神经网络案例编程实战
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文本生成图像T2I复现所需操作命令合集
本文在此汇总比较常用的操作步骤与终端命令用于日常快速复现。
三子棋is_win函数改进
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深度学习03——手写数字识别实例
利用Sequential模块。
贝叶斯自举法Bayesian Bootstrap
简单，快速，高效，稳定
【深度学习】笔记3-神经网络的学习
深度学习个人笔记，神经网络的学习
【深度学习】3-从模型到学习的思路整理
关于训练模型的整个思路老是不太流畅，因此做了一些整理。
PID原理及python简单实现与调参
pid = 比例控制(基本控制) + 积分控制（消除稳态误差）+微分控制（减少震荡）U(t)=Kp∗errort+Ki∑i=0terrori+Kd∗(errort−errort−1)U(t)=Kp∗errort+Kii=0∑terrori+Kd∗(errort−errort−1)Kp
【C语言实现五子棋、三子棋人机对战，包含电脑人工智能对战（可攻可守）】（非标题党）
C语言实现的五子棋、三子棋人机对战（通用），包含人工智能，电脑智能应对可攻可守，棋盘大小，游戏规则自由。
数学建模学习（92）：gurobipy详细入门教程【MLP、MIP模型、仓库调度模型、单/多目标优化、敏感性分析】
gurobipy详细入门教程，实现【MLP、MIP模型、仓库调度模型、单/多目标优化、敏感性分析】案例
【数模智能算法】BP神经网络基本算法原理
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2022深圳杯C题思路解析
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使用Dask，SBERT SPECTRE和Milvus构建自己的ARXIV论文相似性搜索引擎
通过矢量相似性搜索，可以在〜50ms内响应〜640K论文上的语义搜索查询
手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark进行文本处理
在本篇博客中，我们将跟大家分享NLP任务，即主题建模在大数据中的应用。主题建模是一种用于数据建模的统计方法，有助于发现文档集合中存在的基础主题。尽管 Spark NLP 是用于各种 NLP 任务的出色库，但它们没有提供主题建模管道。因此，我想介绍如何使用 PySpark 和 Spark NLP 实现
智能车逆透视教程(含上位机、源码)
智能车逆透视上位机以及详细教程
2022年电赛C题小车之OpenMV篇
OpenMV是一个开源，功能强大的机器视觉模块。通过调用函数可以轻松实现色块识别等很多基础功能，巧妙利用这些功能，可以实现用OpenMV代替其他外设。我们省赛的小车上的外设非常精简，只有OpenMV，设置模式的键盘，声音提示的蜂鸣器、领头小车和跟从小车之间通信的蓝牙。一开始担心小车跑的太快，Open
手写感知机并进行训练测试
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【深度学习实践(四)】识别验证码
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逻辑回归原理梳理_以python为工具 【Python机器学习系列（九）】
逻辑回归原理梳理_以python为工具 【Python机器学习系列（九）】1.传统线性回归2.引入sigmoid函数并复合3. 代价函数4.似然函数也可以5. python梯度下降实现逻辑回归
