3dmax数据挖掘深度学习

基于hive的电信离线用户的行为分析系统

通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据，利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理，采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明，该系统
赵谨言·2025-03-06 17:29

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

1.CourseraCoursera是一个在线学习平台，提供各类AI和机器学习课程，包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解
大模型入门学习·2025-03-06 17:58

深度学习分类回归（衣帽数据集）

一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数，优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失，准确率曲线二、代码导包，打印版本号：importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
何仙鸟·2025-03-06 16:24

从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学

从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学在当今信息爆炸的时代，我们每天都被海量数据所包围。这些数据不仅记录了我们每天的生活轨迹，还蕴含着无数潜在的模式和洞见。
Echo_Wish·2025-03-06 16:23

数据分析学习目录

在未来5个月里，将会陪伴大家一起来学习关于数据分析的相关内容，包括从数据思维，数据工具（Excel，Mysql，Hive，Python），数据方法论，数据展示（Tableau,BI），数据挖掘、数据实战项目一整套的内容
且行且安~·2025-03-06 14:35

【数据挖掘】异构图与同构图

在图论（GraphTheory）中，异构图（HeterogeneousGraph）和同构图（HomogeneousGraph）是两种不同的图结构概念，它们的主要区别在于节点和边的类型是否单一。1.异构图（HeterogeneousGraph）定义：异构图是指节点类型和/或边类型不同的图，通常用于建模具有多种实体和关系的复杂系统。例如，在社交网络、知识图谱、生物网络等领域，数据往往包含多个类别的实体
dundunmm·2025-03-06 14:32

BP神经网络计算过程：从数学原理到实践优化

引言：神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天（Goodfellowetal.,2016），误差反向传播（Backpropagation，BP）算法作为神经网络训练的基石，其数学优雅性和工程实用性完美统一
Acd_713·2025-03-06 13:58

成为LLM大师的必读书籍：这几本大模型书籍，详细到让你一篇文章就收藏足够

以下是几本关于大模型和人工智能领域的经典书籍，它们各自具有独特的特点和适用人群：《深度学习》（DeepLearning）作者：伊恩·古德费洛（IanGoodfellow）、约书亚·本吉奥（YoshuaBengio
AGI大模型老王·2025-03-06 13:58

深度学习模型未来可能会在这些领域取得突破性进展

深度学习模型作为人工智能的核心技术之一，未来有望在多个领域取得突破性进展。以下是一些可能的方向：1.通用人工智能（AGI）目标：开发具有通用智能的模型，能够像人类一样处理多种任务。
xinxiyinhe·2025-03-06 13:55

深度学习进阶：TensorFlow实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow，涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作，深度学习基础如CNN和
ELSON麦香包·2025-03-06 13:53

Python深度学习之路：TensorFlow与PyTorch对比

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以
步入烟尘·2025-03-06 12:20

深度学习实战：TensorFlow 开源项目指南

深度学习实战：TensorFlow开源项目指南Deep-Learning-TensorFlow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dee/Deep-Learning-TensorFlow
劳治亮·2025-03-06 12:48

深度学习实战：用TensorFlow构建高效CNN的完整指南

一、为什么每个开发者都要掌握CNN？在自动驾驶汽车识别路标的0.1秒里，在医疗AI诊断肺部CT片的精准分析中，甚至在手机相册自动分类宠物的日常场景里，卷积神经网络（CNN）正悄然改变着我们的世界。本文将以工业级实践标准，带您从零构建一个在CIFAR-10数据集上达到90%+准确率的CNN模型，深入解析TensorFlow2.x的最新特性，并揭秘模型优化的七大核心策略。[外链图片转存失败,源站可能有
芯作者·2025-03-06 11:13

机器学习笔记

（汤姆·米切尔（TomMitchell），1997，MachineLearning）1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看，数据科学的目标是通过处理各
有涯小学生·2025-03-06 10:35

