Learn

fit_transform()与transform()

scikit-learn数据预处理fit_transform()与transform()区别以及同时使用时注意事项
伏牛山忍者·2024-01-17 12:35

湖中剑 GitHub周刊 #9 | FreeCodeCamp、图解 React 源码系列、Portainer管理Docker

它的使命是Learntocodeandhelpnonprofits（学习编程，去帮助那些非盈利组织）。FCC涵盖HTML5、CSS、React、JavaScript、Database等课
ineo6·2024-01-17 12:26

冻结Prompt微调LM： T5 & PET （a）

T5paper:2019.10ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformerTask:EverythingPrompt
AI-智能·2024-01-17 11:55

2024年1月16日Arxiv热门深度强化学习论文：IDENTIFYING POLICY GRADIENT SUBSPACES

引言：深度强化学习中的梯度子空间探索深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）在解决复杂的连续控制任务中取得了显著成就，从Atari游戏到各种真实的机器人挑战，DRL的成功案例不胜枚举
夕小瑶·2024-01-17 10:16

2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文：Improved Learned Sparse Retrieval with Corpus-Specific Vocabularies

亚马逊颠覆搜索技术：自定义词汇库提升检索性能，效率提高50%，准确度飙升12%！引言：搜索引擎中的词汇选择与检索效率在搜索引擎的世界中，词汇的选择对于检索效率至关重要。传统的搜索引擎技术，如BM25，依赖于对文档中词汇的频率统计来估计词汇的重要性。然而，随着预训练语言模型（如BERT）的兴起，我们现在可以通过直接优化检索任务来学习文档中词汇的重要性。这些学习到的词汇重要性分数是许多学习型稀疏检索技
夕小瑶·2024-01-17 10:14

git完全教程：004—Git的工作区与暂存区

名词解释工作区（WorkingDirectory）就是你在电脑里能看到的目录，比如我的learnGit文件夹就是一个工作区：版本库（Repository）工作区有一个隐藏目录.git，这个不算工作区，而是
Spark！·2024-01-17 10:38

边缘智能--Edgent

论文：EdgeIntelligence:On-DemandDeepLearningModelCo-InferencewithDevice-EdgeSynergy边缘智能：设备-边缘协同进行按需深度学习模型联合推理
游子_18f5·2024-01-17 09:51

web开发从0开始_如何开始进行Web开发

Gettingstartedintoprogrammingcanbeveryscary,andtherearealotofmisconceptionsouttherethatmakepeoplethinkthatprogrammingisaskilltheycouldneverlearn
weixin_26729165·2024-01-17 09:42

Git学习笔记整理

gitconfig--globaluser.name"YourName"$gitconfig--globaluser.email"[email protected]"2.创建版本库-repository$mkdirlearngit
猫叔聊技术·2024-01-17 09:59

冰与火之歌卷Ⅳ：群鸦的盛宴 中英文双语同步对照版 第29篇 THE REAVER下

“SoonenoughallthepoweroftheReachwillbemarshaledagainstus,Barber,andthenyoumaylearnthatsomeroseshavesteelthorns
yakamoz001·2024-01-17 08:13

论文笔记（三十九）Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

LearningHuman-to-RobotHandoversfromPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.背景3.1.强化学习3.2.移交模拟基准4.方法4.1.HandoverEnvironment4.2
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:10

机器学习：简要介绍及应用案例

监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，算法从带有标签的训练
rubyw·2024-01-17 07:06

【机器学习】强化学习 （一）强化学习简介

强化学习的常见算法有：Q学习（Q-learning）：一种基于值函数（valuefunction）的方法，它用一个表格（Q-table）记录每个状态-动作对的期望奖励（Q-valu
十年一梦实验室·2024-01-17 07:59

【Maching Learning】深度学习常用评价指标（分类+回归）

深度学习分类、回归问题评价指标一、分类评价指标1.1混淆矩阵1.2准确率（Accuracy）1.3精确率（Precision）1.4召回率（Recall）1.5F1{F}_{1}F1分数（F-Score，调和平均）和Fβ{F}_{β}Fβ（加权调和平均）1.6P-R曲线与AP、mAP1.7ROC-AUC二、回归评价指标2.1MAE平均绝对误差2.2MSE均方误差2.3RMSE根均方误差2.4MAP
Ω snow·2024-01-17 07:11

【Machine Learning】机器学习笔记（2）——如何处理训练不好的情况

Howtodealwithbadtrainingsomereference如何处理训练不好的情况1、LossontrainingdataislargeCriticalpointBatchandMomentumAdaptiveLearningRateClassificationBatchNormalization2
Ω snow·2024-01-17 07:11

