人工智能【AI】：未来的驱动力
人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。这包括诸如语音识别、图像识别、自然语言处理和机器学习等领域。人工智能可以定义为使计算机系统执行通常需要人类智能的任务的技术，如视觉识别、语言理解、决策和学习。AI的历史可以追溯到20世纪40
lintsampler：高效从任意概率分布生成随机样本的新方法
``` lintsampler ``` 是一个纯Python实现的库，能够高效地从任意概率分布中生成随机样本。
物理 + 人工智能 = 2024年诺贝尔物理学奖
近日，2024年诺贝尔物理学奖颁发给了机器学习与神经网络领域的研究者，这是历史上首次出现这样的情况。这项奖项原本只授予对自然现象和物质的物理学研究作出重大贡献的科学家，如今却将全球范围内对机器学习和神经网络的研究和开发作为了一种能够深刻影响我们生活和未来的突出成果。机器学习和神经网络凭借其高效、准确
机器学习—— 机器学习运维（MLOps）
机器学习—— 机器学习运维（MLOps）机器学习运维（MLOps）——提高模型管理和部署效率的必备技能什么是MLOps？为什么MLOps很重要？MLOps 示例：构建一个简单的ML流水线MLOps的关键工具总结机器学习运维（MLOps）——高效管理和部署AI模型的工具MLOps 的优势MLOps 实
【增量学习】7种典型场景
所有训练样本属于同一个任务，并分批到达。
基于OpenFOAM和Python的流场动态模态分解：从数据提取到POD-DMD分析
本文探讨了Python脚本与动态模态分解(DMD)的结合应用。我们将利用Python对从OpenFOAM模拟中提取的二维切片数据进行DMD计算。这种方法能够有效地提取隐藏的流动模式,深化对流体动力学现象的理解。
信息论、机器学习的核心概念：熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
本文深入探讨了信息论、机器学习和统计学中的几个核心概念：熵、KL散度、Jensen-Shannon散度和Renyi散度。这些概念不仅是理论研究的基石，也是现代数据分析和机器学习应用的重要工具。
小白读论文：机器学习的安全威胁和防御技术（上）——常见的安全威胁
介绍了机器学习模型在训练以及预测阶段可能受到的攻击
【机器学习】推荐系统——基于用户行为分析的个性化推荐技术
推荐系统是一种通过分析用户行为、历史偏好等数据，预测用户可能感兴趣的内容或商品的技术。它广泛应用于电子商务、流媒体等平台，目标是提高用户参与度、增加转化率并帮助用户快速找到感兴趣的内容。常见类型包括基于内容、协同过滤和混合推荐系统，常用算法有K近邻、矩阵分解及深度学习模型。Netflix和Amazo
数据准备指南：10种基础特征工程方法的实战教程
特征工程是将原始数据转化为更具信息量的特征的过程。本文将详细介绍十种基础特征工程技术，包括其基本原理和实现示例。
自动驾驶技术：人工智能驾驶的未来
自动驾驶技术作为人工智能（AI）和汽车工业结合的关键领域，正在全球范围内迅速发展。本文将详细介绍自动驾驶技术的国内外现状、未来发展前景、技术优势，以及与之相关的政策支持，并提供部分代码示例。
人工智能发展简史 | 梦开始的地方：M-P模型
追溯人工神经网络的源头，是由神经生理学家麦卡洛克（Warren S. McCulloch）与自学成才的数学家皮茨（Walter Pitts）提出的神经网络逻辑演算模型。1943年，McCulloch 和 Pitts 一同发表论文《神经活动内在思想的逻辑演算》（A logical calculus o
Java生成图片_基于Spring AI
过去，使用Java编写AI应用时面临的主要困境是没有统一且标准的封装库，开发者需自行对接各个AI服务提供商的接口，导致代码复杂度高、迁移成本大。如今，Spring AI Alibaba的出现极大地缓解了这一问题，它提供了兼容市场上主流生成任务（如文本生成、图像生成等）的标准化Java接口，极大简化了
机器学习——解释性AI（Explainable AI）
机器学习——解释性AI（Explainable AI）解释性AI（Explainable AI）——让机器学习模型更加透明与可信什么是解释性AI？解释性AI的常见方法示例代码：使用SHAP解释随机森林模型示例代码：使用LIME解释随机森林分类器解释性AI的优势结语解释性AI（Explainable
Adversarial Robustness Toolbox: 机器学习安全的强大工具
Adversarial Robustness Toolbox (ART)是一个专门用于机器学习安全的开源Python库。它由IBM开发并于2020年7月捐赠给Linux Foundation AI & Data基金会。ART的主要目标是为开发人员和研究人员提供工具,以评估、防御和验证机器学习模型和应
多模态AI：原理、应用与未来展望
多模态AI技术正引领着人工智能的发展方向，通过融合多种数据类型，提供更智能的解决方案。尽管面临诸多挑战，未来的多模态AI系统将变得更加智能、自适应和强大，推动各行各业的智能化进程。通过不断探索和创新，我们将迎来一个更加智能化的未来。
【Mind+】掌控板入门教程01 “秀”出我创意
项目小结 ￭ 掌握掌控板上文字动态显示的方法 ￭ 了解OLED显示屏 ￭ 学习坐标系，了解掌控板上的坐标系是如何建立的
边缘检测评估方法：FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究
本文通过理论分析和实证实验,明确展示了FOM在边缘检测评估中的优越性。相比之下,RMSE、PSNR和SSIM在这一任务中表现出明显的局限性。
【易社保-注册安全分析报告】
易社保是一家位于浙江杭州的专业自由职业者服务平台，将传统的线下社保代理模式转向互联网线上服务。该公司主要提供个人社保代缴、心理测评、健康体检和商业保险等产品和服务。目前，易社保已经覆盖全国40+个主要城市，支持用户24小时在线操作下单和支付，包括网页版、ios和安卓APP端操作， 采用的是新研发的滑
MLflow:开源机器学习生命周期管理平台
MLflow作为一个开源的机器学习生命周期管理平台,正在改变数据科学家和机器学习工程师的工作方式。通过提供一套全面的工具来跟踪实验、打包代码、部署模型和管理整个机器学习生命周期,MLflow帮助团队更高效、更可靠地开发和部署机器学习解决方案。无论您是刚开始探索机器学习,还是在寻找方法来改进现有的机器
