.2导致欠拟合的原因是什么？3.3过拟合的解决方法是什么？1.2Bat

·2025-01-22 20:09

从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化

985院校硕士毕业，现担任算法t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·2025-01-22 17:23

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择（FeatureSel

生信学习者1·2025-01-22 17:21

F#语言的图形用户界面

F#语言作为一种函数式编程语言，近年来在开发领域越来越受到关注，尤其是在数据分析和机器学习领域。但F#同样能够用于图形用户界面的开发，尤其是结合.NET平台及其丰富的库。

沈霁晨·2025-01-22 17:50

【Springboot】——响应与分层解耦架构

，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，设计模式、Python机器学习

Y小夜·2025-01-22 16:49

[并发并行]_[中级]_[C++实现synchronized方式的对象锁2.0]

场景在前面的文章说过C++实现synchronized方式的对象锁[1]可以实现Java的synchronized易用特性。这个第一版的例子并没有说明如何删除pthread_mutex_t对象，随着加锁的对象增加会出现内存泄漏的情况，怎么解决？说明在C++11提供了可复制的共享的指针std::shared_ptr,利用这个指针我们可以判断mutex有没有被其他线程使用，从而释放mutex。改进版的

Peter(阿斯拉达)·2025-01-22 15:05

瑞芯微开发板/主板Android配置APK默认开启性能模式方法

触觉智能RK3562开发板演示，搭载4核A53处理器，主频高达2.0GHz；内置独立1Tops算力NPU，可应用于物联网网关、平板电脑、智能家居、教育电子、工业显示与控制等行业。

Industio_触觉智能·2025-01-22 14:58

如何学习爬虫技术：从入门到实践的全面指南

爬虫技术作为一种从网页中自动提取信息的手段，在各个领域都有着广泛的应用，无论是数据分析、机器学习的数据集构建，还是市场调研、价格监测等商业场景，掌握爬虫技术都能为你打开一扇获取丰富信息资源的大门。

CodeJourney.·2025-01-22 14:23

将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南

将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南在物联网（IoT）和边缘计算迅猛发展的今天，将智能功能嵌入到资源有限的低端单片机（MicrocontrollerUnit,MCU）上，已经成为许多开发者和工程师追求的目标

为也科技·2025-01-22 13:17

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题，而多层感知机（MLP）是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中，我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机（MLP）？

Echo_Wish·2025-01-22 12:43

AI Agent：深度解析与未来展望

随着时间的推移，AI逐渐能够处理不确定性，1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础，神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。

码事漫谈·2025-01-22 11:34

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。

Francek Chen·2025-01-22 11:34

【强化学习】Unity ML-Agents框架

常见问题与解决方案八、实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents简介UnityML-Agents是一个由UnityTechnologies开发的开源项目，它允许开发者利用机器学习技术来训练虚拟环境中的智能代理

大雨淅淅·2025-01-22 11:00

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像（T2I）扩散模型视频生成/预测文本到视频（T2V）生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图

好评笔记·2025-01-22 10:21

【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-22 09:21

通过python对excel进行数据分析和可视化

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfile_path="C:\\Users\\86138\\Desktop\\book_list-计算机-机器学习

新叶猫长那么可爱干什么·2025-01-22 09:48

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-22 09:48

智能体在环境中学习和作出决策

一、概述强化学习是一类通过与环境交互获取反馈并不断优化决策策略的机器学习方法。

由数入道·2025-01-22 08:09

宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示

量子强化学习是一种结合了量子计算和强化学习的新型机器学习方法。它利用量子计算机的优势，在训练和优化模

AI天才研究院·2025-01-22 05:22

C# 与 Python 代码互相调用的实践

C#是一种功能强大、面向对象的编程语言，主要应用于Windows平台开发、企业级应用开发以及游戏开发（借助Unity引擎等）等领域；而Python则以其简洁的语法、丰富的库以及在数据科学、机器学习、自动化脚本等众多方面的出色表现备受青睐

一只小灿灿·2025-01-22 05:52

清华和哈工大把大模型量化做到了1比特，把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行！机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型，激发开源VLMs更大潜能，视 Mamba速度提升2.8倍，内存能省87%

在追求更高效的机器学习模型部署时，模型量化技术应运而生，它通过降低权重矩阵的位宽来显著减少大型语言模型的存储和计算需求。我们一般的双精度浮点型double是64位

代码讲故事·2025-01-22 05:45

【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统

随着人工智能的快速发展，单一模态（如文本、图像或语音）已经不能满足复杂任务的需求。多模态AI（MultimodalAI）通过结合多种数据源（如文本、图像、音频等）来提升模型的智能和表现，适用于多样化的应用场景，如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。一、多模态AI简介多模态AI是一种将不同形式的数据（如文本、图像、音频等）融合在一起的技术，旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从

