Meta机器学习

Preparing metadata (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error

PyDictionary安装的时候遇到以下报错UserCollectingPyDictionaryUsingcachedPyDictionary-2.0.1-py3-none-any.whl(6.1kB)Requirementalreadysatisfied:bs4ind:\programdata\anaconda3\envs\graduation\lib\site-packages(fromPy
聪明小萝卜·2024-09-08 22:08

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数
iteye_20668·2024-09-08 22:37

python setup.py egg_info did not run successfully.

在安装emit的时候遇到以下报错CollectingemitUsingcachedemit-0.4.0.tar.gz(13kB)Preparingmetadata(setup.py)...errorerror
聪明小萝卜·2024-09-08 22:35

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。
无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！
计算机源码社·2024-09-08 19:51

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。
@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。
江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。
JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

节点选择(NodeSelector、NodeAffinity)

示例：cat>nodeselector.yamlnodeAffinity.yaml<metadata:name:node-affinityspec:containers
大江东去了吗·2024-09-08 16:00

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？
人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。
VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。
程序员洲洲·2024-09-08 15:24

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大
Network_Engineer·2024-09-08 12:58

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进
AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

新一代交互模式：LUI&CUI&VUI

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。
MavenTalk·2024-09-08 09:10

将在2021年颠覆业务发展的十种技术

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，
鹤子青云上·2024-09-08 08:53

【Cesium实体创建】

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。
Jtti·2024-09-08 08:01

大模型入门（一）

Pre-normalization2）SwiGLU激活函数3）RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门（一）——LLaMa/Alpaca/VicunaLLaMa模型是Meta
pit_man·2024-09-08 05:40

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/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师
我的昵称违规了·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·2024-09-08 02:48

13款常用AI编程工具

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。
liyy614·2024-09-07 23:31

如何进行 AWS 云监控

它提供广泛的云服务，包括计算能力、存储选项、网络功能、数据库、分析、机器学习、人工智能、物联网和安全。使用AWS有哪些好处？
ManageEngine卓豪·2024-09-07 22:53

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导
辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

微习惯策略(54)

感觉在meta分析上有点困惑，虽然已经搜索完毕，可是还没确定是否继续做这个题目。明天要决定再找题目或继续做下去，另外要坚持Meta分析的学习，不能停。今天找到一个题目，在下午搜索一些还没被写的。
黄鸿昊·2024-09-07 20:41

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上，但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来，
叶绿先锋·2024-09-07 19:06

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4
Lossya·2024-09-07 19:33

【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例

引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示1.5局限性二、朴素贝叶斯网络在python中的实例2.1实例背景2.2实现步骤2.3python代码2.4代码解释三、概率推断在医疗领域中的使用3.1概率推断在医疗领域的使用3.2自动化推断的优
Lossya·2024-09-07 19:33

【Rust光年纪】从心理学计算到机器学习：Rust语言数据科学库全方位解读！

Rust语言的数据科学和机器学习库大揭秘：核心功能、使用指南一网打尽！前言随着数据科学和机器学习在各个领域的广泛应用，使用高效、稳定的编程语言来实现这些功能变得尤为重要。
friklogff·2024-09-07 18:59

Python与R的完美协作：深入解析subprocess模块调用R脚本的参数传递机制

在数据科学和机器学习领域，Python和R经常需要协同工作。作为一名数据科学家，掌握这两种语言的交互技巧至关重要。
十步杀一人_千里不留行·2024-09-07 17:17

k8s API资源对象

DeploymentYAML示例：ving-deploy.yamlapiVersion:apps/v1kind:Deploymentmetadata: labels:  app:myng  name:ng-deployspec
大江东去了吗·2024-09-07 15:31

简洁易懂的方式讲解MOS管（MOSFET）

MOS管（Metal-Oxide-SemiconductorField-EffectTransistor，金属氧化物半导体场效应管）就像是一个非常高级的电子开关，但它的工作方式有点不同。
空间机器人·2024-09-07 13:50

Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明

Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征
仙魁XAN·2024-09-07 13:19

CC00281.CloudKubernetes——|KuberNetes&运维.V03|——|EFK架构.v03|部署Fluentd|

文件~~~创建Fluentd-configmap文件[root@k8s-master01EFK]#catfluentd-configmap.yamlkind:ConfigMapapiVersion:v1metadata
yanqi_vip·2024-09-07 11:13

自然语言处理系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架

文章目录自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架安装和部署过程总结自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架TensorFlow作为最流行的深度学习框架之一，表达了高层次的机器学习计
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-07 11:11

图像去噪算法代码c语言,深度学习图像去噪代码

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力
weixin_39777018·2024-09-07 11:40

企业大规模部署机器学习模型的困境

基石风投合伙公司研究人工智能、机器学习的分析师、美国纽约大学的前数据科学家JustinGage不久前写了一篇文章[1]，为我们讲述了机器学习的部署和建模的不同之处，以及在公司
AI前线·2024-09-07 11:57

生成tekton dashboard

1.创建dashboard.yamlapiVersion:v1kind:Namespacemetadata:labels:app.kubernetes.io/instance:defaultapp.kubernet
solinger·2024-09-07 10:28

Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理

通过高精度的图像识别与机器学习技术，将繁琐的手动输入工作转化为自动化的过程，不仅提升了数据处理速度，还极大降低了人为错误。
翔云API·2024-09-07 09:24

Some Technical Advantages about Belt Conveyor

easymaintenanceandstandardizedparts.Beltconveyoriswidelyusedtoconveytheincompactmaterialsandendarticlesinmining,metallurgy
cnm2386·2024-09-07 08:19

Python中的深度学习神经网络

卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
2301_78297473·2024-09-07 08:46

c++ +Opencv实现车牌自动识别

字符识别：利用机器学习算法或者OCR（光学字符识别）技
听忆.·2024-09-07 08:16

人工智能与机器学习原理精解【16】

文章目录因果推理概率空间模型一、定义二、性质三、构建步骤四、示例五、应用联合分布概述联合分布函数和概率密度函数之间的主要关系离散型联合分布连续型联合分布联合分布函数一、定义二、性质三、计算四、例子五、例题Reichenbach的共同原因原则定义与背景主要内容数学原理概述应用与推断应用领域注意事项Reichenbach共同原因原则（赖兴巴赫共同原因原理）的实例1.自然科学领域实例一：地震与海啸的相关
叶绿先锋·2024-09-07 08:45

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着人们对神经系统功能认识的提高和计算机技术的发展，脑机接口（BCI）技术的研究呈明显的上升趋势。BCI是一种不依赖
茗创科技·2024-09-07 08:35

Flat Ads资讯：Meta、Google、TikTok 7月产品政策速递

一、Meta1、Reels应用推广现可突出显示应用评分、点评和下载量为了不断优化Instagram上的广告体验和广告表现,Meta为应用推广广告引入了新功能,广告主可以选择在InstagramReels
科技新芯·2024-09-07 07:10

【PyTorch】PyTorch中的方法torch.randperm()介绍

这个函数是非常有用的，尤其是在需要随机打乱数据或索引时，比如在训练机器学习模型时打乱数据顺序，以确保模型训练的泛化能力。参数n(int):输出张量的长度，即最大的数字为n-1。
读思辨·2024-09-07 05:22

本地部署大模型的几种方式

现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.比如Meta
AI小白龙*·2024-09-07 00:55

使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别

通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片识别。学员可以通过本实验，对深度学习Tensorflow框架有一个简单、直观的了解。
开发者社区小百科·2024-09-06 20:59

【车辆轨迹处理】python实现轨迹点的聚类（一）——DBSCAN算法

空间聚类分析是一种无监督形式的机器学习。通过空间聚类可以从空间数据集中发现隐含的信息。  
空之箱大战春日影·2024-09-06 20:28
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