2.0机器学习第47页

【机器学习】科学库使用手册第2篇：机器学习任务和工作流程（已分享，附代码）

主要内容包括，了解机器学习定义以及应用场景，掌握机器学习基础环境的安装和使用，掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析，学会使用jupyternotebook平台完成代码编写运行，应用Matplotlib

程序员一诺·2024-02-02 22:40

【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇：TensorFlow介绍和基本操作（代码文档已分享）

可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

程序员一诺·2024-02-02 22:09

图像分类的发展史

图像分类的发展史图像分类技术的发展史与计算机视觉、机器学习、神经网络等诸多领域紧密相连。它是一场从理论探索到实际应用的演变历程，同时也是一次由人类视觉启发来模拟视觉感知的冒险之旅。

kadog·2024-02-02 21:41

菜鸡后端的前端学习记录-2

忘了记一下看的视频了，有兴趣的可以去看一看，目前感觉讲的还不错，但是需要有一定基础：【尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程丨vuejs从入门到精通】（学习记录第二部分，都写到一个博客里太长了，不利于阅读复习

无名一小卒·2024-02-02 21:30

4.寻找两个正序数组的中位数

寻找两个有序数组的第k个小值示例1:nums1=[1,3]nums2=[2]则中位数是2.0示例2:nums1=[1,2]nums2=[3,4]则中位数是(2+3)/2=2.5题目思路1.因为时间复

一直要努力学习啊·2024-02-02 21:46

Python在无人飞船

大量的开源库和工具：Python拥有丰富的开源库和工具，涵盖了许多需要在无人飞船研发中使用的功能，例如数据处理、机器学习和计算机视觉。这些工具可以帮助研发人员更快地实现功能，并提高代

python无人驾驶医学芯片·2024-02-02 21:13

Flowable入门(一)

Flowable流程引擎允许您部署BPMN2.0流程定义（用于定义流程的行业XML标准），创建这些流程定义的流程实例，运行查询，访问活动或历史流程实例以及相关数据。

凌康ACG·2024-02-02 21:35

【工程记录】ChatGLM3-6B 部署的详细教程（Windows）

1.环境配置Github地址：ChatGLM3作者注释：transformers库版本推荐为4.30.2，torch推荐使用2.0及以上的版本，以获得最佳的推理性能。为了防止依赖之间的版本冲突，

LZXCyrus·2024-02-02 20:30

Python 深度学习实战：聊天机器人

1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到神经网络、机器学习、数据挖掘等多个领域知识。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来进行数据的处理和分析，从而实现对复杂问题的解决。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:47

ApacheCN 2019.4~7 总结

这些已有的项目即将完结，为所有贡献者点个赞：PyTorch1.0中文文档Seaborn0.9中文文档ImpatientJavaScript中文版OpenCV4.0中文文档UCBCS61b课本：Java中的数据结构百页机器学习小书我们又新开设了一些翻译项目

布客飞龙·2024-02-02 20:57

【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能

一、Loss曲线在模型的预训练或者微调过程中，我们一般通过观察loss曲线来得出模型对于数据集的学习效果等信息。那么我们如何根据loss曲线得到一些信息呢？通常数据集会被划分成三部分，训练集（trainingdataset）、验证集（validationdataset）、测试集（testdataset）。我们在训练模型时也经常会根据训练集的loss和验证集loss来诊断模型，从而期望能够优化参数训

子非Yu@Itfuture·2024-02-02 19:11

Elasticsearch向量数据存储与搜索

这种类型的字段可以用于机器学习模型的特征向量存储。

小湘西·2024-02-02 19:28

深信服云终端aDesk_STD-200H、朵拉云云终端DC10 对比测试

产品参数对比项目深信服aDesk-STD-200H朵拉云DC10处理器ARM4核1.6GhzARM4核1.6Ghz内存1G1G存储8G8GUSBUSB2.0*6USB2.0*6显示接口VGAHDMI，VGA

yangtzi·2024-02-02 19:52

Windows Server 2019 Web服务器搭建

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

可惜已不在·2024-02-02 19:49

Paddle2.0框架等你来挑战！

点击左上方蓝字关注我们是它，是它，就是它，强大的Paddle2.0深度学习框架正在向你驶来！不知不觉，同学们就要迎来了第3次作业，前面还有任务的小伙伴记得及时打卡！

