【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型（如GPT、BERT等）在各类任务中展现了强大的能力。然而，这些大模型的背后是海量数据和复杂的算法支撑。在这篇博客中，我们将深入探讨如何利用Python进行数据挖掘，并结合AI大模型实现更高效、更精准的智能应用。本文将从数据获取与预处理、模型训练与优化、实际应用
评价类模型-基于熵权法的Topsis模型★★★★
基于熵权法的Topsis模型是对Topsis模型的补充，因为层次分析法具有较大的主观色彩，对于最终得分来说，缺乏客观性，而熵权法是基于数据本身进行分析，所以更加推荐使用熵权法。使用步骤与Topsis模型差不多，但是引入新的指标——信息效用值来评价问题，将信息效用值归一化后，再计算对于的权重。熵权法只
SpringBoot通过3种方式实现AOP切面
Spring框架凭借多种高效机制，显著增强了代码的功能性，并实现了切面编程（AOP）的精髓。其核心亮点之一，是运用动态代理技术，无需触动源代码即可在Bean的运行时为其动态织入额外功能，如日志记录、安全验证等，从而实现非侵入式的代码增强。此外，Java Agent技术，以AspectJ Weaver
SuperCLUE：中文大模型基准测评2024年上半年报告
SuperCLUE是一个中文通用大模型的综合性评测基准，其前身是CLUE（The Chinese Language Understanding Evaluation），自2019年成立以来，CLUE基准一直致力于提供科学、客观和中立的语言模型评测。SuperCLUE继承并发展了CLUE的测评体系，构
【人工智能】人工智能的历史发展与机器学习和神经网络
人工智能是如何工作的？机器学习和神经网络又是什么？
【工具推荐】使用LabelImg进行图像标注的详细教程（安装、使用、进阶技巧）
LabelImg 是一个功能强大且易用的图像标注工具，广泛应用于计算机视觉领域的数据集标注。本文详细介绍了 LabelImg 的简介、安装方法以及具体的使用教程。通过这些步骤，用户可以快速上手并高效完成图像标注任务。
【机器学习】解开反向传播算法的奥秘
在训练神经网络时,我们需要不断调整网络的权重和偏置参数,使得网络在训练数据上的输出值尽可能接近期望的目标值。这个过程可以看作是一个优化问题,目标是最小化一个损失函数(Loss Function)。反向传播算法就是用于计算损失函数关于网络参数的梯度的算法。前向传播(Forward Propagatio
GPT-4o mini：开启人工智能新篇章
GPT-4和GPT-4o不是早就出来了吗？为什么GPT-4o mini的出世引来这么大的轰动呢？因为它免费、因为它快、因为它接口便宜、因为它同步开启了GPT-4o-mini-2024-07-18的微调。因为你还没有点开文章，所以不知道啊~
精简模型，提升效能：线性回归中的特征选择技巧
递归特征消除（RFE）、顺序前向选择（SFFS）、和顺序后向选择（SBFS）都表明，‘weight’、‘model year’和‘horsepower’是最重要的特征。仅使用这三个特征，我们就能获得可靠的 R² 分数0.823，与使用七个特征的基础模型相比，其 R² 分数也是0.823。（这些 R²
【人工智能】穿越科技迷雾：解锁人工智能、机器学习与深度学习的奥秘之旅
在这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）正深刻改变着我们的生活。在本文中，我们将首先概览人工智能的广阔天地，包括其基本概念、发展历程以及推动其发展的三大关键要素，通过生动的案例，让读者对人工智能有一个初步而全面的认识。随后，我们将深入机器学习的腹地，从基础概念讲起，逐步剖析机器学习的工作流程、特征
【机器学习】智驭未来：机器学习如何重塑制造业的转型与升级
在科技日新月异的今天，制造业作为全球经济的重要支柱，正站在一个历史性的转折点上。随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，特别是机器学习技术的日益成熟，制造业正迎来一场前所未有的智能化变革。这场变革不仅将深刻改变传统的生产方式和管理模式，更将推动制造业向更高质量、更高效率、更加可持续发展的方向迈
SpringBoot配置文件高级用法实战
Spring Boot配置文件的优先级是一个重要的概念，它决定了当存在多个配置文件时，哪个配置文件中的配置将被优先采用。
超分AI模型学习
超分（超分辨率：Super Resolution，SR）：是计算机视觉和图像处理领域的一个热门话题。主要是将低分辨率图像恢复出高分辨率图像。可以采用的方法和手段很多，最近项目中有涉及（红外成像的超分处理），将碰到的一些零散的知识整理了一下，记录一下。
AI是否可以主动进行编程和调试？
通过机器学习、深度学习等技术，AI可以学习和模仿人类编写的程序，从而实现编写程序的能力。例如，谷歌的AI机器人Bard具备写程序和调试的功能，可用于20多种编程语言，包括C++、Go、Java、Javascript、Python和Typescript等。此外，还有研究团队开发了能够自动生成完整软件程
AI：227-利用机器学习实现语音情感合成：技术框架与应用实例
语音合成（Text-to-Speech, TTS）技术已经相对成熟，但合成语音往往缺乏情感表达，使其听起来机械而生硬。为了使合成语音更具自然性和情感表达，研究人员开始探索如何将情感信息嵌入到语音合成系统中。在本文中，我们详细探讨了利用机器学习进行语音情感合成的各个方面。背景介绍：语音情感合成是指利用
【人工智能】深入理解自监督学习中的表征学习与对比学习
自监督学习通过构造代理任务，让模型从无标签数据中获取有用特征。表征学习提取数据的低维表示，提高模型在下游任务中的性能。对比学习通过正负样本对，最大化正样本的相似度，最小化负样本的相似度。本文详细介绍了自监督学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用，并通过代码示例展示了表征学习和对比学习的实现，强调了自
AI中的数学魔法：如何利用高等数学让机器学习模型更智能
高等数学为人工智能的诸多领域提供了坚实的理论基础，从优化算法的偏导数，到约束优化中的拉格朗日乘数法，再到信号处理中的傅里叶变换和概率推理中的贝叶斯定理。这些数学工具不仅让AI模型更加智能和高效，也让我们能够在复杂的现实问题中找到更优的解决方案。通过本文的代码示例，你可以更好地理解这些高等数学概念在A
AI产品经理必备：机器学习算法基础
根据已有的数据集（样本集），知道输入（特征）和输出结果（标签）之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。样本：数据的基础单位在机器学习中，样本（Sample）是用于描述一个事件或一个对象记录的集合，也可理解为模型训练和学习的基础单元；每个样本通常由一组特征组成，这些特征可以是数值、文字
【机器学习】智能驱动未来：机器学习在能源效率提升与环境管理中的创新应用
在21世纪的今天，随着全球经济的飞速发展和人口的不断增长，能源需求急剧上升，环境问题日益严峻。面对能源短缺、环境污染和气候变化等全球性挑战，人类社会迫切需要寻找新的解决方案，以实现可持续发展。智能技术的兴起，特别是机器学习技术的快速发展，为能源效率提升与环境管理提供了前所未有的机遇
