【动物识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+计算机课设项目+Django网页界面
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言，并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集4种常见的动物图像数据集（猫、狗、鸡、马）然后进行模型训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面，实
数据预处理：为 AI 准备 “优质食材” 的重要步骤
AI模型数据处理
LocalAI离线安装部署
LocalAI是免费的开源 OpenAI 替代品。LocalAI 可作为替代 REST API，与 OpenAI（Elevenlabs、Anthropic……）API 规范兼容，用于本地 AI 推理。它允许您在本地或使用消费级硬件运行 LLM、生成图像、音频（不止于此），支持多种模型系列。不需要 G
基于Liquid State Machine的时间序列预测:利用储备池计算实现高效建模
**Liquid State Machine (LSM)** 是一种 **脉冲神经网络 (Spiking Neural Network, SNN)** ,在计算神经科学和机器学习领域中得到广泛应用,特别适用于处理 **时变或动态数据**。
LLM Continue Pretrain（2024版）
deepseek的开源moe，也做得非常不错，应该是国内开源top了，他们的pretrain团队做得挺棒的 但算法为主的，做pretrain，往往就是洗数据了。尴尬的点是，预训练洗数据，因为数据量大，往往都是搞各种小模型+规则，很难说明你做的事情的技术含量，只能体现你对数据的认知很好。语言类的dom
深入理解多重共线性:基本原理、影响、检验与修正策略
本文将深入探讨多重共线性的本质,阐述其重要性,并提供有效处理多重共线性的方法,同时避免数据科学家常犯的陷阱。
AI 如何理解文字：Embedding解析
Embedding是一种将高维数据（如文字、图像等）映射到低维空间的技术。在自然语言处理中，embedding通常指的是将单词或短语转换成连续的向量表示。这些向量捕捉了词汇的语义信息，使得相似的词汇在向量空间中距离更近。Embedding是AI理解文字的关键技术之一。通过将高维的one-hot编码向
SMOTE算法进行过采样
【代码】SMOTE算法进行过采样。
常见机器学习算法汇总
简单汇总一下机器学习算法，方便记忆。
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
20240927 每日AI必读资讯
我们最近发布的语音到语音转换和OpenAI O1标志着交互和智能的新时代的开始——这些成就是由你们的聪明才智和手艺实现的。在这个过程中，AI会通过多次尝试得到反馈。这个阶段的重点是让AI明白哪些地方出错了，并且不会只做一些很小的、无关紧要的修改，而是能够真正找到并改正大的错误。这一成功证明了我们出色
随机性、熵与随机数生成器:解析伪随机数生成器（PRNG）和真随机数生成器（TRNG）
本文将探讨随机性、熵的概念以及不同类型随机数生成器(random number generator, RNG)的原理,重点介绍伪随机数生成器(PRNG)和真随机数生成器(TRNG)。
【实践篇】ChatGLM3-6B AI大模型的部署、微调训练智能客服
修改/mnt/workspace/apps/ChatGLM3/basic_demo/cli_demo.py，将默认的THUDM/chatglm3-6b修改为你的模型地址，比如我的是/mnt/workspace/models/chatglm3-6b。--model_name_or_path /mnt/
高斯分布（正态分布）
(1)高斯分布又名正态分布，在点云中的解释应为，在从某点邻近搜索的一块区域内，所有点的分布应该符合如下图的分布规律(2)实现高斯分布的公式为（公式不重要，不用记）其中【二者为主要变量】均值：u越小，图像整体向左偏移，u越大，图像整体向右偏移。方差对高斯分布的影响：σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据
KNN算法（距离度量、归一化标准化）--day06
其中p≥1 是闵可夫斯基指数。切比雪夫距离（Chebyshev distance），也称为棋盘距离或无限范数距离，是在几何空间中计算两点之间的距离的一种方法，它使用的度量方式是各坐标数值差的绝对值的最大值。闵可夫斯基距离是一种重要的距离度量方法，能够根据p的值在曼哈顿距离和欧氏距离之间进行平滑过渡，
【机器学习】音乐与AI的交响：机器学习在音乐产业中的应用
在人类文明的长河中，音乐始终扮演着至关重要的角色。它不仅是情感的载体，更是文化的桥梁，跨越时空，连接着不同的人群和时代。然而，随着科技的飞速发展，特别是人工智能技术的崛起，音乐产业正经历着一场前所未有的变革。在这场变革中，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正以其独特的魅力和无限的潜力，悄然改变着音
【AI原理解析】—对抗学习（AL）原理
对抗学习的核心思想是通过两个模型的相互对抗，使得生成模型（Generator）能够生成越来越逼真的数据，以欺骗判别模型（Discriminator）。同时，判别模型的目标则是尽可能准确地判断出生成模型生成的数据和真实数据。未来，对抗学习有望在更多领域发挥重要作用，为机器学习技术的发展带来新的突破。对
机器学习——自动机器学习(AutoML)
自动机器学习（AutoML）是指通过自动化的方法来选择模型、调整超参数和预处理数据的过程，从而让没有丰富经验的用户也能创建高质量的机器学习模型。与传统的机器学习方法相比，AutoML能够自动执行数据预处理、特征工程、模型选择、超参数优化等多个步骤，大大降低了机器学习的技术门槛。自动机器学习（Auto
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
