【Python开发实践】AI人机对战五子棋——AI功能实现
人机对战五子棋——AI功能实现

10种数据预处理中的数据泄露模式解析:识别与避免策略
当测试数据在数据准备阶段无意中泄露(渗透)到训练数据时,就会发生数据泄露。这种情况经常出现在常规数据处理任务中,而你可能并未察觉。当泄露发生时,模型会从本不应看到的测试数据中学习,导致测试结果失真。
【人工智能】线性回归
一、使用正规化方法计算下列样本的预测函数1. 没有归一化之前2. 归一化之后二、读取ex1data2.txt中的数据,建立样本集,使用正规化法获取(房屋面积,房间数量)与房屋价格间的预测函数1. 读取数据,建立样本集2. 设置X、y3. 计算theta三、读取ex1data1.txt中的数据,建立样
15分钟学Python 第1天:Python简介与环境配置
Python由荷兰程序员Guido van Rossum于1989年开发,并于1991年首次发布。简洁易读:Python的语法设计清晰,使得代码容易读懂和维护。可扩展性:支持多种编程范式,包括面向对象、函数式和命令式编程。丰富的库:Python拥有丰富的标准库和第三方库,使得编程效率大大提高。社区支
使用Ai模型预测彩票系统
系统从数据库中获取历史开奖号码数据,并对数据进行清洗和预处理,以确保数据的准确性和有效性。根据用户选择的方法,系统会从历史数据中预选出一部分可能的号码。系统将预选号码和模型预测结果结合起来,进行最终分析,选择最有可能的号码。LightGBM回归(LightGBM Regressor)XGBoost回
【人工智能笔记】粒子群优化 (PSO)原理详解及其Python实现
PSO 的高效探索能力和灵活性使其在多个领域都有广泛的应用。无论是机器学习、工程设计、金融建模、机器人技术、能源管理还是物流,PSO 都能帮助找到最优解,提高系统的性能和效率。通过合理设置参数和优化策略,PSO 可以在各种复杂问题中发挥重要作用。
安装pytorch (GPU版本)
这我就很疑惑了,后来我在.conda同级的文件.condarc中发现了,我在第二次安装时,anaconda 的路径名是小写,在这个文件后添加导致了错误,你们没有重复安装的经历,应该没有这样的错误。我的机子cuda版本为12.3,算是比较高的那个,但是pytorch官网现阶段只放出了cuda11.8和
数据集划分方法
数据集划分是机器学习和数据科学中的一个重要步骤,主要目的是为了确保模型的有效性和可靠性。将数据集划分为互斥的子集:训练集和测试集。训练集: 用于训练模型。测试集: 用于评估模型的性能和验证其准确性。将数据集分成多个子集,通常包括训练集、验证集和测试集。训练集: 用于训练模型。验证集: 用于调整模型的
大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型
本项目基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型具有重要的研究背景和应用价值。通过该模型的研究和应用,我们可以更好地理解和预测社交媒体中用户的心理健康状况,为抑郁症等心理疾病的防治提供有力的支持。在本次实验中,我们探索了使用不同的机器学习算法——逻辑回归、决策树和XGBoost——来构建抑郁非抑郁推
Gradio从入门到精通(4)---接口类ChatInterface
上一节介绍了interface类,本节介绍Gradio 的ChatInterface类,ChatInterface 是 Gradio 用于创建聊天机器人 UI 的高级抽象,允许您通过几行代码围绕聊天机器人模型创建基于 Web 的演示。只需要一个参数:fn,它采用一个函数,根据用户输入和聊天历史记录来
Python画3维热力图
使用Python画三维可拖动热力图,并且设置热力图颜色变化范围使用Python画3维热力图时,可能会遇到两个问题,一是是否画表面的图,这个图是否可以拖动演示。二是因为数据分布不均匀导致色条的范围与预想的不一致。(图片来自网络)
从0到1:用Python构建你人生中的第一个人工智能AI模型
这篇文章都将为你提供清晰、详细的指南。我将逐步介绍数据预处理、模型建立、训练和测试的过程,以及如何解读模型的结果。
【人工智能】MOE架构的详细解析
MOE(Mixture of Experts,混合专家)架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计。以下是对MOE架构的详细解析:
【鸟类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+ResNet50算法+计算机课设项目
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界

过采样与欠采样技术原理图解:基于二维数据的常见方法效果对比
本文详细探讨了在不平衡数据集上进行分类任务时常用的过采样和欠采样技术。通过二维数据可视化示例,直观展现了各类采样方法的原理和效果差异。
LangChain(八)构建多Agent的AI系统-实战!
好久没有更新LangChian系列的文章了,最近一直在给我们的项目进行集成工作。代码集成、系统优化、多线程操作等等……交给一个算法工程师真的好吗……不得已恶补了一下这方面的知识,写了很多有关于系统集成、代码规范、多线程编程方面的文章。时至今日终于告一段落……针对项目中实际编写的有关多链路由多Agen
AI编辑器CURSOR_CURSOR安装教程_使用AI进行编码的最佳方式。
作为一个在代码海洋里遨游多年的老程序员,我得说,遇到CURSOR这位AI编辑器,就像是编程路上偶遇了一位智慧而又贴心的老友。想象一下,夜深人静,你正埋头于那些错综复杂的逻辑和无尽的bug之中,眼神开始迷离,手指在键盘上机械地跳跃,仿佛是在与无尽的代码深渊进行着一场无声的对话。就在这时,CURSOR悄
【AIGC】AI如何匹配RAG知识库:关键词搜索
jieba(结巴)是一个在Python中广泛使用的分词库,特别适用于中文文本处理。jieba库不仅支持基本的分词功能,还提供了关键词提取、词性标注、命名实体识别等多种功能。在关键词检测领域,jieba库的TF-IDF和TextRank算法被广泛应用于提取文本中的关键词。TF-IDF(Term Fre

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用
本文将总结11种经典的时间序列预测方法,并提供它们在Python中的实现示例。
程序员在AI时代扮演着多重角色:不仅是AI技术的创造者,也是使用者,更是AIGC的贡献者
作为程序员,我们处在AI革命的中心。通过写作,不仅可以建立个人品牌、提升影响力,还能推动AI技术的进化。希望每一位程序员都能通过技术博客,成为AI时代的积极贡献者,与AI一同走向未来。通过这种深度的写作,我们可以为AIGC技术和整个开发者社区带来真正的价值。大家也可以在评论区分享你们的写作经验,或讨