google速成机器学习第22页

基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

阿_旭·2024-02-20 06:51

Centos 7 安装 go语言

以及环境先检查服务器是否安装wget如果没有安装，先安装wget，安装命令如下yuninstall-ywget安装完wget后，下载go语言安装包使用下面的命令，下载go语言安装包wgethttps://golang.google.cn

成都-Python开发-王帅·2024-02-20 06:35

centos7 安装Golang环境

镜像：https://golang.google.cn/dl/下载文件wgethttps://golang.google.cn/dl/go1.17.8.linux-amd64

嗯嗯嗯吧·2024-02-20 06:34

CentOS7安装GoLang

CentOS7安装GoLang安装GoLang官方网站下载解压安装cd/rootwget--no-check-certificate-chttps://dl.google.com/go/go1.14.1

麋小鹿i·2024-02-20 06:31

centos中安装go

安装过程（1）源码二进制下载地址wgethttps://dl.google.com/go/go1.13.5.linux-amd64.tar.gz（2）将下载的二进制包解压至/usr/local目录。

ifanatic·2024-02-20 05:58

陶胜美感恩日记第37天

1.感谢今天在小区楼下打了羽毛球，非常开心2.感谢今天肖馨炖了当归乌鸡汤，超级好喝，而且调了椰子鸡的酱料，味道特别好3.感谢自己今天写了一篇速成文案，很温馨的风格，自己很满意4.佳敏一下班回来就问我心情好不好

胜美TAO·2024-02-20 05:04

2021-02-03

从爱出发，帮助到很多重视健康的人们，幸福得狠[爱心]3、我非常感谢LC最近我忙，难得有空帮助到LC，看到她飞速成长的状态，真为她高兴！经历也让我们更加明白：遗憾、缺失，

爱之旅心理孙建芳·2024-02-20 05:31

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中，我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN），通过引入门控机制

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且

Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种

Dr.Cup·2024-02-20 05:43

机器学习第30天

简单的最大似然法根本无法求出所有的参数，这样PM也就没法计算。**这里就要召唤出之前的EM大法，首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化，计算出各个PM（即γji，第i个样本属于j类），再最大化似然函数（即LL（D）分别对α、u和∑求偏导），对参数进行迭代更新**。高斯混合聚类的算法流程如下图所示：密度聚类则是基于密度的聚类，它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接性（密度可达

熊猫学猿·2024-02-20 05:49

ZooKeeper原理应用

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎创建，是GoogleChubby的开源实现。

学编程的小屁孩·2024-02-20 05:33

万字盘点 Android 领域在 2023 年的重要技术：AI, 14, Compose, 鸿蒙...

作为在AI领域耕耘多年的巨头，Google自然不会坐视不管，于2023年底之际发布了超越GPT-4的Gemini系列模型，其在多模态领域的表现令无数人震撼。

TechMerger·2024-02-20 05:28

Compose 1.6 发布：性能大升级、拖放新功能、文本新变化...

翻译自：https://android-developers.googleblog.com/2024/01/whats-new-in-jetpack-compose-january-24-release.html

TechMerger·2024-02-20 05:57

Java和人工智能哪个好？

而在人工智能领域，像机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的

华清远见成都中心·2024-02-20 04:50

如何使音频类app广告变现收益最大化

使用用户数据分析工具，如GoogleAnalytics或FirebaseAnalytics，以获取深入的洞察。多样化广告类型：提供多种类型的广告，包括视频广告、音频广告、横幅广告和原生广告等。

admaoyan·2024-02-20 04:18

做好班主任的“七大杀器”(三)——做到极至

人的成长一般规律而言，民事事件不可能速成的。一名普通的教师，要经历名教师要经历是孕期成熟期，高原期，起等各个方向阶段，每个阶段都是一种螺旋式上升的过程。

你好的空间·2024-02-20 04:39

生活随笔

“心态➕体力”的双重考验让卓希飞速成长，特别优秀，3.点评责善不是支持他人，是支持自己。

快乐老家·2024-02-20 04:59

深度学习疆界：探索基本原理与算法，揭秘应用力量，展望未来发展与智能交互的新纪元

目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法

Srlua·2024-02-20 04:54

Android卡顿掉帧问题分析之原理篇

所以无论是手机设备厂商还是应用APP开发者，又或是Android系统的维护者Google都会对界面卡顿问题非常重视，会将界面的流畅度作为核心性能体验指标进行持续的优化。

