人大金仓和达梦的空间数据能力对比
人大金仓数据库和达梦数据库空间能力对比
机器学习、人工智能、深度学习三者的区别
介绍机器学习、人工智能、深度学习三者的关系
pycharm全局搜索方法
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生物识别技术能否成为应对安全挑战的绝佳选择？应对安全挑战的绝佳选择还是存在争议？
导语：生物识别技术作为一种身体特征识别技术，在安全领域备受瞩目。然而，其可靠性和有效性在应对安全挑战方面的争议仍未完全解决。本文将探讨生物识别技术的优势、限制以及是否能成为应对安全挑战的绝佳选择。
强化学习基础：Epsilon-greedy 算法，多臂老虎机问题的理解，说点人话的强化学习，一定能看懂
多臂老虎机，epsilon-greedy算法，模拟示例，强化学习
模拟生成车牌号
‘鄂A-958G7’, ‘鄂W-67161’, ‘鄂W-94731’, ‘鄂A-05W5H’, ‘鄂W-7Y18Y’, ‘鄂A-75121’, ‘鄂A-1107U’, ‘鄂A-1530D’, ‘鄂W-R2005’, ‘鄂W-7629W’, ‘鄂W-R069D’, ‘鄂W-87657’, ‘鄂A-76
使用Python中从头开始构建决策树算法
决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型，所以本文将介绍理解其数学概念，并在Python中动手实现，这可以作为了解这类算法的基础知识。
编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析
关注TechLead，分享AI领域与云服务领域全维度开发技术。本文全面回顾了机器学习的发展历史，从早期的基本算法到当代的深度学习模型，再到未来的可解释AI和伦理考虑。文章深入探讨了各个时期的关键技术和理念，揭示了机器学习在不同领域的广泛应用和潜力。
参数估计方法总结（超全！！！）
本文介绍了常见的参数估计方法，包括点估计、区间估计、假设检验和模型选择等。
relu函数的作用
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4个将Pandas换为交互式表格Python包
Pandas是我们日常处理表格数据最常用的包，但是对于数据分析来说，Pandas的DataFrame还不够直观，所以今天我们将介绍4个Python包，可以将Pandas的DataFrame转换交互式表格，让我们可以直接在上面进行数据分析的操作。
2023华中杯C题全保姆教程及代码 空气质量预测
构建 AQI多步预测模型，使用均方根误差(RMSE) 对建模效果进行评估，并对测试集及其预测结果进行可视化。
机器学习——池化层
池化层是深度学习中常用的一种层级结构，它可以对输入数据进行降采样，减少数据量，同时保留重要的特征信息。池化层通常紧跟在卷积层之后，可以有效地减少数据量和计算复杂度，提高模型的训练速度和泛化能力。
Pandas 的Merge函数详解
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中，我们将介绍用于合并数据的三个函数
深度学习超参数调整介绍
深度学习模型的性能很大程度上取决于超参数的选择。超参数是指在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批大小、迭代次数、网络结构等等。选择合适的超参数可以提高模型的准确率和泛化能力。本教程将介绍一些常用的超参数和调参技巧，帮助您在深度学习项目中取得更好的效果。深度学习模型的超参数对模型的性能有很大影
走进人工智能|自主无人系统 从概念到现实的飞跃
自主无人系统是一种充满潜力的技术，它们能够在没有人为操控的情况下自主地执行任务。目前，无人机和无人车辆是自主无人系统中最为突出的代表。随着感知技术、人工智能和自动控制的快速发展，自主无人系统在军事、民用和商业等领域取得了令人瞩目的进展。通过解决当前面临的挑战，推动技术创新和社会接受度的提升，自主无人
深度学习AI克隆人声模型
我们将使用深度学习的技术，特别是生成模型来实现人声克隆。首先，我们将训练一个模型来学习和复制人的说话声音。然后，我们将使用这个模型来复制给定的人声，让它可以唱出特定的歌曲。为了实现这一目标，我们需要以下的步骤：数据收集和预处理：收集大量的音频数据，并预处理这些数据以适应我们的模型。模型训练：使用深度
使用 CausalPy 进行因果推理
这篇文章通过一个实际的例子简要介绍了因果推理，这个例子来自于《The Brave and True》一书，我们使用 CausalPy 来实现。
一分钟理解VAE（变分自编码器）
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AI 卷到正经「挖矿」业，卡内基科学研究所另辟蹊径，靠关联分析法找到新矿床
找矿行动，Aciton！