转移价值？还是 策略？ 一个可转移的连续强化学习的中心框架

AAVALUE-CENTRICFRAMEWORKTOWARDSTRANSFERRABLECONTINUOUSREINFORCEMENTLEARNINGABSTRACTTransferringlearnedknowledgefromoneenvironmenttoanotherisanimportantsteptowardspracticalreinfor
Adam坤·2024-01-17 06:26

李宏毅LLM——机器学习基础知识

文章目录机器学习基本概念生成式学习StructuredLearning总结机器学习基本概念机器学习=机器自动找出一种函数根据函数的不同，可以分为回归问题（输出数值）和分类问题（输出类别，选择题）生成式学习
李日音·2024-01-17 06:09

循环神经网络-单变量序列预测详解（pytorch）

可视化展示（9）MSE为评价指标（1）导入所需要的包importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preproc
heibut不相信眼泪·2024-01-17 06:46

GO——gin中间件和路由

中间件参考：https://learnku.com/articles/66234结构中间件是函数中间件函数被放在调用链上调用链的末尾是路由path对应的函数执行过程net/http包调用到gin的serverHTTP
媛媛家的程序员·2024-01-17 06:34

探索数据的奥秘：一份深入浅出的数据分析入门指南

数据分析书籍推荐入门读物深入浅出数据分析啤酒与尿布数据之美数学之美数据分析ScipyandNumpyPythonforDataAnalysisBadDataHandbook集体智慧编程MachineLearninginAction
uncle_ll·2024-01-17 05:22

协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMA-ES)

作者NikolausHansen于2016年在MachineLearning上发布了关于CMA-ES详细教学。原文链接：TheCMA
努力发光的程序媛·2024-01-17 05:49

关于Pycharm无法安装sklearn库问题

文章参考自大佬“偷偷写博客567”的《Pycharm安装scikit-learn失败解决办法》，点击此处即可进行跳转pycharm里面如果要安装sklearn库的话是需要搜索sklearn库的全称scikit-learn
byte_stuffing·2024-01-17 05:24

Fiori-like Prototype (SAP Yard, SAP Learners)

Blogsharing:Found&SharedSAPYard:SAPYardSAPLearners:SAPLearnersSAPYard(Summary):SAPYardSummarySAPLearners
Meellor·2024-01-17 04:31

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

特征选择概念：就是从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。特征选择常用的方法有：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。导入数据importpandasaspddata=pd.read_csv(r"C:\Users\18700\Desktop\03数据预处理和特征工程\digitrecognizor.csv")data.head()X=data.i
医学小白学生信·2024-01-17 04:40

Linux非root用户安装Python及相关库

utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.channel_param&depth
冲向堂吉诃德的风车·2024-01-17 02:02

【论文阅读笔记】Multi-modal brain tumor segmentation via disentangled representation learning and region-awa

ZhouT.Multi-modalbraintumorsegmentationviadisentangledrepresentationlearningandregion-awarecontrastivelearning
cskywit·2024-01-17 01:21

PR第三天：心怀大爱，改变未来

图片发自App我们的导师石森久惠老师是日本极具影响力公司“ALMACREATIONS株式会社”首席运营官，从事教育事业长达十余年，并相继取得美国LearningStrategies公司PhotoReading
逸婵·2024-01-17 01:51

some

someonehastoleavesothatwewhostaybehindlearnmoretovaluelife
荆霜·2024-01-17 00:45

Spring Boot框架中Controller层API接口如何支持使用多个@RequestBody注解接受请求体参数

下面我们先测试一下，参考代码：packagecom.learn.springboot.controller;importlombok.Getter;i
三分魔系·2024-01-17 00:30

code5. 多媒体与嵌入

https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/HTML/Introduction_to_HTML/Document_and_website_structurehttps
晨曦Bai·2024-01-16 23:46

【强化学习与机器人控制论文 1】基于深度强化学习的机械臂避障

论文传送门：DeepReinforcementLearningforCollisionAvoidanceo
ReEchooo·2024-01-16 22:24

基于学习的机械臂抓取研究综述

1.基于学习的机械臂抓取研究综述Kleeberger,K.,Bormann,R.,Kraus,W.etal.ASurveyonLearning-BasedRoboticGrasping.CurrRobotRep1,239
小帅吖·2024-01-16 22:24

机器人强化学习——Comparing Task Simplifications to Learn Closed-Loop Object Picking Using DRL（2019 RAL）

