人工智能_机器学习092_使用三维瑞士卷数据_利用分层聚类算法进行瑞士卷数据三维聚类---人工智能工作笔记0132
a3.scatter(X[:,0],X[:,1],X[:,2],c=y_) 我们指定图的x,y,z数据轴,然后指定,数据分类 画出散点图。a3.scatter(X[:,0],X[:,1],X[:,2],c=y_) 我们指定图的x,y,z数据轴,然后指定,数据分类 画出散点图。a3.scatter(X
人工智能--认知放大器（上）
机器学习（Machine Learning，简称ML），是人工智能的分支，专注于使用数据和算法，模仿人类学习的方式，逐步提高自身的准确性。神经网络（Neural Networks，简称NN），深度学习的基本组成部分，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，由神经元和层次组成，通过学习
聚类算法（下）：10个聚类算法的评价指标
在聚类算法中，评估聚类结果的好坏是非常重要的。Rand Index：用于衡量聚类结果和真实标签之间的相似度。Adjusted Rand Score：Rand Index的调整版本，可以对随机结果进行惩罚。Mutual Information Score（基于互信息的分数）：衡量聚类结果和真实标签之间
EfficientNet网络简介
都有使用，直觉上更深的网络可以捕获到更丰富和更复杂的特征，在新任务上也可以泛化的更好。这是一种穷举搜索方法，可以在固定资源的限定下，列出所有参数之间的关系，显示出改变某一种维度时，基线网络模型会受到什么样的影响。综合考虑所有情况之后，他们确定了每个维度最合适的调整系数，然后将它们一同应用到基线网络中
基于python舆情分析可视化系统+情感分析+爬虫+机器学习（源码）✅
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Qualcomm® AI Engine Direct 使用手册（2）
Qualcomm® AI Engine Direct SDK 也经过验证，可在适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL2) 中运行 环境版本 1.1.3.0，目前仅限于 Linux 主机可运行工件，例如转换器， 模型生成和运行工具（有关更多详细信息，请参阅工具）。如果您想设置自己的
计算机视觉期末复习
立体匹配：为左图像的每个像素点(xl, yl)，在右图像中搜索对应点匹配基元：参与立体匹配，计算相似测度的基本单元常用的匹配基元：像素单个像素存在相似性歧义需结合一行或整幅图像的所有像素同时完成匹配局部窗口区域具有较好的局部独特性隐含假定：窗口内所有像素应能表征中心像素特征具有较好的独特性稀疏且不均
聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例
速通聚类算法中的KMeans方法，学习模型评估方法（误差平方和SSE、轮廓系数法SC），用肘方法确定K值，并在具体案例中应用。
机器学习、人工智能、深度学习的关系
传统的机器学习方法在面对数据量激增的情况下，其性能表现得差强人意，与此形成鲜明对比的是，深度学习反而表现出卓越的性能，特别是在2010年之后，各种深度学习框架的发布及其在各领域的突出表现，更进一步促进了深度学习算法的发展。人工智能范围很广，它是一门新的科学与工程，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的
机器学习(一)Spark机器学习基础
走到水果摊旁，挑了个色泽青绿、敲起来声音浊响的青绿西瓜，一边期待着西瓜皮薄肉厚瓤甜的爽落感，一边愉快地想着，明天学习Python机器学习一定要狠下功夫，基础概念搞得清清楚楚，案例作业也是信手拈来，我们的学习效果一定差不了。最大的一个区别就是它现在真的是深入到我们生活的每一个角落，打开你的手机看看，淘
Azure Machine Learning - 聊天机器人构建
本文介绍如何部署和运行聊天应用示例。 此示例使用 Python、Azure OpenAI 服务和 Azure AI 搜索中的检索扩充生成（RAG）实现聊天应用，以获取虚构公司员工福利的解答。
个人用户免费，亚马逊正式推出 AI 编程服务 CodeWhisperer
Copilot 服务每月费用为 10 美元（IT之家备注：当前约 69 元人民币），每年费用为 100 美元。CodeWhisperer 经过数十亿行代码的培训并由机器学习提供支持，无论您是学生、新开发人员还是经验丰富的专业人士，CodeWhisperer 都将帮助您提高工作效率。CodeWhisp
Spark基础入门
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神经网络卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化实例
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提高代码效率的6个Python内存优化技巧
有许多方法可以显著优化Python程序的内存使用，这些方法可能在实际应用中并没有人注意，所以本文将重点介绍Python的内置机制，掌握它们将大大提高Python编程技能。
【古诗生成AI实战】之四——模型包装器与模型的训练
中存储的正是这些词的概率。为了生成文本，我们提取每个位置上概率最高的词的索引，然后根据这些索引在词典中查找对应的词。此外，为了提高配置的灵活性和可维护性，我们将所有的配置项（如批量大小、数据集地址、训练周期数、学习率等）抽取出来，统一放置在一个名为。为此，我们采取了进一步的措施：在模型外面再套上一个
基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择
特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于多传感器融合的紧耦合 SLAM 算法
减小到原来的二分之一，那么计算新的旋转矩阵是较为困难的。基于视觉的方法易受光线、天气变化的影响，这使得图像的特征发生变化，影响。了视觉特征的提取，导致难以解决在不同季节、不同天气条件下的建图问题。自身坐标的点云数据，并通过相邻帧之间的配准来估算位姿。传感器数据进行姿态的估计会存在较大的误差。位姿约束
AI：117-基于机器学习的环境污染影响评估
基于机器学习的环境污染影响评估随着全球工业化和城市化的加速发展，环境污染问题日益凸显，对人类生存和健康造成了严重威胁。为了更有效地监测和评估环境污染的影响，人工智能（AI）技术在环境科学领域展现出了巨大的潜力。本文将探讨基于机器学习的环境污染影响评估方法，并提供相应的代码实例。环境污染包括空气、水、
山东大学机器学习期末2022
本来是不想写的，因为不想回忆起考试时啥也不会的伤痛，没想到最后给分老师海底捞，心情好了一些，还是一块写完。
