2022电工杯数学建模竞赛A、B题思路来啦
选题建议已发，优先更新B题思路。DS数模团队将在电工杯数学建模竞赛开始后第一时间发布各题目的选题建议，参考文献，思路，相关代码，可视化等哦。嗨，今年DS数模团队又一次给大家提供思路帮助了，去年电工杯、美赛、国赛的回答帮助了上千支队伍，真的很高兴，这是去年的回答：如何评价 2021 年美国大学生数学建
CSDN-NLP：基于技能树和弱监督学习的博文难度等级分类 (一)
目录1. 背景2. 方法2.1 规则：快速实现2.2 匹配：结构化知识体系2.3 分类：弱监督学习2.4 融合：各尽其能3. 总结与展望3.1 总结3.2 展望4. 参考团队博客: CSDN AI小组1. 背景CSDN 每天都会产生数以万计的博客数据，但是这些数据没有难度等级的体系结构，这种体系结构
计算机视觉——单目相机标定
计算机视觉——单目相机标定文章目录计算机视觉——单目相机标定前言OpenCV相机标定流程1. 数据集2. 角点提取3. 内参外参求解4. 误差评估实验分析前言什么是相机标定：在计算机视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何
独孤九剑第四式-K近邻模型(KNN)
💐文章适合于所有的相关人士进行学习💐🍀各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍀🌿期待三连关注小小博主加收藏🌿🍃小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍃各位老板动动小手给小弟点赞收藏一下，多多支持是我更新得动力！！！文章目录🐢前言🐢KNN理论讲解🐧模型思想🐧确定K值🐔欧氏距离🐔曼
Build 2022 上开发者最应关注的七大方向主要技术更新
一年一度的 Microsoft Build 终于来了，带来了非常非常多的新技术和功能更新。不知道各位小伙伴有没有和我一样熬夜看了开幕式和五个核心主题的全过程呢？接下来我和大家来谈一下作为开发者最应关注的七大方向技术更新。
DeepLearning 中的 RNN 与 BRNN(双向RNN)
RNN下图为 RNN 隐藏层单元的可视化呈现：BRNN下图，紫色表示正向连接，绿色表示反向连接，通过下图箭头连接，这个网络就构成了一个无环图。如图，给定一个输入序列 X<1>--X<4>，这个序列首先计算前向的a<1>, 然后计算a<2>，接着a<
【本科毕业设计】基于双指标检测的自助智能台球柜
目录0. 前言1. 整体技术方案1.1 机械结构1.2 动力系统1.3 台球数量检测1.3.1 YOLOv5视觉检测1.3.2 重力检测1.4 通信方案1.5 小程序交互模块2. 存在问题0. 前言毕业设计已经完成了，前前后后花了有将近两个月时间，期间主要受到了两位学弟的帮助，一位帮忙做动力控制，另
独孤九剑第三式-决策树和随机森林
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计算机视觉应用算法的通俗理解 - 网络究竟在里面干了什么（一）
计算机视觉应用算法1.计算机视觉的应用算法2.图像的特征与视频特征2.1 图像特征2.2 视频特征3.算法通俗理解3.1 图像分类3.2 目标检测3.3 语义分割3.4 关键点检测1.计算机视觉的应用算法计算机视觉有许多算法任务：图像分类，图片相似搜索。图像分割，关键点检测，目标检测，目标跟踪，视频
Keras深度学习实战（11）——股价预测
我们已经学习了使用神经网络进行音频、文本等非结构化数据和房价、信用等结构化数据分析的相关任务。本节，通过股价预测应用，了解了神经网络在处理时间序列数据的一般流程，并学习了使用函数式 API 来构建复杂神经网络，通过利用相关新闻数据信息来提高预测准确性。
【深度学习】常见的神经网络层（上）
在深度学习中常见的神经网络层的讲解
独孤九剑第一式-岭回归和Lasso回归
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人工智能序章：开发环境搭建Anaconda+VsCode+JupyterNotebook(零基础启动)
目前主流的Python开发IDE主要有PyCharm、JupterNotebook，VsCode等，以前主流时PyCharm，随着VsCode插件的丰富，目前VsCode已经成为主流的顶流了。本文将采用Anaconda+VsCode+JupyterNotebook的方案，环境安装完毕后，将拥有Pyt
【论文阅读】Attention is all you need（Transformer）
文章目录前言1.Abstract2.Introduction3.Background4.Model Architecture4.1. Encoder and Decoder Stacks4.2. Attention4.2.1. Scaled Dot-Product Attention4.2.2.Mu
基于Sentence-Bert的检索式问答系统
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as
520不要老想着谈恋爱要变的更加爱强化学习
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人工智能——文本分类（大作业必备）
tensorflow文本分类问题，实现将文本区分为积极、消极文本，保姆级讲解，不仅仅轻松过大作业，更可以带你快速理解对keras库的基本使用。
2022年第五届中青杯全国大学生数学建模竞赛思路分析
2022年第五届中青杯全国大学生数学建模竞赛通知点击链接加入群聊【2022中青杯数学建模交流群】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=F0mTdd1h点击链接加入群聊【2022中青杯数学建模交流群】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=
物体检测快速入门系列(4)-TensorFlow 2.x Object Detection API快速安装手册
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机器学习系列(14)_PCA对图像数据集的降维_03
文章目录一、噪音过滤1、案例：手写数字图像识别一、噪音过滤降维的目的之一是希望抛弃对模型带来负面影响的特征，同时，带有效信息的特征的方差应该是远大于噪音的，所以相比噪音，有效的特征所带来的信息不会在PCA当中大量抛弃。inverse_transform能够在不恢复原始数据的情况下，将降维后的数据返回