飞桨PaddlePaddle·2024-02-02 19:08

迁移学习Transfer Learning的优缺点，以及在使用迁移学习的注意事项！

迁移学习TransferLearning1.迁移学习的优点和缺点：2.使用迁移学习时，需要解决以下问题：1.迁移学习的优点和缺点：迁移学习是一种机器学习方法，它可以使机器学习模型利用已有任务的学习结果，

小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

机器学习领域五大发展趋势，谷歌 AI 掌门人万字回顾 2021

来源：新智元导读新年伊始，谷歌AI掌门人JeffDean的年度总结「虽迟但到」，这篇万字长文系统回顾了过去一年来机器学习领域的五大趋势。除了超大AI模型，谷歌去年还做了啥？

Imagination官方博客·2024-02-02 18:03

PaddleOCR使用笔记之配置文件的详细解释

例如：-oGlobal.use_gpu=false配置文件参数介绍以rec_chinese_lite_train_v2.0.yml为例Global-全局参数配置字段用途默认值

great-wind·2024-02-02 18:21

构建知识图谱：从技术到实战的完整指南

它不仅仅是一种数据结构，更是一种知识的表达和存储方式，能够为机器学习提供丰富、结构化的背景知识，从而提升算法的理解和推理能力。在人工智能领域，知识图谱的重要性不言而喻。

快乐非自愿·2024-02-02 18:42

掌握新技术追求新发展

——教育信息化2.0素养提升2019兴成长4班8月大作业这个假期不虚度，我在充分休息的同时，也努力学习，充实丰富了自己的头脑和内心。

珲春232张宏波·2024-02-02 18:50

Vue2.0 组件传值方式：父传子、子传父、非父子组件传值

文章目录1.父组件向子组件进行传值父组件：子组件：2.子组件向父组件传值子组件：父组件：3.非父子组件进行传值公共bus.js组件A：组件B：每次总结都是在加强一遍记忆1.父组件向子组件进行传值父组件：父组件:importchildfrom'./child'exportdefault{components:{child},data(){return{name:''}}}子组件：子组件:{{inpu

博客zhu虎康·2024-02-02 18:21

凌群玉周检视(20181126-1202)

很开心也很荣幸加入易效能2.0天使18班2.0的90天践行。一、本周践行情况1、坚持每天早上7点前起床，打卡，运动，写日记，做日历清单。

记录这一切美好的回忆·2024-02-02 17:34

【AI大模型应用开发】【补充知识】文本向量化与向量相似度（含Python代码）

本文介绍下文本向量化的概念，以及向量检索的原理，只是简单介绍，不会深入，所以不用担心看不懂，想要详细研究的，可以去搜相关论文，涉及到机器学习

同学小张·2024-02-02 17:15

教师信息技术能力提升时不我待

20210316（静心而论786）：教师信息技术能力提升时不我待今年我县实施中小学幼儿园教师信息技术应用能力提升工程2.0，是借助国培的东风，推动基层教师、学校主动适应信息化、人工智能等新技术变革，推进信息技术与教育理念

