机器 核心 力量
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
实验一：百度机器翻译SDK实验
实验 一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GU ......
了解JavaScript中的机器学习和人工智能
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的异常检测
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的预测和分类
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
CHATGPT试用报告：体验前沿科技的力量
CHATGPT是一个基于自然语言处理技术的聊天机器人，它可以通过学习海量的文本数据来模仿人类的对话方式。在试用过程中，CHATGPT展现出了十分出色的语言理解和应答能力，能够根据用户的输入提供准确且连贯的回复。特别值得一提的是，它在进行多轮对话时仍能保持话题的一致性，与人类交流的体验非常接近。 此外 ......
软件测试（2）-核心竞争力
首先，测试大致可分为两类：功能测试、测试开发。 1 功能测试核心竞争力 1.1 测试策略设计能力 出色的测试策略设计能力，可以非常明确地回答这些关键问题： 测试要具体执行到什么程度； 测试需要借助什么工具； 如何运用自动化测试以及自动化测试框架，以及如何选型； 测试人员资源如何合理分配； 测试进度如 ......
Kubernetes核心组件之kube-proxy实现原理
kube-proxy，负责为Service提供集群内部的服务发现和负载均衡。 1 介绍 了解不同网络组件的工作原理有助于正确设计和配置它们，以满足你的应用程序需求。 在Kubernetes网络的背后，有一个在幕后工作的组件。它将你的服务（Services）转化为一些可用的网络规则。这个组件被称为 K ......
数据治理9大核心领域（转）
转自：https://blog.csdn.net/xiyuzhanshen123/article/details/96484520 数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要理解具体的治理内容，比如我们的数据该怎么进行规范，元数据又该怎么来管理，每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢？这些问题都是数据 ......
大数据治理技术核心，可扩展的元数据架构设计（转）
转自：https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/127662364 元数据管理是随着数据仓库的建设逐渐完善起来的，这也决定了元数据管理主要集中在数据领域。例如数据结构、数据加工转换关系等。而随着我们对元数据理解的不断深入，其实元数据广 ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用
深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用 1.文本特征表示方法: TF-IDF 在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使 ......
#11独立开发周总结|核心OKR1000元/月已达标
核心OKR：1000元/月达成情况 算上微信上收费了200多元，核心OKR已达标 12.25-12.29本周完成事项 产品方面 本周产品上主要是在进行重构的测试，顺利上线，线上问题也比较少 运营方面 文章分发，将之前的一些文章分发，没想到这篇全职独立开发的文章除了在小红书火了一把，在其他平台也挺火。 ......
机器学习-决策树系列-GBDT算法-集成学习-29
目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类：3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归（二分类） 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......
以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker
报时机器人源码参考[1][2]，本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......
手写docker—核心概念(一)
一、Namespace、Cgroups、Rootfs 进程和容器有什么区别？ 进程作为计算机程序运行起来后资源管理的总和，内部包含了程序计数器、堆栈、各种变量指令等等； 容器就是对进程做一些限制和约束，从而形成一个边界。Cgroups 技术是用来制造约束的主要手段，Namespace 技术用来修改进 ......
机器学习周刊第二期：300个机器学习应用案例集
大家好 前文：机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址：https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......
面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML ......
组织部核心科室
组织部核心科室，5分制。办公室（5，不多解释，忙）、 各干部科（5，也不解释，也忙）、 各组织科（3-4，忙，又称材料科，但不及前两个牛逼）、 干部监督科（3-4在干部提任时有威慑性，额，不过然并卵）、 人才办（4-5，近年各地都比较重视引智引才，比较忙）。其它科室嘛，我的了解是都在3分以下，但这3 ......
简易机器学习笔记（十）Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境
前言 大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑） 最前面的最前面， 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
首发！全志T527第一款核心板，高性能8核处理器带AI NPU
今天，米尔电子联合战略合作伙伴全志科技，隆重发布第一款T527核心板及开发板。基于全志T527高性能可选AI功能MPU，配备八核A55高性能处理器，RISC-V协处理器，支持2Tops NPU，满足边缘智能AI加速应用；支持丰富的通讯接口，包括2路千兆以太网、1路PCIE2.1、2路CAN、10路U ......
非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人
引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下，如何构建自己的开源 ChatGPT，这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例，在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调，并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标，即可轻松通往荣耀之路！😀 为什么这 ......
机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29
目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率，一般有如下两种： bagging: 不同的base model可以并行计算，输出预测结果少数服从多数，回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末68份仿生机器人相 ......
Linux核心组件（CPU，内存，磁盘，网络，进程）
一、CPU 不同组件，每秒的运算、读写次数 命令集：lscpu+top/htop/uptime+mpstat+sar # 查看CPU静态信息 cat /proc/cpuinfo # 查看CPU统计信息 lscpu uptime Load Average(平均负载)：就是一段时间内（1分钟、5分钟、1 ......
企业核心技术泄露可能给企业带来深远的负面影响以及补救措施
企业核心技术是企业竞争优势的重要来源，但同时也是企业面临的最大风险之一。随着信息技术的发展，企业核心技术泄露的风险也越来越大。一旦企业核心技术泄露，不仅会给企业带来直接的经济损失，还会对企业的品牌形象、市场竞争力、战略规划等方面造成深远的负面影响。 商业秘密和竞争优势丧失：核心技术是企业竞争力的核心 ......