傅里叶变换算法和Python代码实现
本篇文章我们将使用Python来实现一个连续函数的傅立叶变换。
人工智能|机器学习——基于机器学习的舌苔检测
基于机器学习的舌苔检测
Gradio快速搭建机器学习模型的wedui展示用户界面/深度学习网页模型部署
在上面的示例中，我们看到了一个相对简单的函数，但该函数可以是从音乐生成器到税收计算器再到预训练机器学习模型的预测函数的任何函数。✍️提示：在本地开发时，您可以在热重载模式下运行 Gradio 应用程序，只要您对文件进行更改，该模式就会自动重新加载 Gradio 应用程序。现在，世界各地的任何人都可以
大模型训练部署利器--开源分布式计算框架Ray原理介绍
本文介绍了分布式计算框架Ray的原理。
人工智能在测绘行业的应用与挑战
AI技术在测绘行业的应用前景广阔，不仅可以提高数据处理的效率和精度，还能开启新的服务和应用。随着AI技术的不断发展，测绘行业的专业人员需不断学习和适应新技术，同时政府和行业组织需要制定相应的政策和标准，以确保技术的健康发展和正确应用。通过合理的规划和管理，测绘行业可以充分利用AI带来的机遇，同时有效
AI机器学习：让计算机自学成才的神奇技术
本文将为您揭示AI的机器学习技术，让您了解如何让计算机系统通过数据来学习和改进性能，而不需要显式地编程。介绍监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的学习方式，以及它们在实际应用中的巨大潜力。通过本文，您将了解到AI机器学习如何让计算机自学成才，开启智能科技的新篇章。
人工智能、机器学习、深度学习的关系、智能分类的执行流程、IK分词器的使用
人工智能与机器学习人工智能与机器学习谈谈人工智能人工智能），英文缩写为AI。它是研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语
AI辅写疑似度：探索Perplexity与Burstiness的奥秘
适中的Perplexity值和较低的Burstiness值有助于判断AI写作助手生成文本的质量和自然度。本文将深入解析这两个指标，探讨它们在AI写作助手疑似度评估中的角色，并解答“AI辅写疑似度多少不通过”的问题。在AI写作助手的疑似度检测中，不同的工具和平台可能会设定不同的疑似度阈值。因此，了解不
从新能源汽车行业自动驾驶技术去看AI的发展未来趋势
自动驾驶汽车关键技术主要包括与以及与等。这是AI在汽车行业中应用最广泛的领域之一。自动驾驶技术利用AI算法和传感器来感知环境、识别障碍物，并进行自主决策和驾驶操作。通过实现车辆的自动驾驶，可以提高行车安全性、减少交通事故的发生，同时降低驾驶员的工作负担。，在21世纪已有数十年的历史，但自动驾驶行业在
开源计算机视觉库opencv-python详解
OpenCV-Python是一个非常强大的工具，它为计算机视觉任务提供了一个丰富的函数库。通过结合深度学习和其他机器学习技术，OpenCV-Python可以用于解决复杂的问题，如图像识别、物体检测、人脸识别等。随着技术的发展，OpenCV-Python也在不断更新和改进，以支持更多的功能和算法。Op
图像增强的两个评价指标：峰值信噪比PSNR和结构相似度SSIM
两种图像增强的评价指标（全参考指标）PSNR和SSIM
李宏毅2023机器学习作业1--homework1
下载训练数据和测试数据导入包定义一些功能函数配置项。
李宏毅2023机器学习作业1--homework1——模型创建
方便更新超参数，对模型进行参数调整。
C#与VisionPro联合开发——跳转页面
From1 所有代码展示FrmCamera 代码展示。
机器学习简述
机器学习是一种人工智能技术，它基于统计学和计算机科学，让计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而不需要进行明确的编程。可解释性：随着机器学习在各个领域的广泛应用，模型的可解释性将越来越受到关注，以便人们更好地理解模型的决策过程。总之，机器学习作为一种重要的人工智能技术，将在未来继续发挥重要作用，为
机器学习基础
机器学习主要类型是监督式学习和无监督式学习而监督式学习是机器学习应用最多的类型通过上面三个图可以得出，监督式机器学习，就是，首先你有一个学习算法，之后你提供这个学习算法许多带有正确答案的案例，以便算法进行学习，在大量的学习之后，你再次输入一个合理的输入，算法会给出一个合理的预测或者输出监督学习分为两
机器学习深度解析：原理、应用与前景
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。简而言之，机器学习是一种让计算机通过学习数据来提升性能的方法。它依赖于算法和统计模型，通过分析和解释数据模式，实现对未知数据的预测和决策。
【机器学习基础】正则化
如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为 0），但是可能会不能推广到新的数据。
机器学习---Deep Q-Network (DQN)
前的评估网络（self.q_eval）和下一个状态（self.s_）计算每个动作的Q值（q_next），同时使用。目标Q值中，并根据实际奖励和折扣因子（self.gamma）以及下一个状态的最大Q值来更新对应动。根据评估网络的动作选择结果，更新目标Q值（q_target）。同时，初始化了一个记忆库（
【Kuiperinfer】笔记03 张量（Tensor）类设计与实现，单元测试解析
Kuiperinfer学习笔记：张量本质上就是一个多维数组，设计张量类需要考虑数据的存放和操作数据的方法；本章主要学习如何设计和实现张量类，并分析和编写对应的单元测试。欢迎交流指正。
