AI：154-利用机器学习进行电力系统故障检测与预测
AI：154-利用机器学习进行电力系统故障检测与预测随着电力系统规模的不断扩大和复杂度的增加，电力系统的可靠性和稳定性成为了关注的焦点。传统的电力系统故障检测与预测方法往往依赖于经验模型和规则，面临着适应性差、效率低下等问题。而近年来，机器学习技术的发展为电力系统故障检测与预测提供了全新的解决思路。
解决cryptography库报错【DLL load failed while importing _rust】
ImportError: DLL load failed while importing _rust: 找不到指定的程序。可能是cryptography的版本不对导致的，本人安装的是42.0.5的版本，查看版本的方法如下。安装低版本的 cryptography。
【推荐系统】常用评价指标NDCG、HR、Recall、MRR解析
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AI赋能微服务：Spring Boot与机器学习驱动的未来应用开发
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考研复试问题/面试问题——机器学习（1）（入门系列）
我们日常中的程序就像命令一样指导计算机去做什么，而机器学习是以数据而非命令为基础的非显示编程，前者注重因果，后者注重关联。机器学习是人工智能的核心，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构从而不断改善自身的性能。从实践的意义上来说，机器学习算法利用已有数据
【AI】2024 年 AI 辅助研发趋势（详）
随着人工智能技术的不断发展，AI辅助研发在各行业中扮演着越来越重要的角色。本文将深入探讨2024年AI辅助研发的趋势，并分析其对科技创新和产业发展的影响。加强AI人才培养，提供实践机会，培养解决实际问题的能力。AI辅助设计系统在车辆结构优化、自动驾驶技术开发中起到关键作用，提高了车辆的性能和安全性。
第八章：AI大模型的安全与伦理8.1 数据安全与隐私保护8.1.2 数据脱敏
1.背景介绍数据安全与隐私保护是AI大模型的关键问题之一。在本章中，我们将深入探讨数据安全与隐私保护的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍随着AI技术的发展，越来越多的数据被用于训练大型模型。然而，这些数据可能包含敏感信息，如个人信息、商业秘密等。如果这些数据泄露，可能导致严
探索AI大模型学习的未来之路
AI大模型学习建立在深厚的数学和算法基础之上。其中，深度学习技术是支撑大模型学习的重要基石。深度学习模型通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出具有强大表示学习能力的网络结构。这些模型能够自动地从大量数据中提取特征，并学习到数据的内在规律和模式。
深度学习与机器学习：互补共进，共绘人工智能宏伟蓝图
深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要分支，它们各自具有独特的优势，并在多个层面紧密相连。深度学习通过深度神经网络结构，展现出强大的数据处理能力，能够自动学习数据的特征提取，适用于语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域。而传统机器学习则更加注重模型的简单性和可解释性，依赖于人工设计的特征和算法
【深度学习】BERT变体—RoBERTa
RoBERTa是的BERT的常用变体，出自Facebook的。来自Facebook的作者根据BERT训练不足的缺点提出了更有效的预训练方法，并发布了具有更强鲁棒性的BERT：RoBERTa。RoBERTa通过以下四个方面改变来改善BERT的预训练:在MLM任务中使用动态掩码而不是静态掩码；移除NSP
一觉醒来，程序员失业危机近在咫尺——全球首个AI软件工程师Devin来了！！！
一家名为Cognition的初创科技公司最近推出了名为 Devin 的 AI 软件工程师。Cognition公司宣称：Devin旨在协助人类工程师，而非取代他们，使工作更加轻松。
人工智能中的数学建模与机器学习的实验研究
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是计算机科学的一个分支，旨在构建智能机器，使其具有人类般的智能。人工智能的主要目标是让计算机能够理解自然语言、解决问题、学习从经验中、执行复杂任务以及进行自主决策。人工智能的发展取决于计算机科学、数学、统计学、物理学、生物
AI：151-使用机器学习技术进行信用风险评估与管理
在这篇文章中，我们详细探讨了机器学习在信用风险评估与管理中的应用。我们首先介绍了机器学习技术相对于传统方法的优势，包括更准确的预测能力、更高的自动化程度和更强的泛化能力。接着，我们提供了一个简单的代码实例，演示了如何利用机器学习模型进行信用风险评估，从数据预处理到模型训练与评估，再到模型解释与优化。
AI - 集成学习
并且可以使用交叉验证等技术来选择最优的模型，根据性能评估的结果，可以调整集成学习器的参数，如基学习器的数量、投票策略等，以优化其性能。💎集成学习是机器学习中的一种思想，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型成为弱学习器（基学习器）。基学习器是可使用不同的学习模型，比如：支持向量
（四）PySpark3：Mlib机器学习实战-信用卡交易数据异常检测
Spark Mlib实现了在分布式大数据环境下的机器学习训练，并且可以通过Spark SQL对数据集进行数据预处理以及特征工程，可以高效处理大规模数据集。但是Spark Mlib目前支持的算法还比较少，支持的机器学习算法有限，而且并不直接支持深度学习算法。所以，选择Spark进行机器学习训练与预测，
8个常见的数据可视化错误以及如何避免它们
本文总结了8个数据可视化的典型错误，在日常工作中我们应该尽量避免，这样才可以制作出更好的可视化效果。
【机器学习】无监督学习：解锁数据中的潜在结构与关系
本文将带领读者走进无监督学习的世界，从初步了解无监督学习的概念开始，深入探讨其分类和分群的方法，介绍无监督学习的基本步骤，分析其优缺点及适用场景，并通过代码示例来展示无监督学习的实际应用。
AI - 机器学习GBDT算法
GBDT属于Boosting方法的一种，这种方法会顺序构建一系列弱学习器（通常是决策树），每个后续模型都侧重于纠正前一个模型的错误。首先定义了一个参数网格（param_grid），包含了三个超参数：max_depth（树的最大深度）、n_estimators（弱学习器的数量）和eta（学习率）。负梯
多项式朴素贝叶斯分类器
在这篇文章中，我们介绍多项式朴素贝叶斯分类器是如何工作的，然后使用scikit-learn作为实际工作的示例来介绍如何使用。