Android技术之家·2024-02-20 04:50

HBase——基础概念介绍

一、初识HBaseHBase是一个面向列式存储的分布式数据库，其设计思想来源于Google的BigTable论文。HBase底层存储基于HDFS实现，集群的管理基于ZooKeeper实现。

zhanglf1016·2024-02-20 04:43

机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)

蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方

点灯的棉羊·2024-02-20 03:13

机器学习实战1-基础运用（2022/10/11）

机器学习实战1-基础运用文章目录机器学习实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

机器学习实战Jupyter笔记专栏汇总

机器学习实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门机器学习的课程，于是使用jupyter写这门课的作业，顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客，并将专栏博客链接汇总到这里。

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-20 03:03

使用unity接入admob广告兼容8.0时使用最新aar

voif·2024-02-20 03:29

杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |

小酒馆燃着灯·2024-02-20 03:01

Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解

概要在大数据时代，处理高维数据集的需求越来越迫切，尤其是在机器学习、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索，即找到与给定数据点最接近的数据点。

Rocky006·2024-02-20 02:58

Michael Bronstein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习方向的热门

人工智能与算法学习·2024-02-20 02:26

Michael Brostein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

在这些场景下，图结构数据的重要性日渐凸显，相关方法取得了一系列初步成功，而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习

人工智能学家·2024-02-20 02:55

Android 增加滑动刷新特性

Google释放的一个针对Android支持库的更新引入了一个激动人心的标准实现，它是正通过诸如GMail或者GoogleNow这些应用逐渐引介给大家的一种模式.QQ图片20190423203750.gif

Android姿态·2024-02-20 02:21

数据挖掘十大经典算法之KNN

一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，属于有监督学习中的分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

我姓许啊·2024-02-20 01:41

MATLAB 2020a for macOS 第二次启动时未响应的解决方案

咨询过了MATLAB支持，这里提供两个原因和解决方案：辅助功能冲突Magnet，GoogleDrive或Spectacle等软件的功能可能和MATLAB起了冲突，cmd+Q退出这些程序再尝试启动MATLAB

- Easy·2024-02-20 01:41

【Java万花筒】跨越云平台的无服务器开发：使用Java构建弹性、高效的应用

无服务器计算平台的Java集成指南：AWSLambda、GoogleCloudFunctions、腾讯云函数和IBMCloudFunctions前言无服务器计算平台提供了一种方便、弹性和成本效益高的方式来运行代码

friklogff·2024-02-20 01:04

做一个长期主义者

2.学习不管你是学习一项新技能还是新知识，短期内你不会成为行业专家的，更不会快速成为一个学识渊博的人。为什么会有长期主义者？答案是：他们心中永远装着诗和远方。诗和远方是内驱动力。

为梦想而奋斗_4a70·2024-02-20 01:25

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1，0和1分别代表一类）于解决二分类（0or1）问题的机器学习方法

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。

智能建造小硕·2024-02-20 01:24

直返app怎么样?这个深度揭秘不容错过!

一些主流的应用商店，如苹果的AppStore和安卓的GooglePlayStore都提供了直返APP的下载服务。氧惠APP（带货领导者）——是与以往完全不同的抖客+淘客app！

氧惠帮朋友一起省·2024-02-20 00:53

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习

ABEL in China·2024-02-20 00:43

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

概述人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一种模拟人类智能的技术，通过机器学习、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了许多领域。

御翮·2024-02-19 23:35

【007】10.21文章互评

《Google工作整理术》中说：“我们的短期记忆一次能够记住的事情最多只有5～9件。如果你想在短期记忆里存放10件事，有些就会被挤走—这就像你拎着三个

职场成长菌·2024-02-19 23:10

机器学习

在过去50年，机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长，统计领域（在很大程度上忽视计算的考虑）到广泛的学科（该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论）已经设计了许多学习算法

会敲键盘的猩猩·2024-02-19 23:23

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

机器学习中的特征工程

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）特征构造（四）特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换

qq_44980515·2024-02-19 23:52

协调尺度：特征缩放在机器学习中的重要作用

目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是机器学习和数据分析预处理阶段的关键步骤，在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用

无水先生·2024-02-19 23:50

机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算

1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻，有几个观测序列，就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻，算出alpha值i

三月七꧁ ꧂·2024-02-19 23:23

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、

RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。

小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

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