我是静心·2024-02-02 17:29

OAuth1.0到OAuth2.0的演进解析--一起学习技术干货之Oauth协议

全面了解OAuth协议-一起学习技术干货之OAuth协议-CSDN博客上一篇对OAuth协议的整体概念进行了阐述和学习，下面我想再和大家聊聊其1.0版本演进到现在主流2.0版本的区别和优势。

wd90119·2024-02-02 17:06

Vue2.0 修饰符、绑定样式、计算属性以及侦听属性

一、修饰符1.事件修饰符：事件修饰符是对事件捕获以及目标进行了处理（语法：@事件名.修饰符）（1）stop：阻止了事件冒泡，相当于调用了event.stopPropagation方法（2）prevent：阻止了事件默认行为，相当于调用了event.preventDefault方法（3）self：只有在event.target是当前元素自身时触发（4）once：绑定的事件只能触发一次（5）captu

前端小白李小小·2024-02-02 17:01

SG2520CAA汽车用晶体振荡器

小体积尺寸2.5×2.0×0.8mm四脚贴片有源晶振。频率范围19个标准频率供电电压1.8V~3.3V类型。函数备用(圣)外形尺寸2.5×2.0×0.8mm工作温度：-40°

Epson样品中心·2024-02-02 17:40

Datawhale 组队学习之大模型理论基础Task9 大模型法律

11.2版权法大型语言模型或任何机器学习模型，都是基于数据进行训练的，而这些数据是人类劳动的结果（例如，作者，程序员，摄影师

AIzealot无·2024-02-02 16:33

2019兴成长计划――信息技术学习心得

2019年暑期，互加计划继续为全国各区县教师提供“基于教育信息化2.0下的教师专业成长”主题网络研修。我有幸参加了此次信息技术学习培训。

信丰478梅瑾·2024-02-02 16:38

centos8 install mujoco

一、ubuntu上安装mujoco$sudoapt-getinstalllibglfw3libglew2.0libgl1-mesa-glxlibosmesa6然后pipinstallmujoco_py二

库页·2024-02-02 16:18

机器学习---强化学习---目前的坑

当前（2019年）机器学习中有哪些研究方向特别的坑？

Iverson_henry·2024-02-02 16:40

这里有成功的秘诀!

相信从书中获取的信息，会不断迭代升级自己的认知，我期待着自己的2.0，3.0，4.

剽悍以致远·2024-02-02 15:43

SG2016VHN石英振荡器

爱普生SG2016VHN石英振荡器，2.0×1.6×0.63mm的封装体积小巧，工作频率范围在25MHz至500MHz，1.8V、2.5V或3.3V

Epson样品中心·2024-02-02 15:37

SG2016EHN(晶体振荡器)规格书

(fo>391MHz)外形尺寸:2.0×1.6×0.63mm

Epson样品中心·2024-02-02 15:05

【机器学习】贝叶斯垃圾邮件识别

实验三：贝叶斯垃圾邮件识别本次作业以垃圾邮件分类任务为基础，要求提取文本特征并使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件识别（调用已有工具包或自行实现）。1任务介绍电子邮件是互联网的一项重要服务，在大家的学习、工作和生活中会广泛使用。但是大家的邮箱常常被各种各样的垃圾邮件填充了。有统计显示，每天互联网上产生的垃圾邮件有几百亿近千亿的量级。因此，对电子邮件服务提供商来说，垃圾邮件过滤是一项重要功能。而朴素贝叶斯

住在天上的云·2024-02-02 15:34

【机器学习】某闯关类手游用户流失预测

FinalProject:某闯关类手游用户流失预测1案例简介手游在当下的日常娱乐中占据着主导性地位，成为人们生活中放松身心的一种有效途径。近年来，各种类型的手游，尤其是闯关类的休闲手游，由于其对碎片化时间的利用取得了非常广泛的市场。然而在此类手游中，新用户流失是一个非常严峻的问题，有相当多的新用户在短暂尝试后会选择放弃，而如果能在用户还没有完全卸载游戏的时候针对流失可能性较大的用户施以干预（例如奖

住在天上的云·2024-02-02 15:30

车载语音交互赛道研究：大模型揭幕2.0时代商业模式重塑

根据高工智能汽车研究院调研获取的信息，核心原因为：1.0时代，车载语音交互玩家可使用自身的小模型；2.0时代，很可能需基于通用大模型（训练成本极为高昂，某种程度上为基建工程），做一定的微调形成自身的行业大模型

