数据并非都是正态分布：三种常见的统计分布及其应用
本文我们研究三种常见分布以及我们如何使用它们：正态分布、泊松分布和卡方分布。
【机器学习】机器学习与智能交通在智慧城市中的融合应用与性能优化新探索
机器学习是一种通过数据训练模型，并利用模型对新数据进行预测和决策的技术。其基本思想是让计算机通过样本数据学习规律，而不是通过明确的编程指令。根据学习的类型，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。智能交通系统（ITS）是一种通过信息技术、数据通信技术、传感器技术、控制技术及计算机技术等相互配
基于stm32f103实现电机的速度调控--pid算法实现速度环(开源)
关于智能小车速度的调控，pid闭环控制
高级人工智能之群体智能：蚁群算法
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法。它通常用于解决路径优化问题，如旅行商问题（TSP）。蚁群算法的基本步骤初始化：设置蚂蚁数量、信息素重要程度、启发因子重要程度、信息素的挥发速率和信息素的初始量。构建解：每只蚂蚁根据概率选择下一
【机器学习】GPT-4中的机器学习如何塑造人类与AI的新对话
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了新的里程碑——GPT-4。GPT-4以其巨大的参数量、卓越的语言生成能力和多模态处理能力，成为当前NLP领域最热门的模型之一。本文将详细探讨机器学习在GPT-4中的应。
深度探索：机器学习弹性网络（Elastic Net）算法原理及其应用
弹性网络作为一种融合了Lasso和Ridge优点的线性模型，对于高维数据的处理和特征选择具有显著优势。随着机器学习和统计学的发展，未来研究将进一步优化Elastic Net算法的参数选择策略，探寻更高效的优化算法，并尝试将其与深度学习、集成学习等技术结合，拓展其在多元复杂问题中的应用范围。同时，弹性
【AI大模型】Transformers大模型库（四）：AutoTokenizer
本文对使用transformers的AutoTokenizer进行介绍，他最大的特点是允许开发者通过一个统一的接口来加载任何预训练模型对应的分词器（tokenizer），而无需直接指定分词器的精确类型。这意味着，当知道模型的名称时，可以使用AutoTokenizer自动获取与该模型匹配的分词器。
人工智能课程设计毕业设计——基于机器学习的贷款违约预测
另外LightGBM通过使用基于直方图的决策树算法，只保存特征离散化之后的值，代替XGBoost使用exact算法中使用的预排序算法（预排序算法既要保存原始特征的值，也要保存这个值所处的顺序索引），减少了内存的使用，并加速的模型的训练速度。Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集
【机器学习】机器学习与推荐系统在电子商务中的融合应用与性能优化新探索
机器学习是一种通过数据训练模型，并利用模型对新数据进行预测和决策的技术。其基本思想是让计算机通过样本数据学习规律，而不是通过明确的编程指令。根据学习的类型，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。推荐系统是一种利用用户历史行为数据，为用户推荐个性化内容的系统。推荐系统在电子商务、社交媒体、内
MySQL Hints：控制查询优化器的选择
MySQL Hints是一组特殊的注释或指令，可以直接嵌入到SQL查询中，以改变MySQL优化器的默认行为。这些Hints通常被用于解决性能问题，或者当开发者比优化器更了解数据分布和查询特性时，来指导优化器选择更好的查询计划。MySQL Hints是一种强大的工具，可以帮助我们解决复杂的查询性能问题
登天文学顶刊MNRAS！中科院上海天文台利用AI发现107例中性碳吸收线，探测精度达99.8%
其中，包括碳、氧、硅等元素的星际尘埃也随着爆发的扩散在星际介质中富集，不但为新恒星和行星系统的形成提供了重要的物质基础，也在星际介质的冷却和凝聚过程中起着关键作用。然后，由两个 12Å 的窗口连接在一起形成一个 100 元素长的一维通量数组，便能够提供对局部光谱特性和信噪的清晰视图，同时不包括吸收线
一切模型皆可联邦化：高斯朴素贝叶斯代码示例
一般情况下我们对联邦学习的理解都是大模型和深度学习模型才可以进行联邦学习，其实基本上只要包含参数的机器学习方法都可以使用联邦学习的方法保证数据隐私。
机器学习AI大模型的开源与闭源：哪个更好？
在过去的几年里，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的发展突飞猛进，成为科技领域最具革命性的进步之一。随着这一技术的普及，关于AI模型的开源与闭源的争论也逐渐升温。本文将深入探讨AI模型的开源与闭源，分析其优缺点，并讨论哪个更适合当今的科技发展。
当代人工智能三教父——深度学习三巨头
今天下午闲来无事翻阅了一下csdn首页的头条文章——《27 岁天才创始人Joel Hellermark分享了自己和“AI 教父”Geoffery Hinton的最新采访》感觉挺有意思，就从头到尾的看了一遍，里面有很多自己以前从未涉及到的知识，就浅显的整理了一下：
【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
机器学习是一种通过数据训练模型，并利用模型对新数据进行预测和决策的技术。其基本思想是让计算机通过样本数据学习规律，而不是通过明确的编程指令。根据学习的类型，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。大模型是指具有大量参数和层数的深度学习模型，通常通过大规模数据集进行训练。大模型在自然语言处理、
【机器学习】机器学习与AI大数据的融合：开启智能新时代
在当今信息爆炸的时代，大数据和人工智能（AI）已经渗透到我们生活的每一个角落。机器学习作为AI的核心技术之一，与大数据的结合为我们提供了前所未有的机会，从海量数据中挖掘出有价值的信息，进而推动科技的进步和社会的进步
工具系列：PandasAI介绍_快速入门
所做的类似（10分钟入门pandas -> https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html），我们希望创建最简单的方式来学习如何掌握PandasAI。由于PandasAI由LLM提供支持，您应该导入您想要用于您的用例的LLM。有时候，您可能希
机器学习安全：对抗样本生成与防御
1. 背景介绍随着机器学习技术的广泛应用，越来越多的应用场景需要对模型进行安全性保护。然而，机器学习模型的安全性并不是一件容易的事情。在实际应用中，机器学习模型往往面临着各种攻击，其中最常见的攻击方式就是对抗样本攻击。对抗样本攻击是指通过对原始数据进行微小的修改，使得机器学习模型产生错误的分类结果。
支持向量机SVM代码详解——多分类/降维可视化/参数优化【python】
主要介绍数学建模以及大数据比赛中常用的SVM支持向量机模型算法，并使用python实现实例二分类、多分类、可视化以及参数优化。
【文末附gpt升级秘笈】GPT-4级别AI系统的主要应用场景
GPT-4级别的AI系统安全性保障是一个复杂且多层面的任务，涉及到数据隐私、模型输出控制、恶意利用防范以及伦理规范等多个方面。以下是对GPT-4级别AI系统安全性保障的详细分析和建议：一、数据隐私保护二、模型输出控制三、恶意利用防范四、伦理规范与监管综上所述，GPT-4级别的AI系统安全性保障需要从
