2023MathorcupC题电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题建模详解+模型代码(一)
第三次继续写数模文章和思路代码了，不知道上次美赛和国赛大家有没有认识我，没关系今年只要有数模比赛艾特我私信我，要是我有时间我一定免费出文章代码好吧！博主参与过十余次数学建模大赛，三次美赛获得过二次M奖一次H奖，国赛二等奖。！！**大家可以参考。
Amazon SageMaker：搭建企业级AI模型的完整解决方案
和现有的机器学习平台相比，Amazon SageMaker核心在于快速构建、训练和部署机器学习应用，非常适合和各个应用领域结合，快速提供搭建企业级AI模型的完整解决方案
扩散模型与生成模型详解
详细介绍了扩散模型的原理及其使用
GPT-4 介绍
本文根据openAI的2023年3月的《GPT-4 Technical Report 》翻译总结的。原文确实没有GPT-4 具体的模型结构，openAI向盈利组织、非公开方向发展了。也没透露硬件、训练成本、训练数据、训练方法等。不过也透露了一些思想，比如提出了根据模型小的时候，预测模型大的时候的表现
目前最强的AI绘画模型——Midjourney v5
Midjourney实验室开发的Midjourney V5应该是目前最强的AI绘图工具了。
Python机器学习17——极限学习机(ELM)
python实现ELM 的代码，优化ELM的矩阵系数代码。
使用PYQT5设计登录界面并实现界面跳转
目录1 UI登录界面的布局2 UI登录界面布局对应的代码3 登录界面和界面跳转完整代码4 跳转界面代码函数和优化界面代码5 最终效果1 UI登录界面的布局其中，<欢迎使用XXXX软件><管理员><密码>使用的是左边功能的 label 类、<登录>使用的
机器学习中的数学——距离定义（八）：余弦距离（Cosine Distance）
余弦距离(Cosine Distance)也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。nnn维空间中的余弦距离为：cos(x,y)=x⋅y∣x∣⋅∣y∣=
生成式模型与辨别式模型
分类模型可以分为两大类:生成式模型与辨别式模型。本文解释了这两种模型类型之间的区别，并讨论了每种方法的优缺点。
最简单体验TinyML、TensorFlow Lite——ESP32跑机器学习（全代码）
最详细、通俗、简单地带你从0到1实现TinyML第一个项目。基于tensorflowlite、python、esp32的嵌入式机器学习。
Autoware入门到精通
依托Autoware开源无人驾驶系统，带你遨游无人驾驶以下核心模块：建图、定位、感知、规划和运动控制
机器学习强基计划8-2：详细推导多维缩放MDS算法(附Python实现)
多维缩放算法MDS是经典的线性降维技术，其限制样本经过降维映射得到的低维空间中的欧式距离，等价于原始空间。本文详细推导MDS算法，并给出Python实现加深理解
python基于大数据的房产估价-实训头歌
1、利用python中pandas等库完成对数据的预处理，最后将处理好的文件进行保存。3、掌握使用matplotlib结合pandas库对数据分析可视化处理的基本方法。3、结合pandas、matplotlib库对聚类完成的结果进行可视化处理。2、利用pandas、matplotlib等库完成对预处
Python典型案例——温度转换
温度的刻画有两个不同体系：摄氏度（Celsius）和华氏度（Fahrenheit）。
ROS中进行大陆ARS408雷达点云的可视化及二次开发(一)
文章目录一 硬件准备二 驱动准备首先安装依赖：检验是否正确安装启动雷达并检查数据三 ROS工作环境搭建3.1 安装socket can依赖3.2 安装ars_40X开发包四 测试五 总结 毫米波雷达在恶劣环境的鲁棒性要远强于激光雷达，同时还能够返回物体的相对速度等信息，同时其价格较低，具
时间序列的平稳性
如何检查时间序列是否平稳，如果它是非平稳的，我们可以怎么处理
ChatGPT能胜任高级程序员吗？
与开发人员信任的其他软件开发工具不同，AI工具在训练、构建、托管和使用方式等方面都存在一些独特的风险。自2022年底ChatGPT发布以来，互联网上便充斥着对其几乎相同比例的支持和怀疑的论调。不管你是否喜欢它，AI正在逐步进入你的开发组织。即使你不打算开发人工智能产品，也不打算利用AI工具为你编写代
ImageNet数据集 & 下载
ImageNet官网：http://image-net.org/ImageNet 由斯坦福李飞飞教授带领创建，ImageNet 本身有2万多个的类别，超过 1400 万张图片，其中超过 100 万张图片有明确类别标注和物体位置标注。ImageNet 按照 WordNet 层级结构组织数据，首先介绍一
【机器学习面试总结】————(一)
特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。 从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。
一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+Python项目实战
集成模型Boosting补完计划第三期了，之前我们已经详细描述了AdaBoost算法模型和GBDT原理以及实践。通过这两类算法就可以明白Boosting算法的核心思想以及基本的运行计算框架，余下几种Boosting算法都是在前者的算法之上改良得到，尤其是以GBDT算法为基础改进衍生出的三种Boost
