pytorch神经网络因素预测

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。
大富大贵7·2025-03-08 11:05

服务器遇到DDOS攻击怎么办？

出于商业竞争、打击报复和网络敲诈等多种因素，导致很多IDC托管机房、商业站点、游戏服务器、聊天网络等网络服务商长期以来一直被DDOS攻击所困扰，随之而来的是客户投诉、同虚拟主机用户受牵连、法律纠纷、商业损失等一系列问题
快快网络霍霍·2025-03-08 11:04

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。
帅维维·2025-03-08 11:01

TikTok账号矩阵如何做？要用海外住宅代理吗？

简而言之，TikTok账户矩阵涉及同时运营多个TikTok账户，这有两个主要优点：1.降低初始阶段的风险由于影响账户流量的因素很多，大
Snow跨境日记·2025-03-08 09:05

仕考网：事业单位结构化面试技巧

这些因素在面试前需经过完整设计，不得随意更改。特点包括内容确定、程序严格、评分统一和形式灵活有序。通常由5至9名考官组成，考生通过随机抽签决定面试顺序，并按照固定流程回答3至4道题目，考官现场打分。
shikaow·2025-03-08 09:21

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

从计算机视觉到自然语言处理，从医疗诊断到工业制造，深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制，实现了对复杂数据的高效分析与决策。
accurater·2025-03-08 08:07

云原生边缘计算：重塑分布式智能的时空边界

ABIResearch预测2026年边缘AI芯片市场规模达520亿美元，KubeEdge管理边缘节点数突破千万级，单节点资源开销仅为K8s的1/8。
桂月二二·2025-03-08 08:33

深度学习模型：原理、应用与代码实践

其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开，结合代码示例，系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。
accurater·2025-03-08 07:43

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA（MixedLocalChannelAttention）是一种轻量级的混合本地信道注意机制，旨在提升卷积神经网络
听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

人工智能生成内容（AIGC）对程序员的影响

AIGC技术的优势效率提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以预测代码片段、自动完成代码和生成文档，从而显著提升编程效率。
AmHardy·2025-03-08 04:24

实际springboot项目中如何注意jvm调优

以下是一些常见的JVM调优策略，适用于SpringBoot应用：1.内存配置JVM的内存管理是影响SpringBoot应用性能的关键因素之一。你可以通过调整堆内存和非堆内存的大小来优化应用的性能。
种豆走天下·2025-03-08 04:51

特征工程 (Feature Engineering)

它指的是从原始数据中提取或构造出有助于模型学习的特征，从而提高模型预测准确性的过程。特征工程的成功与否，直接关系到模型性能的好坏
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。
有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

做网站如何选择云服务器？（二）服务篇

一、稳定性与数据保护首先，稳定性和数据保护是选择云服务商的首要考虑因素。高可用性云服务商承诺提供高达99.95%的服务可用性，这种高
·2025-03-08 01:42

第0节 机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习
汉堡go·2025-03-08 01:34

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4
Mr终游·2025-03-08 00:21

社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

深入理解赛题——探索性数据分析首先，我们先介绍一下什么是EDA：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis,EDA）是一组数据分析技术，旨在总结其主要特征，通常通过可视化手段来实现。EDA的目标是通过数据的统计摘要和图形展示来发现数据的结构、异常值、模式、趋势、关系以及变量之间的相互作用。为什么进行EDA？在现在的数据挖掘类比赛中，模型和方法选择空间往往很小，同时存在不少自动机
会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

深度学习通过多层神经网络模拟人类认知过程，显著提升了复杂任务的自动化水平。本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度，系统解析其实际应用，并探讨未来挑战与发展方向。
accurater·2025-03-08 00:49

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

使用 Python 构建货币汇率数据抓取与分析系统：实时监控外汇平台的汇率波动

汇率波动是外汇市场的常见现象，受多种因素影响，包括国家的经济政策、国际贸易形势、政治事件以及市场预期等。
Python爬虫项目·2025-03-07 23:14

G1，最大的特点是什么，标记位图，卡表卡页，SATB又分别是什么？

G1垃圾收集器的核心特点与关键技术解析一、G1（Garbage-First）的最大特点G1是JDK9及之后版本的默认垃圾收集器，其核心设计目标是高吞吐量与可预测的低停顿时间（STW）。
蒂法就是我·2025-03-07 22:31