1简介任务是reach、grasp、lift，比较了rewardshaping、curriculumlearning、迁移学习，并迁移到了真实机器人场景中。本文抓取的方法框架是QT-Opt。
千羽QY·2024-01-16 22:53

基于强化学习的机器人抓取之 stochastic search

沿着参考文献一路找到google的Learninghand-eyecoordinationforroboticgraspingwithdeeplearningandlarge-scaledatacollection
千羽QY·2024-01-16 22:53

机器人强化学习——Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets (2017)

论文地址：https://arxiv.org/abs/1610.042861简介针对现实世界中DRL对复杂任务学习慢的问题，提出progressivenetworks来将仿真中学习的策略迁移到真实世界中。progressivenetworks是个通用框架，核心思想是将从低维视觉特征到高级policy之间的所有东西迁移到新任务，实现方式是将其他任务上预训练的特征通过侧面连接输入到新任务的网络中。实验
千羽QY·2024-01-16 22:53

特征工程-特征处理（三）

fromsklearn.decompositionimportPCAA=np.array([[84,65,61,72,79,81],[64,77,77,76,55,70],[65,67,63,49,57,67
alstonlou·2024-01-16 21:30

深度学习中的在线学习、批次学习或小批次学习分别是什么？

以下是它们的具体解释：在线学习（OnlineLearning）：-在线学习是一种逐个样本或小批量样本地连续接收和处理数据的学习方法，它允许模型立即根据每个新样本更新。
CA&AI-drugdesign·2024-01-16 21:00

（2024，强化学习，提示扩展，原始提示中心引导）Parrot：用于文本到图像生成的帕累托最优多奖励强化学习框架

Parrot:Pareto-optimalMulti-RewardReinforcementLearningFrameworkforText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进
EDPJ·2024-01-16 21:40

20181005Is_Safe_In_Cebu

whensheopenthedoor,thereweresomanypolicesequippedgunandsaid"getoutandliedown".Shedon'tknowwhathappened.Learni
李荣强Justin·2024-01-16 21:04

Linux命令21天打卡，第21天0312

作业，1）vi创建文件isTester.iniviisTester.ini2）vi更新文件内容为“21dayLinuxLearn,I'mIdolaoxu,inshenzhen.”3）将文件isTester.ini
没有昵称呀丫丫·2024-01-16 20:13

Gazebo无法加载World

命令行：ros2launchlearning_gazeboload_urdf_into_gazebo.launch.py错误：[ERROR][spawn_entity.py-4]:processhasdied
薛定谔的猫@·2024-01-16 19:28

Java高并发之魂：synchronized深度解析

本文整理自慕课网的讲师悟空老师，教学地址：http://www.imooc.com/learn/1086文章由_chenyl整理，原文地址https://blog.csdn.net/qwqw3333333
-红桃K·2024-01-16 19:22

强化学习AI构建实战 - 基于“黄金点”游戏（一）

简介强化学习(ReinforcementLearning)是机器学习的一种重要技术。本文首先简要介绍了强化学习的概念及思路，然后以Q-Learning算法为例介绍了如何进行训练。
人工智能MOS·2024-01-16 19:33

【持续学习系列(七)】Gradient Episodic Memory for Continual Learning

一、论文信息1标题GradientEpisodicMemoryforContinualLearning2作者DavidLopez-PazandMarc’AurelioRanzato3研究机构FacebookArtificialIntelligenceResearch
ZedKingCarry·2024-01-16 17:51

【持续学习系列(八)】《Continual Learning Through Synaptic Intelligence》

一、论文信息1标题ContinualLearningThroughSynapticIntelligence2作者FriedemannZenke,BenPoole,SuryaGanguli3研究机构StanfordUniversity
ZedKingCarry·2024-01-16 17:51

【持续学习系列(六)】《iCaRL》

一、论文信息1标题iCaRL:IncrementalClassifierandRepresentationLearning2作者Sylvestre-AlviseRebuffi,AlexanderKolesnikov
ZedKingCarry·2024-01-16 17:50

【阅读笔记】Chain of LoRA

一、论文信息1论文标题ChainofLoRA:EfficientFine-tuningofLanguageModelsviaResidualLearning2发表刊物arXiv20233作者团队DepartmentofComputerScience
ZedKingCarry·2024-01-16 17:48

强化学习应用（二）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-16 16:01

强化学习应用（一）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-16 16:00

Neural Fields in Visual Computing and Beyond

文章目录Abstract1.Introduction1.1.Background1.2.RelatedSurveysandArticlesPartI.NeuralFieldTechniques2.PriorLearningandConditioning2.1
進擊的小老虎·2024-01-16 14:43
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