【交通标志识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+算法模型
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端
【AI知识点】机器学习中的常用优化算法（梯度下降、SGD、Adam等）
在机器学习中优化算法（Optimization Algorithm） 的任务是找到模型参数（如权重、偏置等），使得损失函数（例如均方误差、交叉熵等）最小化。损失函数度量的是模型预测值与真实标签之间的误差。优化算法通过不断调整模型的参数，使损失函数达到全局或局部最小值。
过采样与欠采样技术原理图解:基于二维数据的常见方法效果对比
本文详细探讨了在不平衡数据集上进行分类任务时常用的过采样和欠采样技术。通过二维数据可视化示例,直观展现了各类采样方法的原理和效果差异。
机器学习——自动化机器学习（AutoML）
机器学习——自动化机器学习（AutoML）自动化机器学习（AutoML）——2024年的新趋势什么是AutoML？AutoML的关键组成部分AutoML的优势AutoML 实例：使用Auto-sklearn进行回归分析AutoML的应用领域2024年值得关注的AutoML工具持续发展的趋势自动化机器
【Boss直聘-注册/登录安全分析报告】
BOSS 直聘是一家在线招聘网站,在全球范围内首创互联网“直聘”模式的在线招聘产品，由赵鹏带领团队创办，2014年7月上线，隶属于看准科技集团，集团旗下运营看准网、BOSS直聘和店长直聘三个品牌，总服务用户数超过1亿，致力于用科技解决职业领域问题。BOSS直聘产品的核心是“直聊+精准匹配”通过将在线
人工智能和机器学习之线性代数（一）
介绍向量和矩阵的基础知识以及开源的机器学习框架PyTorch。
【厦门大学附属第一医院(互联网医院)-注册安全分析报告-无验证方式导致安全隐患】
厦门大学附属第一医院创办于1937年8月，前身是爱国华侨胡文虎先生捐资成立的“福建省立医院”，坐落在美丽鹭岛的鸿山脚下，地处市中心，从50张床位、87人起步，悬壶济世、救死扶伤至今，医院步履坚实地走过了87年。除院本部外，还拥有6家分院、1家互联网医院、1家护理院，是一所集医疗、教学、科研、预防及康
【安徽省中医院(互联网医院)-注册安全分析报告-无验证方式导致安全隐患】
安徽中医药大学第一附属医院（安徽省中医院）位于安徽省会合肥西部，东邻风光秀丽的银河景区，西靠气势磅礴的五里飞虹。地理位置优越，交通方便快捷。医院现已成为安徽省一所综合性“三级甲等”中医医院，承担着全省中医药医疗、教学、科研、预防和保健的重要任务，是培养中医药临床人才的摇篮，是国家中医临床研究基地和国
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十）：令牌分类（token-classification）
本文对transformers之pipeline的令牌分类（token-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用NLP中的令牌分类（token-classificati
【C++进阶】2024年了set、map还搞不懂底层细节？
关联式容器也是用来存储数据的，与序列式容器不同的是，关联式容器里面存的是结构的键值对，在数据检索时比序列式容器效率更高。set：存储唯一键的集合multiset：存储可以有重复键的集合map：存储唯一键及其关联值的映射multimap：存储可以有重复键及其关联值的映射特点：内部以红黑树实现，元素默认
《AI系统：原理与架构》于华为HC大会2024正式发布
（ZOMI 酱, 苏统华编著. 北京 : 科学出版社, 2024. 9）主要围绕AI 系统的理论基础与技术基础知识展开，结合实例进行介绍，旨在让读者了解AI 系统的来龙去脉，形成对AI 系统的系统化与层次化的初步理解，掌握AI 系统基本理论、技术、实际应用及研究方向，为后续从事具体的学习研究工作和项
用GPT打造一个专门写网文小说的AI智能体！轻松掌控故事发展
它可以根据你提供的输入（prompt）生成符合逻辑的内容，而训练一个AI智能体就是定制和优化这个能力，使其更符合你的个人需求，比如专门为你撰写某种风格或类型的网文小说。通过训练，你可以让AI根据指定的角色、剧情线、写作风格等，自动生成大量文本，极大地提升写作效率，同时还可以为你提供不同的灵感。你可以
深度解析机器学习的四大核心功能：分类、回归、聚类与降维
在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为推动科技进步和商业创新的重要力量。无论是在金融、医疗、交通还是社交媒体等领域，机器学习都在不断改变着我们的生活方式和工作模式。然而，面对如此广泛的应用，许多人可能会感到困惑，不知从何入手。机器学习的核心功能主要包括分类、回归、聚类和降维。这些功能不仅是机器学习的
11种经典时间序列预测方法：理论、Python实现与应用
本文将总结11种经典的时间序列预测方法，并提供它们在Python中的实现示例。
金融信用评分卡建模项目：AI辅助
（Weight of Evidence）转换是一种将分类变量的每个类别映射到一个连续的数值的方法，这个数值反映了该类别相对于参考类别（通常是目标事件发生率最低的类别）对目标事件发生概率的影响强度。这是此项目唯一的亮点和创新性，将llm融入评分卡建模的过程，目前市场上是不多见的。这是评分卡建模最后一
AI在医学领域：医学AI的安全与隐私全面概述
本文通过系统化地检查医疗应用领域并为未来的攻击研究奠定基础，提供一个医疗领域AI攻击研究的全面视角。
一颗改变视觉AI领域的重磅炸弹——YOLO 11
Ultralytics在2024年YOLO Vision活动上隆重推出全新计算机视觉模型——YOLO 11。YOLO 11于今日正式开源，为广大开发者带来更高效、更精准的视觉识别体验。YOLO 11标志着YOLO系列模型翻开新的篇章，它带来了一系列强大的功能和优化，使其更快，更准确，并且功能多样。
戎易大数据 | 数据分析实操篇：基于MySQL和Tableau的淘宝用户购物行为数据分析
为提高平台GMV和实现精细化运营，本项目首先使用MySQL（实际上是用Navicat Premium连接了MySQL，方便数据导入）对来自某电商的数据集进行数据预处理，然后通过多维度拆解，从用户和商品两个大的角度分别进行分析，最后借助Tableau搭建仪表盘实现数据可视化。
【AI知识点】交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism）
交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism） 是一种在深度学习中广泛使用的技术，尤其在序列到序列（sequence-to-sequence）模型和Transformer 模型中被大量应用。它主要用于不同输入之间的信息交互，使模型能够有效地将来自不同来源的上下文进行对齐和关注，
【Python机器学习】Logistic回归——从疝气病症预测病马的死亡率
数据中的缺失值是个非常棘手的问题
