2.0机器学习第8页

AI与Saas思考【中国SaaS的发展】

SAAS的思考提示：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系列文章目录前言一、大模型做不了解决方案二、单点工具没有意义，SaaS死在这儿了第一是角色中心式计算视角第二是图灵测试2.0

修炼十万年的狗尾巴草·2025-03-13 17:08

Anaconda与VS Code

最近在学习机器学习和计算机视觉，使用GoogleColab来运行网上的示例代码。

wei099·2025-03-13 17:07

适合机器学习的Linux系统推荐及基本配置指南

金外飞176·2025-03-13 17:05

使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南

随着计算机视觉技术的发展，使用图像处理和机器学习的方法进行火焰检测已经成为可能。Python作为一种功能强大且广泛使用的编程语言，提供了丰富的库和工具，能够有效地实现火焰检测和识别。

快撑死的鱼·2025-03-13 17:04

[每日一学]数据分析与可视化：anaconda与pythoncharm使用上的区别之处及优越点，使用哪款比较好用

一、Anaconda是一个开源的Python发行版本，集成了多个常用的数据科学、机器学习、深度学习等相关工具，例如JupyterNotebook、Spyder、

拼命绽放·2025-03-13 17:03

差分革命：清华微软携手，用物理智慧重塑Transformer“慧眼”

然而，随着诺贝尔物理学奖的光芒照耀到“机器学习之父”GeoffreyHinton的肩头，另一场跨界融合也在悄然进行——微软与清华大学的科研团队携手，将物理学的智慧融入AI，推出DifferentialTransformer

YINWA AI·2025-03-13 16:27

深度学习核心技术深度解析

一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示

月落星还在·2025-03-13 16:26

介绍 DotNet 库 - Viyi.Strings

Viyi.Strings是一个.NET库，支持.NetStandard2.0和.Net5。从名字就能看出来，这个库的主要目的是解决对字符串和文本的一些操作。

·2025-03-13 15:16

AI 界的包青天：GaussianNB 智断分类难题

前言在机器学习的江湖中，分类算法纷繁复杂，各具特色。有的深不可测，犹如隐世高人的内功心法，让人望而却步；有的则像街头小贩，简单直接却也能精准解决问题。

星际编程喵·2025-03-13 15:49

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题

chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

图像识别技术与应用

工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含

超帅的好吧·2025-03-13 13:36

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

机器学习：使用回归模型、神经网络等预测进球数，考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据：结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力

sanx18·2025-03-13 12:01

【梯度下降算法】

梯度下降算法：第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法，到20世纪最优控制理论的发展，直至现代机器学习对优化算法的特殊需求，梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。

蝉叫醒了夏天·2025-03-13 12:01

sparkML入门，通俗解释机器学习的框架和算法

一、机器学习的整体框架（类比烹饪）假设你要做一道菜，机器学习的过程可以类比为：步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜（红烧肉/沙拉）|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜

Tometor·2025-03-13 11:53

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。

yuanpan·2025-03-13 10:46

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

——从BIM模型解析到AI智能审图的完整实现路径1.技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台

夏末之花·2025-03-13 10:38

基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，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·2025-03-13 09:36

RISC_V GPU skybox 系列 core 模块之VX_dispatch_unit.sv

CDerL·2025-03-13 08:54

RISC_V GPU skybox 系列 core 模块之VX_issue.sv

CDerL·2025-03-13 06:44

论文学习：基于机器学习的光声图像分析1

3/25——3/31期间论文学习笔记，关于基于机器学习的光声图像分析的6篇1区论文血管结构模拟&分割：Quantificationofvascularnetworksinphotoacousticmesoscopy

superace7911·2025-03-13 05:37

详细解释交叉熵损失函数（面试题200合集）

交叉熵损失函数的详细解释交叉熵（Cross-Entropy）损失函数是机器学习

快撑死的鱼·2025-03-13 05:00

NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程

一、整体流程构建垂直领域的聊天机器人需要结合特定行业的需求，采用自然语言处理和机器学习等技术。

AI专题精讲·2025-03-13 03:48

iOS 18 系统功能解析目录

核心架构与硬件协同1.3安全架构与隐私保护1.4跨平台生态协同第二部分：用户界面与交互体验的革新2.1全新视觉设计2.2自定义UI与多任务切换2.3通知中心与交互体验2.4动态交互动画与手势识别第三部分：人工智能与机器学习的深度整合

蓝鲸忘了海·2025-03-13 03:47

Chebykan wx 文章阅读

深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN[9]强化学习：一项调查[10]使用PySR和SymbolicRegression.jl的科学可解释机器学习

やっはろ·2025-03-13 02:44

机器学习专栏博文汇总

本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些

python游乐园·2025-03-13 02:09

ASP.NET MVC5+EF6+EasyUI 后台管理系统（51）-系统升级

系统很久没有更新内容了，期待已久的更新在今天发布了，最近花了2个月的时间每天一点点，从原有系统MVC4+EF5+UNITY2.X+Quartz2.0+easyui1.3.4无缝接入MVC5+EF6+Unity4

weixin_34245749·2025-03-13 00:58

侯捷 C++ 课程学习笔记：C++ 新标准11/14

演进、环境与资源C++2.0（C++11/14）新特性语言（只谈新东西），需要具备，C++语法和语意的基础C++Standard之演化C++98（1.0）、C++03（TR1，TechnicalReport1

