数据挖掘-模型怎么解决业务需求（五）
从项目的需求发起,到数据准备，再到模型训练、评估、上线，这些环节都遇到了什么样的问题,我们解决了什么问题，又有哪些问题尚未解决,在时间等条件充裕的情况下还可以做哪些尝试。介绍了一些关于模型保存、模型优化、模型部署的思路。讲解了关于项目总结，乃至模型监控等内容。
Yolov5的配置+训练（超级详细！！！）
一、NVIDIA驱动安装与更新首先查看电脑的显卡版本，步骤为：此电脑右击–>管理–>设备管理器–>显示适配器。就可以看到电脑显卡的版本了。如图，可以看到我的是一块NVDIA GeForce MX150显卡。有显卡驱动的，可以直接在桌面右键，找到英伟达驱动控制面板打开就好了。显卡驱动
Python安装Pytorch教程（图文详解）
最近人工智能等多门课需要复现论文，近两年的论文很多都是Pytorch环境，所以，这里总结一下Pytorch的安装教程，做好最快、最简单、最好地完成安装。本机环境Win10+1050Ti+Python3.7+1、查看本机的CUDA版本1、打开NVIDIA的控制面板，在开始菜单里面的NVIDIA Con
利用yolov5实现口罩佩戴检测算法(非常详细)
帮助你快速掌握利用yolov5来训练口罩佩戴检测模型。
机器学习强基计划5-3：图文详解因子分解与独立图I-Map(附例题分析+Python实验)
本文从代数上的因式分解出发，串讲概率图的因子分解、吉布斯分布、独立图、完美图、独立性等价等关键概念，并给出例题分析和Python实验代码
目标检测算法——YOLOV7——详解
本文详细解读了YOLOV7 0.1版本代码的网络结构、损失函数、正负样本匹配规则等。可以高效的快速掌握YOLOV7的宏观结构和真正实现时的核心点。
数据挖掘-模型的评估（四）
模型的各种评估指标，从一个混淆矩阵出发，衍生出一系列的准确度评测对模型泛化能力进行评估介绍了如何在数据上进行一些优化从而减少评估时产生误差。
YOLOv7（目标检测）入门教程详解---检测，推理，训练
零基础入门yolov7，从环境配置到检测，推理，训练，再到c++预测
【人工智能】一致代价搜索（Uniform Cost Search, UCS） Python实现
一致代价搜索（Uniform Cost Search, UCS） Python实现
NLP--社区检测算法(Community Detection)总结【原理】
社区检测（Community Detection）又被称为是社区发现，用于评估节点组如何聚类或分区，以及它们增强或分离的趋势。重点对图算法中的社区检测进行了整理总结。
Neo4j导入csv文件
Neo4j导入csv文件的用法
医疗知识图谱问答系统（python neo4j)
基于医药知识图谱的自动问答，使用neo4j数据库和python
neo4j知识图谱3D可视化展示，支持搜索、定位、展开、高亮等功能
知识图谱三维可视化，可无缝于neo4j链接，修改配置文件即可。支持搜索、查找、定位、展开、高亮等功能，节点颜色、大小都可以进行自定义修改。程序前端框架为vue，后端为nodejs。
机器学习期末题库
1.属于监督学习的机器学习算法是：贝叶斯分类器2.属于⽆监督学习的机器学习算法是：层次聚类3.⼆项式分布的共轭分布是：Beta分布4.多项式分布的共轭分布是：Dirichlet分布5.朴素贝叶斯分类器的特点是：假设样本各维属性独⽴6.下列⽅法没有考虑先验分布的是：最⼤似然估计7.对于正态密度的贝叶斯
OpenCV-眼睛控制鼠标
另外，如果在整个数据收集过程中，你们在屏幕的特定区域（例如边缘）都没有拍摄任何图像，则该模型不太可能在该区域内进行预测。在此项目中，每次单击鼠标时，我们都会编写代码来裁剪你们的眼睛图像。使用这些数据，我们可以反向训练模型，从你们您的眼睛预测鼠标的位置。但是，作为概念证明，你们会注意到，实际上只有20
读懂联邦学习中的安全与隐私问题（全）
该篇是2021年发表在《Future Generation Computer Systems》期刊上的一篇综述论文，主要介绍了联邦学习中可能面对的所有安全与隐私威胁问题，比较详细和具体的进行了综述，是篇还不错的文章，建议读原文。以下是个人的读书笔记，结合自己的理解，只截取部分关键或重要的部分。先附上
机器学习中的数学——距离定义（一）：欧几里得距离（Euclidean Distance）
欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间的即直线距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间，相关联的范数称为欧几里得范数。nnn维空间中的欧几里得距离：d(x,y)=∑i=1n(xi−yi)2=(x1−y1)2+(x2−y2)2+⋯+(xn−yn)2d(x, y)=\sqrt{\sum_{i=
MMPose姿态估计+人体关键点识别效果演示
MMPose开源姿态估计算法库，进行了人体关键点的效果演示。（包括肢体，手部和全身的关键点，还尝试了MMPose实时效果）
AI遮天传 ML/DL-感知机
感知机
粒子群算法求解0-1背包问题
粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参
