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Linux
Learning
机器学习与深度学习间关系与区别
一、机器学习概述定义机器学习(Machine
Learning
,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
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2024-09-16 10:28
人工智能
学习
深度学习
python
深度 Q
learning
:在直播推荐系统中的应用
深度Q-
learning
:在直播推荐系统中的应用关键词:深度Q-
learning
,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。
AGI通用人工智能之禅
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2024-09-16 02:27
程序员提升自我
硅基计算
碳基计算
认知计算
生物计算
深度学习
神经网络
大数据
AIGC
AGI
LLM
Java
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架构设计
Agent
程序员实现财富自由
云服务业界动态简报-20180128
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台Deep
Learning
onQingCloud,包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包,通过QingCloudAppCenter一键部署交付,可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境
Captain7
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2024-09-15 12:26
机器学习VS深度学习
机器学习(Machine
Learning
,ML)和深度学习(Deep
Learning
,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。
nfgo
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2024-09-15 11:28
机器学习
ResNet的半监督和半弱监督模型
Billion-scalesemi-supervised
learning
forimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps:/
Valar_Morghulis
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2024-09-15 11:49
联邦学习 Federated
learning
Google I/O‘19 笔记
Federated
Learning
:Machine
Learning
onDecentralizeddatahttps://www.youtube.com/watch?
努力搬砖的星期五
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2024-09-15 11:55
笔记
联邦学习
机器学习
机器学习
tensorflow
PCL 怎样可视化深度图像
代码首先,在PCL(PointCloud
Learning
)中国协助发行的书提供光盘的第7章例2文件夹中,打开名为range_image_visualization.cpp的代码文件,同文件夹下可以找到相关的测试点云文件
LeonDL168
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2024-09-15 10:52
PCL
计算机视觉
人工智能
视觉检测
图像处理
算法
Awesome TensorFlow
AwesomeTensorFlowAcuratedlistofawesomeTensorFlowexperiments,libraries,andprojects.Inspiredbyawesome-machine-
learning
.WhatisTensorFlow
weixin_30594001
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2024-09-13 17:49
人工智能
移动开发
大数据
【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
机器学习(Machine
Learning
,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。
ShuQiHere
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2024-09-13 14:59
人工智能
机器学习
综述论文“A Survey of Zero-Shot
Learning
: Settings, Methods, and Applications”
零样本学习(Zero-Shot
Learning
)是一种强大而有前途的学习范例,其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
硅谷秋水
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2024-09-13 14:27
机器学习
机器学习
神经网络
深度学习
机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习
机器学习(machine
learning
),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络
Efred.D
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2024-09-13 08:55
人工智能
机器学习
深度学习
人工智能
端到端的自动驾驶论文与代码整理
Learning
byCheatinggithubcodearxivpaperconferenceonrobot
learning
最新进展(May2021)Checkoutourlatestfollow-upwork
大别山伧父
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2024-09-13 08:53
自动驾驶
Lt-8 Multithreading
Intended
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OutcomesTounderstandtheconceptofconcurrency.Tounderstandthedifferenceofaprocessandathread.TodefineathreadusingtheThreadclassandRunnableinterface.TocontrolthreadswithvariousThreadmethod
yanlingyun0210
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2024-09-12 20:03
java
如何使用Pytorch-Metric-
Learning
?
文章目录如何使用Pytorch-Metric-
Learning
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鱼儿也有烦恼
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2024-09-12 17:12
PyTorch
pytorch
推荐开源项目:PyTorch-Metric-
Learning
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pytorch-metric-
learning
Theeasiestwaytousedeepmetric
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inyourapplication.Modular
潘惟妍
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2024-09-12 09:53
推荐:FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目
推荐:FastAPI驱动的稳定扩散LLMs演示项目FastAPI-for-Machine-
Learning
-Live-DemoThisrepositorycontainsthefilestobuildyourveryownAIimagegenerationwebapplication
褚知茉Jade
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2024-09-12 05:58
【python】【Ray的概述】
Overview概述Rayisanopen-sourceunifiedframeworkforscalingAIandPythonapplicationslikemachine
learning
.Itprovidesthecomputelayerforparallelprocessingsothatyoudon
资源存储库
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2024-09-12 04:23
python
开发语言
什么是监督学习(Supervised
Learning
)
一、监督学习概述监督学习(Supervised
Learning
)是一种极具威力的机器学习方法,能够训练算法以识别数据中的模式,并据此进行精准的预测或分类。
救救孩子把
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2024-09-12 02:33
AI
AI
学习
使用3DUNet训练自己的数据集(pytorch)— 医疗影像分割
3DUNet-Pytorch:3DUNetimplementedwithpytorch(github.com)文章<cicek16miccai.pdf(uni-freiburg.de)3DU-Net:
Learning
DenseVolumetricSegmentation
编程日记✧
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2024-09-11 23:44
智能医疗
pytorch
人工智能
python
计算机视觉
图像处理
深度学习
健康医疗
探索任务的隐秘世界:推荐Task2Vec
探索任务的隐秘世界:推荐Task2Vecaws-cv-task2vecOfficialcodeforthepaper"Task2Vec:TaskEmbeddingforMeta-
Learning
"(https
邓越浪Henry
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2024-09-11 22:06
论文阅读笔记: DINOv2:
Learning
Robust Visual Features without Supervision
DINOv2:
Learning
RobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https:
小夏refresh
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2024-09-11 20:50
论文
计算机视觉
深度学习
论文阅读
笔记
深度学习
计算机视觉
人工智能
linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deep
learning
教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。
天启大烁哥
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2024-09-11 10:15
如何在DPDK中实现协议解析?