大模型技术在网络安全领域的应用与发展

一、概述大模型技术，尤其是深度学习和自然语言处理领域的大型预训练模型，近年来在网络安全领域得到了广泛应用。这些模型通过其强大的数据处理能力和泛化能力，为网络安全带来了新的机遇和挑战。
蓝色的香菇·2025-03-06 10:04

基于opencv答题卡识别判卷

回复暗号：13，免费获取600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。**《------往期经典推荐------》**项目名称1.【基于DDPG算法的股票量化交易】2.
深度学习乐园·2025-03-06 10:31

深度学习揭秘：神经网络如何模拟人脑

大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。AI工具集1：大厂AI工具【共23款】，一次性奉上，今天是百度和阿里AI工具集2：大厂AI工具【共12款】，一次性奉上，看看腾讯和字节的宝贝人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布一
shelly聊AI·2025-03-06 08:45

【价值洼地的狩猎机制】

制度漏洞与认知操控三位一体的组合拳，实现对目标领域的深度殖民化控制：一、价值洼地的狩猎机制1.量子级数据建模摩根士丹利开发的"经济熵变监测系统"，实时抓取全球2.3亿个数据节点（包括电力消耗、集装箱空置率、社交媒体情绪指数等），通过深度学习预测区域经济断裂点
调皮的芋头·2025-03-06 07:09

RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的问答系统取得了显著的进
AI天才研究院·2025-03-06 06:01

基于深度学习的田间杂草检测系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLO模型进行目标检测，包含数据集准备、模型训练、用户界面设计及系统实现。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-06 06:28

呼叫智能体：AI时代下的智能交互革命

一、呼叫智能体的核心技术栈声音克隆与TTS进化通过深度学习模型（如VITS、FastSpeech2），系统可克隆特定人声音色，结合大语言模型生
MARS_AI_·2025-03-06 05:48

数据挖掘校招面经二

得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中，a是模型的权重（或斜率），需要通过数据来学习其最优值。
Y1nhl·2025-03-06 02:54

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用关键词：深度学习，神经网络，异常检测，Python，TensorFlow，PyTorch，模型优化，实战案例摘要：本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用
AI天才研究院·2025-03-06 01:53

《深度学习实战》第12集：大模型的未来与行业应用

深度学习实战|第12集：大模型的未来与行业应用随着深度学习技术的快速发展，大模型（如GPT、LLaMA、Bloom等）已经成为人工智能领域的核心驱动力。
带娃的IT创业者·2025-03-06 01:15

深度学习突破：LLaMA-MoE模型的高效训练策略

在人工智能领域，大模型（LLM）的崛起带来了前所未有的进步，但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题，Mixture-of-Expert（MoE）模型架构应运而生，而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型，它通过将LLaMA的前馈网络（FFNs）划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门，从而显著减小模
人工智能大模型讲师培训咨询叶梓·2025-03-06 01:44

深度学习day1

深度学习day11.深度学习与机器学习的区别1.1特征提取方面1.2数据量与计算性能要求1.3算法代表2.深度学习框架之TensorFlow2.1TensorFlow基础2.2TensorFlow基础知识
孤城laugh·2025-03-06 00:39

深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）

此博客分析深度学习当前的主流应用领域、其受关注度的变化趋势、可能的技术替代或补充方案、产业界和学术界的不同发展方向，以及影响其受关注度变化的核心因素。
与光同尘 大道至简·2025-03-05 23:59

Python项目-基于深度学习的校园人脸识别考勤系统

引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛。人脸识别作为其中的一个重要分支，已经在安防、金融、教育等多个领域展现出巨大的应用价值。
天天进步2015·2025-03-05 22:23

深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例

深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例1.引言随着深度学习的飞速发展，大模型（LargeModels）如GPT、BERT、ViT逐渐成为AI领域的主流。
赵大仁·2025-03-05 21:46

基于opencv消除图片马赛克

以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现，结合了图像处理和深度学习方法。
小苗爸爸·2025-03-05 20:11

【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇：数据处理的瑞士军刀 （含完整代码）

Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代，数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。
arbboter·2025-03-05 20:08