高工智能汽车·2024-02-02 15:55

榜单！高阶智驾冲刺10%搭载率，哪些玩家占据自研感知「高地」

尤其是过去几年时间，基于机器学习和深度学习，Transformer+BEV技术进一步提高对异常行为的预测准确性，为实现最终的端到端自动驾驶落地，奠定了坚实的基础。

高工智能汽车·2024-02-02 15:25

2020-03-02

②绘本分享四本每周六固定时间分享③TA赢赋能2.0学习参与互动④每天运动半小时今日行动（做了什么）✔书法练习2篇✔画画✔参加赋能成长学院2.0发布会今日见识（学到了什么）找到心的方向图片来自苹果妈妈今日提醒

小倩_3831·2024-02-02 15:25

【好书推荐-第五期】《互联网大厂推荐算法实战》（异步图书出品）

欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0

程序员洲洲·2024-02-02 14:56

【好书推荐-第三期】《深入理解Java核心技术：写给Java工程师的干货笔记》全网阅读量千万的Java工程师成神之路学习笔记，Java基础知识点查漏补缺

欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0

程序员洲洲·2024-02-02 14:50

机器学习中集成方法的Bagging和Boosting动画指南

许多人经常难以理解Bagging和Boosting的核心要点。本文通过动画展示了这两种技术的内部工作原理：简而言之，集成方法将多个模型结合在一起以构建一个更强大的模型。它们基本上是建立在这样一个思想之上的，即通过汇总多个模型的预测结果，可以减轻各个单独模型的缺陷。其思想如下图所示：集成方法主要使用两种不同的策略构建：装袋（Bagging）提升（Boosting）1）BaggingBagging通过

小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

算法大览：24美赛深度总结与代码分享

内容包括数据降维、聚类、论文写作、异常值检测、论文配图、图像相关算法以及机器学习自动化预测等多个主题，其中包含详实的案例和实用的代码示例。最后，祝大家取得好成绩！

小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

【SparkML实践4】Pipeline实战scala版

Pipeline中的主要概念MLlib标准化了机器学习算法的API，使得将多个算法组合成单一的管道或工作流程变得更加容易。

周润发的弟弟·2024-02-02 13:36

组织易效能天使28班2.0，第四次班会的收获

2月24日，早上7点40分随着我宣布第四次班会的结束，完满地完成了本次班会。回想起本周班会从班委宣布班会主题、策划、组织、实施这4个环节，我有如下的体会和收获。宣布主题。由于本周刚好在春节假期中，班委们的小伙伴都沉浸在春节欢乐假期中，而忘记2月24日召开班会的事情。我本周在星期一开小组会时，在小组中宣告过可能班委要进行班会，希望小组成员配合好工作。但我在周一到周四这段时间里，由于缺乏了积极主动地提

clive_6f2c·2024-02-02 13:42

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实战演练贝叶斯算法中的关联规则

关联规则概念一个样本称为一个事务每个事务由多个属性来确定，这里的属性称为“项”多个项组成的集合为“项集”X==>Y：X和Y是项集；X称为规则前项；Y称为规则后项支持度支持度(support)：一个项集或者规则在所有事务中出现的频率，σ(X):表示项集X的支持度计数·项集X的支持度：s(X)=σ(X)N·规侧X==>Y表示物品集X对物品集Y的支持度，也就是物品集X和物品集Y同时出现的概率·某天共有1

hi_ly_51·2024-02-02 13:55

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实现数据预处理实战演练（以购物数据为例）

importpandasaspdfrommlxtend.frequent_patternsimportapriorifrommlxtend.frequent_patternsimportassociation_rulesretail_shopping_basket={'ID':[1,2,3,4,5,6],'Basket':[['Beer','Diaper','Pretzels','Chips','