初始化DPDK环境首先,你需要初始化DPDK环境,加载EAL(EthernetAddress
Learning
)库,并设置好内存池、环形缓冲区等。
编码小哥
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2024-09-11 08:29
dpdk
架构
Deep
learning
for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习深度学习,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。本书提供了对应网站:http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容:基本介绍和深度学习简介。
Hazelyu27
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2024-09-10 16:59
计算机视觉
大数据
计算机视觉
深度学习
使用matlab的热门问题
以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(Deep
Learning
Toolbox)来构建和训练神经网络?
七十二五
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2024-09-10 15:21
值得关注
matlab
开发语言
青少年编程
算法
经验分享
COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
Basicdeep
learning
frameworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。
山颠海涯
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2024-09-10 11:33
深度学习
pytorch
人工智能
2021-03-31 每日打卡
昨日完成情况:1.6k散步,❌帕梅拉(我好懒)2.思维导图,statistical和machine
learning
,先快速看一遍中文版,然后细看英文版.太多了,感觉在面试前看不完。
来多喜
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2024-09-09 06:25
强化学习分类
Model-free:Q
learning
,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率:PolicyGradients
0penuel0
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2024-09-08 16:29
机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化(线性回归)
首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-
learning
/tensorflow/4-1-tensorboard1
我的昵称违规了
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2024-09-08 03:15
元学习(meta
learning
)(一)
元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”,也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数,或者在决定网络架构,改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参,今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU,然后一次训练多个模型,有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉,最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU,这些
前行居士
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2024-09-08 02:48
学习
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
元学习
《
Learning
to Count without Annotations》CVPR2024
摘要论文提出了一种名为UnCounTR的模型,该模型能够在没有任何手动标注的情况下学习进行基于参考的对象计数。这是通过构建“Self-Collages”(自我拼贴画)实现的,即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本,提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。UnCounTR基于现有的无监督表示和分割技术,首次成功展示了无需手动监督即可进行参考计数的能力。实验表明,该方法不仅超越了简单的基线和通用模
夏日的盒盒
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2024-09-07 19:35
学习
计算机视觉
人工智能
视觉统计
目标计数
深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合
目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因:在普通的Q-
Learning
中,当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的
CristianoC
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2024-09-07 14:39
[ROS2 Foxy] rclcpp_action “no match for ‘operator=’ (operand types are“
---stderr:
learning
_action_cpp/userdata/dev_ws/src/ros2_21_tutorials/
learning
_action_cpp/src/action_move_client.cpp
chdlr
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2024-09-07 07:05
ubuntu
基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现
基于Hadoop的学习行为数据云存储平台的设计与实现DesignandImplementationofaHadoop-Based
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BehavioralDataCloudStoragePlatform
usp1994
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2024-09-06 16:03
hadoop
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百篇论文博文导航AI工程之路:FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
AGuidetoParameter-EfficientFine-Tuning:https://arxiv.org/abs/2303.15647TowardsaUnifiedViewofParameter-EfficientTransfer
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汀、人工智能
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2024-09-06 12:00
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Agent
人工智能
深度学习
机器学习
自然语言处理
大模型
Agent
RAG
SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated
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论文阅读笔记
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederated
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适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL,这是一个利用安全多方计算
慘綠青年627
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2024-09-06 10:44
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MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器 论文阅读
MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentation
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皮卡丘ZPC
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2024-09-06 08:04
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基于时序差分的无模型强化学习:Q-
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算法详解
目录一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-
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1.1时序差分法1.2Q-
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算法状态-动作值函数(Q函数)Q-
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的更新公式Q-
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算法流程Q-
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2024-09-06 07:30
算法
强化学习
Spark入门:KMeans聚类算法
聚类属于典型的无监督学习(Unsupervised
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)方法。与监督学习(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。
17111_Chaochao1984a
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2024-09-06 05:46
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面向可信和节能的雾计算医疗决策支持系统的优化微型机器学习与可解释人工智能
这篇论文的标题为《OptimizedTinyMachine
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andExplainableAIforTrustableandEnergy-EfficientFog-EnabledHealthcareDecisionSupportSystem
神一样的老师
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2024-09-06 04:44
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英文写作训练(二)
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CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章,站在更高的视角,统一了deepfeature
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基于白盒表征的图像卡通化
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toCartoonizeUsingWhite-boxCartoonRepresentations图像卡通化,即是将自然拍摄到的图片转化成卡通风格的图片,属于一种风格迁移
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GNN会议&期刊汇总(人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘)
【ICLR】全称InternationalConferenceon
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Representations(国际学习表征会议),深度学习顶会。
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科研方法&心得
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sumo carla 自动驾驶联合仿真 安装 配置 教程 开发 驾驶模拟 强化学习
本文介绍了基于SUMO(SimulationofUrbanMObility)和CARLA(Car
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toAct)的自动驾驶联合仿真系统
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2024-09-04 09:33
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Python知识点:如何使用Python实现强化学习机器人
下面是一个简单的例子,使用Python和经典的Q-
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算法来实现一个强化学习机器人,目标是通过OpenAIGym提供的FrozenLake环境训练机器人学会如何在冰面上移动以找到目标。
杰哥在此
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2024-09-04 03:21
Python系列
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2019-08-14
有感:李笑来:自学者的社交很多人有莫名其妙的误解,以为“自学”(self-teaching)就一定是“自己独自学”(solo-
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),殊不知,自学也需要社交。
小瓶盖一樊登小读者苏州分会
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2024-09-03 18:30
【论文笔记】Multi-Task
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as a Bargaining Game
Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame),通过游戏,各个任务协商出共识梯度更新方向。在一定条件下,这种问题具有唯一解(NashBargainingSolution),可以作为多任务学习中的一种原则方法。本文提出Nash-MTL,推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g
xhyu61
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2024-09-03 09:26
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