机器学习强基计划1-1：图文详解感知机算法原理+Python实现
感知机是最简单的二分类线性模型，也是神经网络的起源算法。本文图文详解感知机算法原理+手推公式，附Python代码实战加深理解
监控Python 内存使用情况和代码执行时间
我的代码的哪些部分运行时间最长、内存最多？我怎样才能找到需要改进的地方？”在本文中总结了一些方法来监控 Python 代码的时间和内存使用情况。
YOLOv5中的SPP/SPPF结构详解
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、SPP的应用的背景二、SPP结构分析三、YOLOv5中SPP结构源码解析（内含注释分析）一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固
人工智能图像识别四大算子
图像识别（Image Recognition）是人工智能的一个重要研究领域。它以图像的主要特征区域（检测目标）为基础，通过数据获取一系列的相关处理，并采用各种算法来对目标图像进行检测，识别与理解。其中，图象是承载检测目标的载体，而检测目标则需事先进行特征提取，归纳。最终通过相应的算法分离出来。通常情
机器学习强基计划1-4：从协方差的角度详解线性判别分析原理+Python实现
线性判别分析是一种将样本投影到低维空间进行分类的方法，本文从协方差的物理意义出发探索LDA算法的物理意义和算法原理，并给出Python实现
机器学习--模型评估、过拟合和欠拟合、模型验证
对于机器学习来讲，我们更关心是在新数据中模型对其的预测情况是否正确（对新数据是否有泛化能力）；本节讲的是，对于一个算法如果只是在这个数据中训练的比较好的话，不代表在新的数据上效果比较好，所以将会介绍怎么样去 衡量模型的好坏值得注意的是，本节是 给定了数据与超参数并且已经训练好了模型，然后再来判断模型
人工智能图像形状检测算法
图像形状检测，作为人工智能中的重要分支，介绍检测算子，是认识人工智能的重要方面。
【Python】Python寻找多维数组（numpy.array）中最大值的位置（行和列）
最近需要从热力图中找出关键点的坐标，也就是极大值的行和列。搜寻了网上的一些方法，在这里总结一下。使用numpy进行多维数组中最大值的行和列搜寻非常的灵活，有以下几种方法可供参考。二维数组方法一：np.max()函数 + np.where()函数如下图所示，x是一个 3×3 的二维np.array，首
机器学习强基计划0-2：什么是机器学习？和AI有什么关系？
用最通俗的例子和语言解释什么是机器学习，接着介绍机器学习和人工智能的关系，机器学习的用途以及学习路线
写完Numpy100道基础练习题后的错误总结和语法总结
numpy100题错误总结和语法总结！！我都已经踩了无数个雷了！！
知识图谱构建流程步骤详解
知识图谱构建流程概览1.知识抽取1.1 知识抽取的主要任务（1）实体识别与抽取任务：识别出待处理文本中七类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。两个子任务：实体边界识别和确定实体类型。（2）关系抽取任务：关系抽取是从文本中抽取出两个或多个实体之间的语义关系。它是信息抽取研究领域的
Anaconda下载及安装（图文）
①官网下载安装包：下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution。
一文读懂机器学习分类全流程
🏆在本文中，作者将带你了解机器学习分类的全流程，从问题分析>数据预处理>分类器选择>模型构建>精度评价>模型发布为Web应用。从0带读者入门机器学习分类。
免费GPU：九天•毕昇平台使用教程
深度学习非常依赖设备，训练模型就类似在“炼丹”，没有好的炼丹炉，想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡 Tesla V100显卡训练的模型，只能是“望洋兴叹”。那么对于缺乏设备的“穷人”来说，有没有办法去白嫖免费的算力资源呢？经过我的调研，基本有以下三种途径：谷歌的Colab谷歌的Colab可能不少人都用
2022认证杯（小美赛）C题详细思路
目录C题问题背景：C题数据说明：C题任务：C题参考思路：问题一思路：问题二思路：问题三思路：C题完整思路获取：C题交流：人类行为理解的一个重要方面是对日常活动的识别和监控。 可穿戴活动识别系统可以改善许多关键领域的生活质量，例如动态监测、家庭康复和跌倒检测。 基于惯性传感器的活动识别系统被用于个人报
人工智能：通过Python实现语音合成的案例
今天给大家介绍一下基于百度的AI语音技术SDK实现语音合成的案例，编程语言采用Python，希望对大家能有所帮助！
机器学习实战4：基于马尔科夫随机场的图像分割(附Python代码)
图像分割将原始冗余而繁杂的图像，转化为一种更具意义且简单紧凑的组织形式，具有重要应用价值。本文介绍如何应用机器学习方法——马尔科夫随机场实现图像分割，加深对概率图模型应用的理解
计算两幅图像的相似度（PSNR、SSIM、MSE、余弦相似度、MD5、直方图、互信息、Hash）& 代码实现 与举例
计算两幅图像的相似度（PSNR、SSIM、MSE、余弦相似度、MD5、直方图、互信息、Hash）& 代码实现 与举例。计算两幅图MSE 计算模型的预测 Ŷ 与真实标签 Y 的接近程度。公式表示为：对于两个m×n的单通道图像I和K，它们的均方误差可定义为：优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便
Windows10系统CUDA和CUDNN安装教程
Windows10系统下安装CUDA和CUDNN保姆级教程
【机器学习入门项目10例目录】项目详解 + 数据集 + 完整源码
本专栏整理了《机器学习入门项目10例》，内包含了各种不同的入门级机器学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
