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第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。

还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

在监督学习中，给定带标签的数据，算法尝试学习从输入到输出的映射关系；无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构；强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia

快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

六、soul源码学习-SpringCloud项目本地运行

self二、搭建SpringCloud项目示例代码:https://github.com/wyc192273/soul-learn-project/tree/main/sofa-demo搭建了简单的SpringCloud

caihuayuan4·2025-02-20 10:09

sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵

文章目录ConfusionMatrixDisplay详细解释更多定制化ConfusionMatrixDisplayConfusionMatrixDisplay是scikit-learn库中用于可视化混淆矩阵的一个实用工具

Cachel wood·2025-02-20 09:03

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习与医疗影像分析深度学习（DeepLearning）是一种基于人工神经

Echo_Wish·2025-02-20 07:48

正则表达式regex

工具网站：RegExr:Learn,Build,&TestRegEx正则表达式（RegularExpression,Regex）是一种强大的字符串匹配工具，广泛用于文本搜索、数据处理和输入验证等场景。

GotoMeiben·2025-02-20 05:29

GSND 5345Q, Fundamentals of Data Science

Homework4GSND5345Q,FundamentalsofDataScienceDueWednesday,February19th,2025Nowitstimetopracticewhatwehavelearnedinclassandlearnevenmore

·2025-02-20 00:52

基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入（DSA）的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计

长安程序猿·2025-02-19 07:01

强化学习：原理、概念与代码实践

一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。

AndrewHZ·2025-02-19 01:07

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别STF（SupervisedFine-Tuning）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）

钟小宇·2025-02-18 18:11

阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记

前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications

饮长安千年月·2025-02-18 18:08

机器学些|实战?

机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！

dami_king·2025-02-18 17:02

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

强化学习原理与代码实战案例讲解

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

书籍：SecretsOfMachineLearning:HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd

·2025-02-18 00:37

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候，最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论，“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后，你有一个获胜的局面，但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助

idol_watch·2025-02-17 22:16

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

在《Python图像处理实战》一书中，作者主要介绍了如何用Python图像处理库（如PIL、python-opencv、Scipy等），机器学习库（scikit-learn）和深

天飓·2025-02-17 18:35

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

【机器学习】多元线性回归

最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

宇树G1嵌入式软件架构及技术实现

Opensourcedatacollection:https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperateOpensourcelearningalgorithms

爱吃青菜的大力水手·2025-02-17 10:55

Vue + Spring Boot 项目实战项目简介

参考https://learner.blog.csdn.net/article/details/88925013githubhttps://github.com/Antabot/White-Jotter

程序员琛琛·2025-02-17 06:16

Anaconda3 介绍和安装

它集成了大量常用的科学计算库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等），并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能，适合快速部署和管理复杂的开发环境。

gorgor在码农·2025-02-16 23:25

Visual Studio Code支持WSL，直接修改linux/ubuntu中的文件

步骤1开始通过WSL使用VSCode|MicrosoftLearn点击远程开发扩展包。

柳鲲鹏·2025-02-16 21:43

Python：第三方库

库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn

衍生星球·2025-02-16 20:00

学习使用Elm架构的JavaScript项目

学习使用Elm架构的JavaScript项目learn-elm-architecture-in-javascript:unicorn:LearnhowtobuildwebappsusingtheElmArchitecturein"vanilla"JavaScript

陈昊和·2025-02-16 18:46

学习Elm架构在JavaScript中的应用

学习Elm架构在JavaScript中的应用learn-elm-architecture-in-javascript:unicorn:LearnhowtobuildwebappsusingtheElmArchitecturein"vanilla"JavaScript

萧书泓·2025-02-16 18:46

探索Redux：构建可预测、可测试的JavaScript应用

探索Redux：构建可预测、可测试的JavaScript应用learn-redux:boom:ComprehensiveNotesforLearning(howtouse)ReduxtomanagestateinyourWeb

