使用MICE进行缺失值的填充处理
MICE（Multiple Imputation by Chained Equations）是一种常用的填充缺失数据的技术。它通过将待填充的数据集中的每个缺失值视为一个待估计的参数，然后使用其他观察到的变量进行预测。
自动驾驶稳步迈向商业化应用
发展自动驾驶技术，是建设交通强国的重要内容。近年来，随着人工智能、5G、大数据等新技术快速发展，自动驾驶技术在交通运输领域加快应用，实现由封闭场地测试到道路测试、由试点示范到商业试运营的快速迭代。交通运输部日前印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（以下简称《指南》），首次从国家政策层面明确智
Paramiko是一个Python实现的SSH2远程安全连接模块，它支持认证及密钥方式。
Paramiko是一个Python实现的SSH2远程安全连接模块，它支持认证及密钥方式。具体来说，Paramiko是一个用于实现SSHv2协议的模块，它可以用于创建SSH客户端或服务器端。通过使用Paramiko，你可以连接到远程服务器、执行命令、传输文件等操作。Paramiko还支持多种认证方式，
使用PyOD进行异常值检测
异常值检测各个领域的关键任务之一。PyOD是Python Outlier Detection的缩写，可以简化多变量数据集中识别异常值的过程。在本文中，我们将介绍PyOD包，并通过实际给出详细的代码示例
【机器学习】1、AI鲜为人知的秘密：机器学习与深度学习概论
讲解人工智能、机器学习、深度学习三者的概念和定义，并解释一些基本术语
XGBoost系列7——XGBoost的性能优化策略
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）作为一种强大的机器学习算法，在处理大规模数据集时能够发挥出色的性能。然而，为了充分利用XGBoost的潜力，我们需要采取一系列的性能优化策略。本文将深入探讨XGBoost性能优化的几个关键方面，包括并行计算原理、大规模数据集的分布式
大模型：合成数据、安全挑战与知识注入
根据"Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety Training"这篇论文，即便LLM经过了广泛的安全调教，被提前训练进模型中的后门攻击仍然能留存下来，只是等待被特定的指令触发后就能做出恶意行为，例如生成一
人工智能与机器学习的学习效率：未来技术趋势分析
1.背景介绍随着数据的爆炸增长和计算能力的持续提升，人工智能(AI)和机器学习(ML)技术在各个领域的应用也不断扩大。然而，面对复杂的数据和任务，传统的机器学习方法已经无法满足需求。因此，提高机器学习的学习效率成为了一个重要的研究方向。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联
AI：123-基于机器学习的行人行为分析与异常检测
人工智能（AI）在各个领域都展现出强大的潜力，其中之一是在城市智能监控系统中应用机器学习技术进行行人行为分析与异常检测。通过深度学习和计算机视觉的结合，我们能够更精准地理解和预测行人的行为，从而提高城市安全性。本文将深入探讨这一方向，并提供相应的代码实例。
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