『六哥』·2025-03-12 22:41

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

巷955·2025-03-12 21:38

Struts2.0 完整开发包：核心组件与实践应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Struts2.0作为基于MVC模式的JavaWeb应用框架，通过一套完整的库文件支持应用程序的搭建和运行。

一人一猫浪迹天涯·2025-03-12 21:06

Struts 2.0核心架构详解与实战应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Struts2.0是一个广泛使用的JavaWeb框架，基于MVC设计模式，简化了Web应用开发流程。

赵阿萌·2025-03-12 19:57

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

使用服务器搭建开源建站工具Halo 2.0

一、服务器环境准备‌实例与系统选择‌‌推荐配置‌：莱卡云‌L1型实例（1核2GB内存）‌，操作系统选择‌Ubuntu22.04LTS‌，满足Halo2.0的Java运行需求‌13。‌

莱卡云（Lcayun）·2025-03-12 19:53

安当KSP密钥管理系统：为无线局域网安全运行构建双重认证与密钥管理一体化解决方案

合规压力：等保2.0、密评等法规要求企业对密钥和身份认证实现全生命周期管控。在此背景下，安当KSP密

安当加密·2025-03-12 18:49

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心，在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用，辅以实例和

猿享天开·2025-03-12 17:14

文档处理的数字化和革新 - ComIDP

智能文档处理是一种结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）和光学字符识别（OCR）的技术，用于自动提取各种文档格式中的有价值信息。与传统的数据捕获方法需要大量手动干预不同，IDP利

·2025-03-12 17:07

Python数据可视化自动化工具：让数据跃然纸上

在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发

Echo_Wish·2025-03-12 16:09

SpringBoot 集成 Caffeine（咖啡因）最优秀的本地缓存

SpringBoot集成Caffeine（咖啡因）最优秀的本地缓存本地缓存为什么用Caffeine做本地缓存SpringBoot2.0+如何集成Caffeine引入依赖开启缓存容器配置驱逐策略开发使用参考博客本地缓存百度百科

Listening_Wind·2025-03-12 16:03

【模型调优的深入分析与Python实践】

模型调优的深入分析与Python实践一、模型调优的定义与目标模型调优（ModelTuning）是通过系统化调整机器学习模型的超参数和结构参数，使模型在特定数据集上达到最佳性能的过程。

蝉叫醒了夏天·2025-03-12 15:30

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。

Earth explosion·2025-03-12 15:57

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

无论你是机器学习初学者，还

二川bro·2025-03-12 14:56

【QwQ-32B-Preview】阿里通义QwQ登场MATH测试超OpenAI o1,开源AI推理新王,为数不多可以与OpenAI o1媲美的模型之一

QwQ-32B-Preview在Apache2.0许可证下“公开”可用，这意味着它可以用于商业应用。QwQ-32B-Prev

Yukuii_0v0·2025-03-12 14:26

Scira：极简AI驱动搜索引擎

它由VercelAISDK提供支持，并可使用Grok2.0等模型进行搜索。

开源项目精选·2025-03-12 13:51

ASL 集睿致远CS5263AN DP转HDMI芯片概述

CS5263AN是一款高性能的DisplayPort1.4转HDMI2.0b音视频转换芯片，由集睿致远（ASL）推出。

·2025-03-12 13:00

机试题——计网实验2.0

题目描述小明需要为两台柜式路由器配备接口板，使得每台设备的接口板转发能力之和等于设备的整机转发能力。给定设备的整机转发能力、接口板数量以及接口板的转发能力列表，判断是否存在一种安装方法，使得两台设备的接口板转发能力之和分别等于整机转发能力。如果存在，则输出两台设备的接口板转发能力列表；如果不存在，则输出-1。输入描述第一行：一个整数，表示设备的整机转发能力（单位：Gbps，范围：[1,2000]）

指针从不空·2025-03-12 12:09

机器学习背后的数学芝士

在当今快速发展的科技领域，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正在深刻地改变我们的生活和工作方式。本文将了解一下机器学习背后的关键数学芝士。

小技工丨·2025-03-12 11:36

iOS有反检测能力的越狱工具shadow的分析和检测

Shadow包地址：https://github.com/jjolano/shadow/releases/download/v2.0.x%40old/me.jjolano.shadow_2.0.20_iphoneos-arm.deb

debugeeker·2025-03-12 10:27

FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。: ‘UIAutomationCore.dll‘解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-12 10:25

Python训练的机器学习模型【保存】和【加载】的方法？

一.为什么要保存训练好的模型由于传统训练机器学习模型，需要耗费大量的人力和资源。因此，将训练好的模型保存成为一件特别重要的事情。

福葫芦·2025-03-12 09:22

【漫话机器学习系列】129.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PCA）：降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析（PCA）？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常见的数据降维技术，主要用于将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留数据的主要信息。PCA通过线性变换，将原始特征变量转换为一组新的变量，这些新变量被称为主成分（PrincipalComponents）。在这张图中，我们可以看到PCA的核心概

IT古董·2025-03-12 09:17

保姆级别&使用Python实现“机器学习“案例

从安装到运行手把手教学，保证不迷路～零基础友好版教程第一步：安装必备工具包别慌！这里有两种安装方式，选你顺手的方式1：用代码自动安装（推荐新手）直接在你的Python代码最前面加这几行，运行时会自动安装：#把这坨代码贴在文件最前面！importsysimportsubprocess#需要装的包列表packages=['numpy','pandas','matplotlib','scikit-lea

dami_king·2025-03-12 08:45

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