【智能优化算法】人工免疫算法 (Immune Algorithm, IA), 1986
遗传算法的思想简单讲就是父代之间通过交叉互换以及变异产生子代，不断更新适应度更高的子代，从而达到优化的效果。而免疫算法本质上其实也是更新亲和度（这里对应上面的适应度）的过程，抽取一个抗原（问题），取一个抗体（解）去解决，并计算其亲和度，而后选择样本进行变换操作（免疫处理），借此得到得分更高的解样本，
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【日常聊聊】编程语言的未来：趋势、多样性、人工智能融合、教育与生态系统
在未来的编程世界中，我们将见证编程语言的全新篇章。从更智能、更多样化的语言到更强大的生态系统和工具，编程将更加贴近人类思维，更加灵活适应不同领域的需求。与此同时，编程的教育将更加普及，使更多人能够轻松进入这个数字化时代的创新前沿。让我们携手迎接编程语言未来的挑战和机遇，共同塑造一个更加智能、创新的技
一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)
在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。
基于K近邻的葡萄酒质量检测项目
葡萄酒质量数据总共有178个样本，是一个典型的三分类数据集，三个类别分别是【雪莉，贝尔摩得，琴酒】，每个样本的特征有13列alcoholmalic_acidashmagnesiumflavanoidshueproline。
机器学习——期末复习
机器学习期末考试复习大纲
【机器学习项目实战10例】（七）：基于逻辑回归方法完成垃圾邮件过滤任务
下载下来的数据集是csv格式的，每条数据有两列，分别是文本内容和对应的标签（ham or spam）。我们首先利用python的pandas库读取csv文件中的数据，然后先对数据进行简单分析，然后对数据进行预处理，最后是将文本内容向量化，文本向量化后才可以利用算法模型进行文本分类任务。（1）读取数据
人工智能和网络安全：坏与好
网络安全是人工智能增长最快的应用。
AI扩图哪家强？我们实地测试了5款扩图工具
此前我们看到的 AI 作图内容更多是基于 Stable Diffusion、Midjourney 等工具进行的创作，如果想用这些工具做好一张图，有一定的上手门槛。图源:抖音博主“Grrr” 凭借AI的深度学习能力，他们获得了专属的二次创作图片，成为AI扩图的受益者。“头号AI玩家”实测了不同应用中的
NeurIPS已成为了AI人才招聘的最大盛会，连Hinton都“应聘”过
在一周前美国举行的年度最热门的人工智能大会NeurIPS 2023上，有超过1万名世界顶尖AI研究人员聚集在此。而除了研究员之外，中国科技公司和华尔街公司是其中最突出的参会者，他们都背负着抢夺AI人才的任务。
ChatGPT4和python完美融合，快速完成数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写
1、传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）2、利用ChatGPT4 及插件实现联网检索文献3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容（三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词
Jeston NANO 配置并安装 torch+ torchvision
由于nano的arm64架构，所以用它进行深度学习配置部署时会与用普通电脑（x86）有所不同
神经网络中的分位数回归和分位数损失
在分位数回归中，我们不仅关注预测的中心趋势（如均值），还关注在分布的不同分位数处的预测准确性。Quantile loss允许我们根据所关注的分位数来量化预测的不确定性。
安装搭建AI开发环境（保姆级教程）
公司需要开发的新产品涉及到AI相关，需要搭建AI深度学习开发环境，笔者使用本地VS Code+远程jupyter服务器方便调试代码。
AI安全综述
AI安全这个话题，通常会引伸出来图像识别领域的对抗样本攻击。下面这张把“熊猫”变“猴子”的攻击样例应该都不陌生，包括很多照片/视频过人脸的演示也很多。对抗样本的研究领域已经具备了一定的成熟性，有一系列的理论来论述对抗样本的存在必然性等特征。从另一角度，也可以看成是通过对抗样本来研究模型的运算机理。但
hnu计算机与人工智能概论5.26（方程求根）
hnu计算机与人工智能概论作业
hnu计算机与人工智能概论5.26（梯度下降法）
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【AI】使用阿里云免费服务器搭建Langchain-Chatchat本地知识库
使用阿里云免费的服务器构建Langchain-Chatchat本地知识库
经典文献阅读之--NeRF-SLAM（单目稠密重建）
NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作，其影响力是十分巨大的，不论是后续的学术论文还是商业落地，都引起了大量从业人员的关注。NeRF 将隐式表达推上了一个新的高度，仅用 2D 的 posed images 作为监督，即可表示复杂的三维场景，在新视角合成这一任务上的表现是非
