带你完全读懂正则化（看这一篇就够了）
想要了解什么是正则化 ，只需要看这一篇就够了
Boosting三巨头：XGBoost、LightGBM和CatBoost（发展、原理、区别和联系，附代码和案例）
机器学习中，提高模型精度是研究的重点之一，而模型融合技术中，Boosting算法是一种常用的方法。在Boosting算法中，XGBoost、LightGBM和CatBoost是三个最为流行的框架。它们在实际使用中有各自的优势和适用场景，下面将会介绍它们的区别与联系。
Spark GraphX：图计算框架初探
GraphX基于Spark的RDD（弹性分布式数据集）实现，能够自动地进行数据的分区和并行化，从而在大规模图数据上实现高效的计算。GraphX作为Apache Spark中的图计算框架，为大规模图数据的处理和分析提供了高效、可扩展的解决方案。未来随着图数据规模的不断增长和图计算技术的不断发展，Gra
c#联合Halcon进行几何定位
1： 首先配置在winfom引用程序中引用两个halcon应用程序的库：分别是halcon.dll和halcondotnet.dll，而后把这两个库放在你的应用程序输出路径下面，然后在下边的图片中取消首选32位的勾选。2：点击图片列表载入可以选择多幅图片并且在右上角的listbox控件中显示多幅图片
自动驾驶芯片指标AI算力TOPS和CPU算力DMIPS
DMIPS（Dhrystone Million Instructions Per Second，每秒处理的百万级的机器语言指令数），描述的是CPU的运算能力。GPU (Graphics Processing Unit)：图形处理器，有大量的并行处理单元(如Nvidia RTX 4090有16384核
ChatGPT的工作原理（纯干货，万字长文）
ChatGPT 能够自动生成一些读起来表面上甚至像人写的文字的东西，这非常了不起，而且出乎意料。但它是如何做到的？为什么它能发挥作用？我在这里的目的是大致介绍一下 ChatGPT 内部的情况，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为是有意义的文本。我首先要说明一下，我将把重点放在正在发生的事情的大的
世界各国当日数据探索性分析
在上一部分中，我们已经通过网络爬虫获取了国内外疫情数据，接下来我们将对世界各国当日数据进行探索性分析。在当日（2020年11月16日），全球疫情发展势头强劲，且在不同国家和不同地区中，疫情发展情况和爆发时间截然不同。为了对这种复杂多变的全球疫情形势做出直观的展示，在本部分的分析过程中，我们对各国现存
Azure AI 内容安全Content Safety Studio实战
Azure AI Content Safety 检测应用程序和服务中用户生成和 AI 生成的有害内容。 Azure AI 内容安全包括文本和图像 API，可用于检测有害材料。 交互式 Content Safety Studio，可用于查看、浏览和试用用于检测不同形式的有害内容的示例代码。
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”
【人工智能】— 贝叶斯网络、概率图模型、全局语义、因果链、朴素贝叶斯模型、枚举推理、变量消元
图模型是概率分布的图表表示。它是概率论和图论的结合。也被称为概率图模型（Probabilistic Graphical Models）。它们增强了分析，而不是使用纯代数。
【黑科技】基于GPT开发的4款免费AI办公神器，实用又强悍！
比如说，如果你是学生党 ，那么可以上传一份你正在阅读的论文 ，让他训练 ，然后问他一些你自己看论文时， 可能没弄懂的问题 ，看AI的理解是不是对你有所帮助， 如果你是打工人 ，不想从头到尾的去阅读某份产品文档， 或者是商业报告 ，那就可以把文件上传给它， 训练之后当你问它相关问题时 ，他不仅能够做出
GitHub上最适合初学者的10个最佳开源人工智能项目
使用TensorFlow创建的模型可以部署在各种平台上,包括服务器,云端,移动端,边缘设备,浏览器等等。以上是一些顶级的开源机器学习项目,以供初学者和有经验的数据科学家参与和学习深度学习技术的库。这也可以有双重好处。换句话说,HuggingFace声称他们的Transformers库使学者和工程师可
np.zeros_like()
np.zeros_like() 是一个 NumPy 函数，它可以创建一个新数组，其形状和类型与给定数组相同，但是所有元素都被设置为 0。例如：import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b = np.zeros_like(a)print
线性判别分析（LDA）
它的目的是在给定一组带有标签的数据的情况下，找到一个线性变换，将数据投影到一个低维空间中，使得不同类别的数据点在该低维空间中能够更加容易地区分开来。简而言之，LDA 的目的是将高维数据投影到低维空间中，同时最大化类别之间的差异性，最小化类别内部的差异性。LDA 的基本思想是，将数据在低维空间中找到一
大数据机器学习TF-IDF 算法+SnowNLP智慧旅游数据分析可视化推荐系统
基于机器学习TF-IDF 算法SnowNLP大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术，对景区数据进行爬取和收集。以旅游景点数据为基础分析景区热度，挖掘客流量、景区评价等信息，并对分析的结果进行统计。智慧旅游数据分析系统拟实现景区热度、景区展示、游客统计
Python 中的==操作符 和 is关键字
==操作符和is关键字，它们的用途不同，但由于它们有时可以达到相同的目的，所以经常会被混淆。
AI：04-基于机器学习的蘑菇分类
蘑菇是一类广泛分布的真菌，其中许多种类具有重要的食用和药用价值，但也存在着一些有毒蘑菇。因此，准确地区分可食用和有毒的蘑菇对于保障人们的食品安全和健康至关重要。本研究旨在基于机器学习技术开发一种蘑菇分类系统，以实现对蘑菇的自动分类和识别。通过构建合适的数据集和训练机器学习模型，我们可以实现对蘑菇的准
AI：102-基于机器学习的法律勒索信息检测应用
AI：102-基于机器学习的法律勒索信息检测应用随着信息技术的迅猛发展，法律领域也逐渐借助人工智能（AI）技术来提升效率和精确性。本文将深入探讨机器学习在法律领域中的一个关键应用——勒索信息检测。通过使用机器学习算法，我们能够更有效地识别潜在的勒索信息，帮助法律专业人士更好地处理案件。
结合PCA降维的DBSCAN聚类方法（附Python代码）
PCA，全称，即主成分分析。是一种降维方法，实现途径是提取特征的主要成分，从而在保留主要特征的情况下，将高维数据压缩到低维空间。在经过PCA处理后得到的低维数据，其实是原本的高维特征数据在某一低维平面上的投影只要维度较低，都可以视为平面，例如三维相对于四维空间也可以视为一个平面）。虽然降维的数据能够
4种SVM主要核函数及相关参数的比较
本文将用数据可视化的方法解释4种支持向量机核函数和参数的区别
