什么是推荐系统？推荐系统类型、用例和应用
当前基于 DL 的推荐系统模型：DLRM、Wide and Deep (W&D)、神经协作过滤 (NCF)、b变分自动编码器 (VAE) 和 BERT（适用于 NLP）构成了 NVIDIA GPU 加速 DL 模型产品组合的一部分，并涵盖推荐系统以外的许多不同领域的各种网络架构和应用程序，包括图像、
群体智能优化算法
群体智能优化算法群体智能（SI）源于对以蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫的群体行为的研究，群居性生物通过协作表现出的宏观智能行为特征。群体智能算法有粒子群优化算法(PSO)、蚁群优化算法(ACO)、人工蜂群优化算法(ABC)、差分进化算法(DE)、引力搜索算法(GSA)、萤火虫算法(FA)、蝙蝠算法(
机器学习深度神经网络——实验报告
机器学习实验报告6：深度神经网络
拉格朗日乘子法
是一种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有 ddd 个变量与 kkk 个约束条件的最优化问题转化为具有 d+kd + kd+k 个变量的无约束优化问题求解。假如有方程 x2y=3x^2y=3x2y=3，它的图像如下(左一)所示。现在我们想求其上点与原点的最短距离(中图)
局部规划算法：DWA算法原理
DWA算法（dynamicwindowapproach）是移动机器人在运动模型下推算（v,w）对应的轨迹，确定速度采样空间或者说是动态窗口（三种限制）；在速度空间（v,w）中采样多组速度，并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹，通过一个评价函数对这些轨迹打分，选取最优的轨迹来驱动机器人运动。...
经典CNN设计演变的关键总结：从VGGNet到EfficientNet
卷积神经网络设计史上的主要里程碑：模块化、多路径、因式分解、压缩、可扩展
Python 实现朴素贝叶斯代码演示
朴素贝叶斯可以细分为三种方法：分别是伯努利朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。下文就这三种方法进行详细讲解和演示。目录一、伯努利朴素贝叶斯方法1.1 例子解答1.1.1 代码：1.1.2 结果：二、高斯朴素贝叶斯方法2.1 解题2.1.1 代码：2.1.2 结果：2.2 检查高斯朴素贝叶斯
PyTorch常用5个抽样函数
在本文中，我们将介绍PyTorch中的常见抽样函数。抽样是一个统计过程，它从总体中提取一个子集，通过子集来研究整个总体。
机器学习之支持向量机（SVM）对乳腺癌数据二分类python实现
支持向量机（Support Vector Machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。通过数学推导和代码实现SVM。......
时间序列分析中的自相关
什么是自相关以及为什么它在时间序列分析中是有用的。
clip预训练模型综述
CLIP是一个预训练模型，就像BERT、GPT、ViT等预训练模型一样。首先使用大量无标签数据训练这些模型，然后训练好的模型就能实现，输入一段文本（或者一张图像），输出文本（图像）的向量表示。CLIP和BERT、GPT、ViT的区别在于，CLIP是多模态的，包含图像处理以及文本处理两个方面内容，而B
使用LIME解释CNN
图像与表格数据集有很大不同，我们用突出显示图像中模型预测的重要区域的方法观察可解释性
图嵌入概述：节点、边和图嵌入方法及Python实现
本文将提供一个基于图的嵌入算法的高层次的概述。最后还将介绍如何用Python库(如node2vec)来在图上生成各种嵌入。
11个常见的分类特征的编码技术
机器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
时间序列分解：将时间序列分解成基本的构建块
大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。
史上最全学习率调整策略lr_scheduler
学习率是深度学习训练中至关重要的参数，很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。所以学习率调整策略同样至关重要，这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法。
YOLOV7开源代码讲解--训练参数解释
本文章是对yolov7开源代码中训练部分的参数进行解释，方便在训练中更直观的理解，可以更换的使用各个功能，完成最终的“炼丹”
PCA降维原理 操作步骤与优缺点
PCA全称是Principal Component Analysis，即主成分分析。它主要是以“提取出特征的主要成分”这一方式来实现降维的。 介绍PCA的大体思想，先抛开一些原理公式，如上图所示，原来是三维的数据，通过分析找出两个主成分PC1和PC2，那么直接在这两个主成分的方向上就可以形成一个平面
用pointnet++分类自己的点云数据
这篇博客主要是针对于现有的热门的激光点云处理算法pointnet++如何分类自己的数据集展开的。在介绍基本的pointnet++算法的概念、基本步骤及思想、部分代码讲解之后，会介绍如何使用自己的数据集进行分类（涉及到详细的代码改进方法及步骤）以及打印利用自己数据集跑出的模型后的点云坐标。
利用python实现Apriori关联规则算法
大家可能听说过用于宣传数据挖掘的一个案例:啤酒和尿布；据说是沃尔玛超市在分析顾客的购买记录时，发现许多客户购买啤酒的同时也会购买婴儿尿布，于是超市调整了啤酒和尿布的货架摆放，让这两个品类摆放在一起；结果这两个品类的销量都有明显的增长；分析原因是很多刚生小孩的男士在购买的啤酒时，会顺手带一些婴幼儿用品
