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。
大数据分析案例-基于LinearRegression回归算法构建房屋价格预测模型
本实验旨在通过使用线性回归算法，基于历史房屋销售数据，构建一个房屋价格预测模型。通过分析房屋价格与各种特征之间的线性关系，我们可以更好地理解这些影响因素对房屋价格的影响程度，并为未来的房地产市场提供更准确的价格预测。通过这个实验，我们可以深入了解线性回归在房地产领域的应用，为相关领域的从业人员和决策
强化学习简介
*强化学习（Reinforcement Learning，RL）**是机器学习中的一个领域，是学习“做什么（即如何把当前的情景映射成动作）才能使得数值化的收益信号最大化”。学习者不会被告知应该采取什么动作，而是必须自己通过尝试去发现哪些动作会产生最丰厚的收益。强化学习同机器学习领域中的有监督学习和无
蚂蚁集团持续探索生成式AI，20篇论文入选AI顶会NeurlPS
NeurlPS官方数据显示，本届会议共有12343篇有效论文投稿，接收率为26.1%。蚂蚁集团20篇论文被收录。据了解，蚂蚁此次入选的论文，覆盖计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、图像处理等多个人工智能和机器学习领域的前沿主题。其中七成以上论文聚焦生成式AI在高速发展中遇到的一些挑战和难题。
初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(1)
逻辑回归是一种用于分类问题的统计学习方法。它被广泛应用于预测和分析二元变量的概率。逻辑回归的目标是根据给定的输入变量，将样本分为两个不同的类别。逻辑回归的基本原理是通过使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性回归模型的输出转换为概率值。逻辑函数将连续的输入映射到0到1之间的概率值。在逻辑回归中
机器学习股票崩盘预测模型(企业建模_论文科研)AI model for stock crash prediction
机器学习股票崩盘预测模型(企业建模_论文科研)AI model for stock crash prediction
10个Pandas的高级技巧
pandas是一个非常庞大的库，有许多尚未探索的实用方法。本文介绍的10各高级技巧可以帮你更有效地处理各种数据
AI 赋能绿色制冷，香港岭南大学开发 DEMMFL 模型进行建筑冷负荷预测
近年来，城市化进程加速所带来的碳排放量骤增，已经严重威胁到了全球环境。多个国家均已给出了「碳达峰，碳中和」的明确时间点，一场覆盖全球、全行业的「绿色革命」已经拉开序幕。在一众行业中，建筑是当之无愧的能耗大户，其中又以暖通空调 (Heating, ventilation, and air-condit
数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题指导 2024
数据科学与大数据专业毕业设计(论文)选题合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战
利用 Apache Spark 和 Databricks 进行企鹅种类预测的机器学习实践入门
这里演示使用 Apache Spark 和 Databricks 平台进行企鹅物种预测的完整机器学习流程。首先，通过 Databricks 笔记本下载关于企鹅的特征数据，包括岛屿、喙的长度和深度、鳍状肢长度、体重和物种。然后进行数据清洗，包括删除缺失数据和数据类型转换。随后，数据被分为70%的训练集
从千问Agent看AI Agent——我们很强，但还有很长的路要走
本项目主要通过通义千问作为基础大模型，通义Agent浏览器助手实现网页和PDF材料，以帮助您快速了解多个页面的内容，总结您浏览过的内容，并减少繁琐的文字工作。实现数据分析与可视化、处理文件等的代码解释器功能。
人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑
人工智能是指使计算机系统表现出类似于人类智能的能力。其目标是实现机器具备感知、理解、学习、推理和决策等智能行为。人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机技术和算法的不断进步，人工智能得以实现。机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习和改进性能，而不需要明确的编程指令。机
