【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
【机器学习】Python中的决策树算法探索
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶节点则代表一种类别或输出值。通过一系列的特征判断，决策树从根到某个叶节点的路径就对应了一个实例的分类或回归预测。Scikit-Learn是Python中最广泛使用的机器学习库之一，提供了简单易用的API来实
【机器学习】基于OpenCV和TensorFlow的MobileNetV2模型的物种识别与个体相似度分析
在计算机视觉领域，图像相似度比较和物种识别是两个重要的研究方向。本文通过结合深度学习和图像处理技术，使用TensorFlow中的预训练MobileNetV2模型和OpenCV，实现了物种识别和个体相似度分析。本文将详细介绍该系统的实现过程，并提供相关代码和使用说明。
机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
机器学习 PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例。
一文搞懂人工智能、机器学习、深度学习和大模型
当我们谈论人工智能（AI），机器学习（Machine Learning），深度学习（Deep Learning），以及大模型（Large Models）时，实际上是在讨论人类如何让计算机学会像我们一样思考、学习和做出决策的技术。但是很多人都分不清他们之间的区别，今天我来给大家讲一下。想象一下，你正在
Phidata：快速构建一个智能 AI 助手【附代码示例】
Phidata是一个尖端的框架，专为开发具有超越传统语言模型能力的自治助手（或称为代理）而设计。这些 AI 助手拥有长期记忆、深入的情境理解能力以及通过函数调用执行操作的能力，使它们在各种应用中非常有效。项目近期在Github上非常火爆：https://github.com/phidatahq/ph
通过f-string编写简洁高效的Python格式化输出代码
Python 3.6中引入的f-string是Python中最常用的特征之一，它可以让我们编写更干净、更高效和更易于维护的代码，我们今天就由浅入深来详细介绍使用它的一些技巧。
【机器学习】与【人工智能】的无限创意——【六一儿童节】的科技奇幻旅程
六一儿童节是孩子们期盼已久的节日，而随着科技的飞速发展，我们有机会利用前沿技术为孩子们带来更多的乐趣和知识。进入一个奇幻的科技世界，结合机器学习和人工智能技术，通过具体的项目实例，展示如何在六一儿童节为孩子们打造一个智能互动的学习和娱乐体验。
【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型
人工智能（AI）是指模拟人类智能的机器或计算机系统。它通过学习、推理、感知和语言理解等能力，执行通常需要人类智能才能完成的任务。人工智能的目标是创造能够自主解决问题和适应环境变化的智能系统。机器学习（ML）是人工智能的一个分支，它通过算法和统计模型，使计算机能够从数据中学习和做出决策，而无需显式编程