怎么做好备件管理？备件管理系统都包括哪些功能模块？

如何借助售后服务系统，加强整个备件管理链条清晰程度，沉淀管理数据，通过数据挖掘明确备件的损坏规律，对未来设备管理流程进行优化成为各大企业的关注点。
沃丰科技·2025-03-05 20:08

对“预训练”的理解

预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的，对数据的量不做过多要求，而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。
衣衣困·2025-03-05 18:59

数据挖掘data mining

数据挖掘是从大量数据集中提取有用信息和知识的过程。它通常涉及使用算法和技术来分析数据，以发现数据中的模式、趋势和关联。数据挖掘可以帮助企业和组织理解客户行为，预测市场趋势，优化运营流程等。
Wlq0415·2025-03-05 16:30

【python数据挖掘之numpy】-数组及对象属性和数据转换

Numpy是一个Python库，用于处理多维数组和矩阵，以及针对这些数组执行数学运算的函数。它提供了高效的数组对象和相关的操作，可以用于快速处理大量数据。Numpy的主要功能包括：创建数组、数组运算、数组索引和切片、线性代数、随机数生成等。Numpy在科学计算、数据分析、机器学习等领域都广泛应用。tips：（本博文在jupyter中实训）目录一、创建数组对象1.array（）函数来创建数组的对象2
sc.溯琛·2025-03-05 15:55

赋能农业数字化转型 用DeepSeek大模型开启智慧农业新纪元

通过深度学习历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素，平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势，为农户提供科学种植
jingwang-cs·2025-03-05 15:24

【数据挖掘】NumPy的索引与切片（Indexing & Slicing）

NumPyndarray的索引与切片（Indexing&Slicing）NumPy提供灵活高效的索引与切片方式，支持一维、二维、多维数组的访问与操作。1️⃣索引（Indexing）索引用于访问NumPy数组中的单个元素。一维数组索引importnumpyasnparr=np.array([10,20,30,40,50])print(arr[0])#访问第1个元素->10print(arr[-1])
dundunmm·2025-03-05 15:52

常用Python数据分析库详解

Python之所以这么流行，这么好用，就是因为Python提供了大量的第三方的库，开箱即用，非常方便，而且还免费哦，学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘，所以数据分析相关的库一定要熟悉
weixin_34092370·2025-03-05 11:50

AI创业机遇：垂直领域无限可能

AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能（AI）正在各行各业掀起一场革命，为创业者带来了前所未有的机遇。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-05 10:08

深度学习代码分析——自用

代码来自：https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签，为后续生成伪掩码（Pseudo-Masks）提供基础。代码分为train_phase和test_p
肆——·2025-03-05 08:28

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

PyTorch的Tensor具有动态计算图，可用于深度学习模型的前向
漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

一文讲清楚自我学习和深度学习

自我学习（Self-Learning）和深度学习（DeepLearning）是两个不同的概念，但它们在某些应用场景中可以有交集。下面我们将分别介绍这两个概念，并探讨如何将它们结合起来用于自我学习系统。
平凡而伟大(心之所向)·2025-03-05 07:51

深度学习数据集封装-----目标检测篇

前言在上篇文章中，我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务，通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而，当我们转向目标检测任务时，复杂度便显著提升，尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例，它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限，本文暂不深入展开YOLO的相关内容，感兴趣的读者可以查
科研小天才·2025-03-05 02:34

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

深入理解Transformer：用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed
范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

深度学习算法模型：从原理到未来

近年来，人工智能（AI）技术以前所未有的速度改变着人类生活，而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。
YDH_AlwaysRunning·2025-03-05 00:20

如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析

##摘要随着大数据时代的到来，数据挖掘与分析技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。DeepSeek作为一种先进的数据挖掘工具，能够帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-04 22:09

大模型推理速度测评的实战代码

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2025-03-04 21:59

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。
路野yue·2025-03-04 20:49

软件设计和软件架构之间的区别

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合
前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数
Wis4e·2025-03-04 15:38
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