2的n次方_·2025-01-22 04:09

Python3.13来了！编程爱好者必看

Python作为机器学习、数据科学和人工智能领域使用最广泛的编程语言，一直在不断发展，以满足这些领域日益增长的需求。

Python之栈·2025-01-22 03:35

【Linux】 Linux下载RabbitMQ，并解决Github拒绝访问443的问题

下载资源时，GitHub网站443拒绝访问例如无法直接使用下面命令rpm--importhttps://github.com/rabbitmq/signing-keys/releases/download/2.0

wy02_·2025-01-22 02:23

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型

通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

基于人工智能（AI）的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。

用心去追梦·2025-01-21 22:58

基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用

近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。

梦想的初衷~·2025-01-21 22:52

降维算法：主成分分析

主成分分析一种常用的数据分析技术，主要用于数据降维，在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。

一个人在码代码的章鱼·2025-01-21 21:19

Python从0到100（八十三）：神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-01-21 19:56

ios storekit_在iOS 14中的应用购买和storekit中

iosstorekitMuchofthebuzzatWWDC2020wasgivenovertoSwiftUI2.0andARKit,soyoushouldforgiveyourselfformissingaseismicchangetotheStoreKitframework—achangethatwillmakeyourlifeasanappdeveloperfareasier.WWDC202

weixin_26745865·2025-01-21 19:50

Python调用讯飞星火大模型v3.x api接口使用教程2.0（python sdk，支持图片理解）

前言本篇文章是针对星火大模型api接口使用的新篇章，本次主要是介绍对于pythonSDK使用，以及图片理解等新功能。相对于上篇博客中的使用方法，本次的教程相对来说更简单方便。话不多说，直接享用。1、获取api接口的ID和key参考上篇文章：https://blog.csdn.net/qq_45156060/article/details/134072123?spm=1001.2014.3001.5

IT大头·2025-01-21 18:49

【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力

蒙娜丽宁·2025-01-21 18:16

基于 Python 的机器学习模型部署到 Flask Web 应用：从训练到部署的完整指南

目录引言技术栈步骤一：数据预处理步骤二：训练机器学习模型步骤三：创建FlaskWeb应用步骤四：测试Web应用步骤五：模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六：Web应用的安全性考量示例

m0_74825223·2025-01-21 15:53

机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab）

对于初学者来说，scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能，还通过一致的API设计，确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。

wyc9999ww·2025-01-21 14:39

有趣的python代码实例_Python之路：200个Python有趣的小例子一网打尽

Github)上面发现了一个项目，该项目列举了200多个Python小例子，Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习

weixin_39845406·2025-01-21 13:34

机器学习数学基础-定积分应用-经济问题

定积分在经济学中的应用广泛，特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。以下是定积分在经济学中的几个常见应用场景：1.总收入和总成本的计算在经济学中，定积分常用于计算总收入、总成本等累积量。如果给定价格函数和需求函数或供应函数，定积分可以帮助我们计算从某一数量到另一数量之间的总收入或总成本。总收入：假设某商品的价格随数量的变化而变化，价格函数为(p(x))，其中(x)表示销售的

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-21 13:30

推荐开源项目：python-oracledb —— 高效连接Oracle数据库的Python扩展模块

python-oracledb——高效连接Oracle数据库的Python扩展模块python-oracledbPythondriverforOracleDatabaseconformingtothePythonDBAPI2.0specification.Thisistherenamed

方玉蜜United·2025-01-21 13:59

Python-oracledb 项目教程

Python-oracledb项目教程python-oracledbPythondriverforOracleDatabaseconformingtothePythonDBAPI2.0specification.Thisistherenamed

邓越浪Henry·2025-01-21 13:59

迁移学习与RBF神经网络

迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域，迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。

fanxbl957·2025-01-21 12:27

“数据飞轮” 理念焕新，助力 2025 企业数智化发展

在2025年，升级后的数据飞轮2.0，将AI视作数智化的核心竞争力，借助AI技术推动企业更普惠的数据消费。“数据飞轮”2.0的理念，带来了多方面的显著升级。

·2025-01-21 12:50

用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑，中国缺乏的什么？

先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能，属于无监督或半监督的机器学习。

Ai17316391579·2025-01-21 12:54

火山引擎数据飞轮2.0：聚焦Data+AI，驱动企业数智化转型

近期，火山引擎数智平台技术和产品专家受邀出席DataFun首届“数据与人工智能解决方案大会”，围绕数据飞轮2.0模式，及Data+AI领域热门话题ChatBI、多模态数据湖展开分享。

·2025-01-21 11:43

centos，RabbitMQ安装部署

1、准备yum仓库1、准备准备gpgkey密钥rpm--importhttps://github.com/rabbitmq/signing-keys/releases/download/2.0/rabbitmq-release-signing-key.ascrpm

把腰往后靠·2025-01-21 09:59

AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构

好评笔记·2025-01-21 08:48

Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等

目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言

小艳加油·2025-01-21 05:20

YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建

前言Gradio是一个开源Python库，用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。

挂科边缘·2025-01-21 05:49

深度学习笔记——模型部署

文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务

好评笔记·2025-01-21 04:11

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点【下载地址】泰坦尼克号生存分类数据集本仓库提供了一个经典的机器学习数据集——泰坦尼克号生存分类数据集。

岑童嵘·2025-01-21 04:11

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

1.背景与目标ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一，对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和

KY_chenzhao·2025-01-21 04:06

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