黎杉娜Torrent·2025-02-16 18:45

探索Elm架构：用纯JavaScript构建优雅的Web应用

探索Elm架构：用纯JavaScript构建优雅的Web应用learn-elm-architecture-in-javascript:unicorn:LearnhowtobuildwebappsusingtheElmArchitecturein"vanilla"JavaScript

邵瑗跃Free·2025-02-16 17:43

vue3 ref/reactive 修改数组的方法

import{ref}from'vue'//给每个todo对象一个唯一的idletid=0constnewTodo=ref('')consttodos=ref([{id:id++,text:'LearnHTML

取啥好·2025-02-16 13:45

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn

飞300·2025-02-16 10:15

【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节：Adaptive Learning Rate

文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck

Harryline-lx·2025-02-16 07:21

第三章回归训练实战（以预测新冠感染人数为例）

完整项目代码（预测第三天的新冠感染人数）fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv

不吃香菜（扣1复活版）·2025-02-16 04:03

c++ vscode 第三方库_使用VSCode和CMake构建跨平台的C/C++开发环境

日前在学习制作LearnOpenGL教程的实战项目Breakout游戏时，希望能将这个小游戏开发成跨平台的，支持在多个平台运行。

杨易之君·2025-02-15 17:38

Python编程笔记

关于python在安装第三方库时遇到的问题（numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn）软件设计模式课程设计---Python实现学生信息管理系统（MySQL数据库+前端可视化

我真不会起名字啊·2025-02-15 11:58

【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-R1论文解析1.论文基本信息标题：DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning作者

大表哥汽车人·2025-02-15 02:40

LambdaQueryWrapper的使用

原文链接项目GitHub地址：https://github.com/Snowstorm0/learn-lambda-query-wrapper项目Gitee地址：https://gitee.com/Snowstorm0

·2025-02-15 02:39

Python中的决策树算法探索

下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法，并简要介绍其基本概念和用法。

Soft_Leader·2025-02-14 22:40

ECE 219 Models and Algorithms

ModelsandAlgorithmsECE219Winter2025Project2:DataRepresentationsandClusteringDueFebruary07,2025by11:59pmIntroductionMachinelearningalgorithmsareappliedtoawidevarietyofdata

·2025-02-14 22:31

论文代码阅读及部分复现：Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data

arxiv.org/pdf/2106.11959.pdf项目地址：GitHub-yandex-research/rtdl-revisiting-models:(NeurIPS2021)RevisitingDeepLearningModelsforTabularData

thorn_r·2025-02-14 19:44

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。

山海青风·2025-02-14 13:30

HAMIL-QA：心房 LGE MRI 质量评估的多实例学习分层方法

文章目录HAMIL-QA:HierarchicalApproachtoMultipleInstanceLearningforAtrialLGEMRIQualityAssessment摘要方法实验结果HAMIL-QA

小杨小杨1·2025-02-14 06:09

sklearn_pandas.DataFrameMapper的用法

文章目录介绍主要作用基本用法示例对不同列应用不同的转换器对多列应用相同的转换器输出为PandasDataFrame注意事项转换器的适用性：输出格式：与scikit-learn的兼容性：介绍DataFrameMapper

zoujiahui_2018·2025-02-14 05:27

Python 中如何 import 绝对路径的模块

importsyssys.path.append('模块所在路径')import路径下需要的模块使用场景：importsyssys.path.append('/Users/feishuoren/Projects/pytorch_learning

斐硕人·2025-02-14 04:16

DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构

实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱（KnowledgeGraph,KG）、语料库（Corpus）和联邦学习（FederatedLearning

9命怪猫·2025-02-14 02:51

书籍-《机器学习数学基础》

书籍：MathematicsforMachineLearning作者：MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress

·2025-02-14 01:30

书籍-《强化学习数学基础》

书籍：MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础

·2025-02-13 20:48

攻克AWS认证机器学习工程师（AWS Certified Machine Learning Engineer） - 助理级别认证：我的成功路线图

引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理（AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate）级别证书时，我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。

硅基创想家·2025-02-13 16:14

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