决策树 vs 神经网络：何时使用？

目录1.决策树（DecisionTrees）1.1特点1.2优点1.3缺点1.4适用场景2.神经网络（NeuralNetworks）2.1特点2.2优点2.3缺点2.4适用场景3.何时选择哪种方法？
HP-Succinum·2025-03-07 20:14

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

AI与大数据融合：技术路径与行业赋能

据IDC预测，2025年全球数据总量将增长至175ZB，其中物联网设备、社交媒体及企业数字化系统贡献了80%的增量数据。
互联网Ai好者·2025-03-07 19:28

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。
StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络
浪九天·2025-03-07 19:27

量化投资与算法交易

机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价
AI天才研究院·2025-03-07 17:08

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

Macro Bullion：金银技术指标中性，把握交易策略破局

从RSI的走势来看，短期内没有呈现出明显的上升或下降趋势，暗示市场可能处于盘整阶段，等待新的驱动因素来打破平衡。随机指标STOCH(9,6)数值为51.291，同样处于中性水平。这
gdjwr65465·2025-03-07 16:59

期权对冲和期货对冲哪个好一点？

期权对冲与期货对冲各有优劣，选择哪种更好需结合交易目标、风险偏好、市场观点、资金成本等因素综合判断。期权对冲和期货对冲哪个好一点？
小熊期权493·2025-03-07 16:26

【AI学习从零至壹】pytorch基础

pytorch基础pytorch基础张量（Tensor）张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图
flyyyya·2025-03-07 15:53

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST
北辰alk·2025-03-07 13:40

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解3.1图表与动图的辅助作用3.2直观理解的桥梁第四部分：深度与专业的对话4.1深度学习与传统机器学习的比较4.2专业性强的技术分析第五部分：数学原理的深度剖析5.1神经网络的数学表达
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

JAVA学习-练习试用Java实现“使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选”

问题：实现一个Java程序，使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选。
守护者170·2025-03-07 12:25

YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)

YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。
清风AI·2025-03-07 11:20

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。
飞300·2025-03-07 10:57

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。
人肉推土机·2025-03-07 10:21

【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型

【yolov8】模型导出一、为什么要使用yolo的导出模式二、确保安装必要的库：三、yolov8模型导出3.1不同格式配置参数3.2导出格式四、导出模型性能优化4.1使用TensorRT导出模型有什么好处？4.2导出YOLOv8模型时，如何启用INT8量化？4.3为什么输出模型时动态输入尺寸很重要？4.4优化模型性能需要考虑哪些关键的导出参数？五、问题六、疑问训练模型的最终目标是将其部署到实际应用
栗子风暴·2025-03-07 09:12

Bert学习笔记

TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽（masking）部分输入token，然后只预测那些被屏蔽的
缓释多巴胺。·2025-03-07 09:05

win11编译pytorch cuda128版本流程

Geforce50xx系显卡最低支持cuda128，torchcu128release版本目前还没有释放，所以自己基于2.6.0源码自己编译wheel包。1.前置条件1.使用visualstudioinstaller安装visualstudio2022，工作负荷选择【使用c++的桌面开发】,安装完成后将“VC\Tools\MSVC\\bin\Hostx64\x64”对应的路径加入环境变量；2.访问
System_sleep·2025-03-07 09:05

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。
Mrrunsen·2025-03-07 09:33

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包，您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
longii11·2025-03-07 08:56

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。
Persistence is gold·2025-03-07 01:16

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
知来者逆·2025-03-07 00:39

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化
WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架

简而言之，这些模型是在大量数据（包括一堆在线可用的SQL查询）上进行训练的，并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。
木亦汐丫·2025-03-06 23:54

无线蓝牙模块增加传输距离的几个小技巧

影响无线收发模块的通讯距离因素有很多，其实自己也可以尝试去改善，下面就随着蓝牙模块厂家云里物里科技一起来看下可用通过哪些方面可以提升无线收发模块的传输距离。
云里物里·2025-03-06 22:18
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