政安晨：政安晨：机器学习快速入门（三）{pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}
这一篇中，咱们使用Pandas与Scikit-liarn工具进行一下模型验证，之后再顺势了解一些过拟合与欠拟合，这是您逐渐深入机器学习的开始！在本篇中，你将学会使用模型验证来衡量模型的质量。衡量模型质量是不断改进模型的关键。同时，优化你的模型以获得更好的性能。在这一步骤结束时，您将理解欠拟合和过拟合
人工智能、机器学习与深度学习之间的关系
在我们深入研究机器学习和深度学习之前，让我们快速浏览一下它们所属的分支：人工智能(AI)。简而言之，人工智能是一个将计算机科学与大量数据相结合以帮助解决问题的领域。人工智能有许多不同的用例。图像识别，图像分类，自然语言处理，语音识别，面部识别等。人工智能主要有两种类型：弱人工智能和强人工智能。弱人工
2024年应该关注的十大人工智能创新
今年是大年初一，我们将探讨2024年可能出现的十大人工智能创新，拥抱这些即将到来的人工智能创新，可以为一个充满激动和变革的未来做好准备。
2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 - 机器学习基础
2024-01-06 阴 杭州 晴本节简介:a. 数学模型&算法名词相关概念;b. 学会数学建模相关知识；c. 学会自我思考，提升认知，不要只会模仿；a. 模型是一个函数(一种逻辑实现)a.1 接受一定范围内的参数;a.2 预测输出;b. 模型训练是什么？b.1 我们有一系列的入参
【人工智能】人工智能 – 引领未来科技的潮流
通过制定合理的政策和规范，我们可以确保人工智能技术在促进社会发展的同时，保护每个人的权益，共创一个更加美好的未来。自1956年人工智能这一概念提出以来，这一领域经历了多次起伏，但近年来由于计算能力的大幅提升和数据量的爆炸性增长，人工智能技术取得了飞速发展。从智能助手到自动驾驶汽车，从机器人工程师到智
AI股票崩盘预测模型(企业建模_论文科研)ML model for stock crash prediction
在美国，FICO 评分，通常称为信用评分，是一个三位数的数字，用于评估一个人在获得信用卡或贷方贷款时偿还信用的可能性。这种大量抛出证券的现象也称为卖盘大量涌现。用户输入股票名字，软件自动输出股票信用分数，散户和机构就可以购买信用分数高的股票，避开信用分数低的股票，进而减少投资风险。我方模型可以部署到
从零搭建一台基于ROS的自动驾驶车-----5.路径规划与导航
在之前的几篇教程中，我们已经可以通过ROS来控制底盘小车的运动，还建立了一张全局静态地图，以及实现了机器人在全局静态地图中的定位，这篇教程将讲述最后一篇路径规划与导航。在ROS中提供了一个可以实现导航的功能包navigation，路径规划是导航中的核心功能之一，在ROS的导航功能包集navigati
自动驾驶之高精地图介绍
高精地图(High Definitation Map,HD MAP)，和普通导航电子地图的主要区别是精度更高、信息更丰富。精度更高主要体现在高精地图的绝对坐标精度更高(指的是地图上某个目标和外部的真实世界事物所在位置之间的精度)，可以精确到厘米级别；信息更丰富主要体现在高精地图不仅包含了道路信息，还
特斯拉自动驾驶（FSD系统）简介
HW4.0的摄像头数量由HW3.0的9个增加至12个摄像头。具体分布来看，前置三目摄像头，变为了双目，车辆新增了2个侧视摄像头，以及1个前摄像头，加上原本的1个倒车影像摄像头，4个侧向ADAS摄像头，以及座舱内的1颗摄像头，一共11颗，还有1个备用摄像头。HW4.0使用的第二代FSD芯片，预估的总算
旷视研究院获 CVPR 2023 自动驾驶国际挑战赛 OpenLane Topology 赛道冠军
近日，为期三个月的CVPR2023自动驾驶国际挑战赛比赛结果揭晓。旷视研究院在OpenLane Topology 赛道中击败 30 余支国内外队伍，夺得冠军。自动驾驶技术已经渗透到人们的日常生活中，但是传统的感知方法仍不能满足大家对 L5 级自动驾驶的追逐。CVPR 2023 自动驾驶国际挑战赛将自
经典文献阅读之--MUVO(自动驾驶带几何表征的多模态生成式世界模型)
学习无人监督的自动驾驶世界模型有可能显著提高当今系统的推理能力。然而，大多数工作忽略了世界的物理属性，只关注传感器数据。提出MUVO，一个具有几何体素表示的多模态世界模型。用原始相机和激光雷达数据来学习传感器不可知的世界几何表示，可以直接用于下游任务，如规划。在多模态的未来预测，几何表示改进了相机图
Apollo自动驾驶：引领未来的智能出行
自动驾驶技术正日益成为当今科技领域的焦点，它代表着未来出行的一大趋势，而Baidu公司推出的Apollo自动驾驶平台则在这一领域中展现出强大的领导地位。本文将深入探讨Apollo自动驾驶技术的关键特点、挑战以及它对未来智能出行的影响。
AI大模型应用入门实战与进阶：22. AI大模型的实战项目：自动驾驶
1.背景介绍自动驾驶技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习、路径规划、控制理论等多个领域的知识和技术。自动驾驶的目标是让汽车在人类的指导下或者无人指导下自主地完成驾驶任务，从而提高交通安全和效率。自动驾驶技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1.自动刹车和自动调速：这
AI智能问答系统（2）：技术架构
（4）CPU后端CPU后端 'cpu'是性能最低但最简单的后端，所有运算均在普通的JavaScript中实现，这使它们的可并行性较差，这些运算还会阻塞界面线程。CPU后端对于测试或在 WebGL不可用的设备上非常有用。
NLP中的嵌入和距离度量
本文将深入研究嵌入、矢量数据库和各种距离度量的概念，并提供示例和演示代码。
LightGBM模型详解
1.背景 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下：更快的训练效率低内存使用更高的准确率支持并行化学习可处理大规模
PyTorch的10个基本张量操作
本文将介绍一些Pytorch的基本张量操作。
SHAP（一）：具有 Shapley 值的可解释 AI 简介
这是用 Shapley 值解释机器学习模型的介绍。沙普利值是合作博弈论中广泛使用的方法，具有理想的特性。本教程旨在帮助您深入了解如何计算和解释基于 Shapley 的机器学习模型解释。我们将采取实用的实践方法，使用“shap”Python 包来逐步解释更复杂的模型。这是一个动态文档，作为“shap”
人类大脑与机器学习的对话：认知过程在人工智能中的应用
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。智能可以被定义为能够处理复杂问题、学习新知识以及适应新环境的能力。人类大脑是一个复杂的神经网络，它能够进行许多高级认知任务，如学习、记忆、推理、决策等。因此，研究人类大脑如何工作，并
AI：122-基于深度学习的电影场景生成与特效应用
随着人工智能技术的不断发展，深度学习作为其中的重要分支在各个领域展现出了强大的应用潜力。电影制作是一个富有创造性和技术挑战的领域，近年来，基于深度学习的电影场景生成与特效应用正逐渐成为行业的热点之一。本文将深入探讨深度学习在电影制作中的应用，特别是在电影场景生成和特效方面的创新。
