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RSS订阅原创 【机器学习】符号主义类模型：解码智能的逻辑之钥
总之，符号主义类模型以其独特的逻辑推理方式，为智能模拟开辟了新的道路。通过构建规则库和推理引擎，我们可以将人类的逻辑思维编码成计算机可识别的符号操作，进而模拟人的认知过程。虽然面临着一些挑战，但符号主义类模型依然具有巨大的发展潜力，值得我们深入研究和探索。
2024-04-24 15:45:28
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原创 【机器学习】深度神经网络（DNN）：原理、应用与代码实践
深度神经网络作为人工智能领域的重要分支，以其强大的特征学习能力和非线性处理能力，为各种复杂问题的解决提供了有力工具。通过本文的介绍和代码实践，我们深入了解了DNN的基本原理、优缺点以及实际应用。随着技术的不断发展，DNN将在更多领域展现出其巨大的潜力，为我们的生活带来更多便利和创新。
2024-04-24 10:41:52
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原创 【机器学习】拉索回归与坐标下降法
拉索回归通过引入L1正则化项，实现了特征选择和模型优化的双重目标。坐标下降法作为一种高效的优化算法，为拉索回归的求解提供了有力支持。通过结合实例和代码，本文展示了拉索回归和坐标下降法的原理及实现过程。未来，随着大数据和机器学习技术的不断发展，我们期待拉索回归及其相关算法在更多领域得到应用，为数据分析和决策支持提供更加精准和高效的工具。
2024-04-23 08:53:02
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原创 【机器学习】特征筛选实例与代码详解
特征筛选在机器学习中的重要性不言而喻。通过选择与目标变量相关性较高的特征，我们可以简化模型结构、提高模型性能，并增强模型的解释性。随着机器学习技术的不断发展，特征筛选方法也在不断演进和完善。未来，我们可以期待更多高效、准确的特征筛选方法的出现，为机器学习领域的发展注入新的活力。通过本文的实例与代码详解，相信读者对特征筛选的基本概念、方法以及实践步骤有了更深入的了解。希望这些内容能够帮助读者更好地应用特征筛选技术，提升机器学习模型的性能。
2024-04-22 20:12:23
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原创 【机器学习】重塑汽车设计与制造：实例与代码探索
在数字化浪潮的推动下，机器学习技术正逐步成为汽车行业的创新引擎。从概念设计到智能制造，机器学习正以其独特的优势助力汽车产业的革新与发展。本文将通过实例与代码，深入探索机器学习在汽车设计与制造中的应用。
2024-04-22 09:38:09
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原创 【深度学习】DragGAN
DragGAN作为一种基于StyleGAN的图像拖拽编辑方法，为用户提供了一种直观、易用的图像编辑方式。通过优化StyleGAN中的风格信息w latent Code，DragGAN能够实现对图像的精确控制，同时保持图像的整体风格和结构不变。未来，随着深度学习技术的不断发展，我们可以期待DragGAN在图像编辑领域发挥更大的作用，为用户带来更加丰富的创作体验。
2024-04-21 14:27:49
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原创 【机器学习】农田智能监控系统的实践探索
在科技飞速发展的今天，机器学习技术正以其强大的数据处理和模式识别能力，逐步成为推动农业智能化、精准化管理的关键技术之一。尤其在现代农业领域，机器学习正以其独特的魅力，引领着一场前所未有的农业变革。本文将结合实例和代码，深入探讨机器学习在现代农业中的具体应用，特别是农田智能监控系统的实践探索。
2024-04-21 07:49:57
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原创 【AIGC】文本与音频生成引领行业革新
AIGC技术是指利用人工智能算法生成各种形式的内容，包括文本、音频、视频等。这种技术的出现，不仅极大地提高了内容生产的效率，也为创作者提供了更广阔的创新空间。其中，文本生成和音频生成是AIGC技术最为重要的应用方向之一。AIGC技术的崛起，为文本和音频生成领域带来了前所未有的机遇与挑战。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，未来的内容生产将更加高效、丰富和个性化。同时，我们也需要关注到AIGC技术可能带来的伦理和版权问题，确保技术的健康发展与人类社会的和谐共进。
2024-04-20 21:26:32
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原创 【机器学习】分类与预测算法的评价与优化
在数据驱动的时代，机器学习算法以其强大的数据处理和分析能力，成为推动各行各业智能化发展的关键引擎。其中，分类与预测算法更是机器学习的核心所在，它们不仅能够帮助我们理解数据的内在规律，还能为未来的决策提供有力支持。然而，仅仅实现算法的功能并不足够，对算法性能进行准确评价和优化同样至关重要。本文将通过实例和代码，深入探讨分类算法评价方式中的F1值和P-R曲线，以及它们在实际应用中的意义。
2024-04-20 11:39:30
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原创 【机器学习】Q-Learning算法：在序列决策问题中的实践与探索
* Q-Learning算法的核心思想是学习一个Q值表，该表记录了在不同状态下采取不同行动所能获得的长期回报**。通过不断更新这个Q值表，智能体能够逐渐学习到最优的行为策略。Q-Learning算法的关键在于其更新规则，即贝尔曼方程的应用。在实际应用中，我们常常采用其简化形式，通过设置学习率α和折扣因子γ来调整更新的步长和未来奖励的权重。通过本文的分析和实例展示，我们可以看到Q-Learning算法在解决序列决策问题中的有效性和实用性。
2024-04-19 08:46:11
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原创 【机器学习】小波变换在特征提取中的实践与应用
（此处省略模极大值提取的详细代码）基于小波包变换的特征提取小波包变换是对小波变换的扩展，能够提供更精细的频率划分。通过小波包变换，我们可以得到信号在不同频带上的最佳子空间，并提取相应的特征。
2024-04-18 11:14:12
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原创 【数字人】AIGC技术引领数字人革命：从制作到应用到全景解析
AIGC技术在虚拟数字人领域的应用正日益广泛和深入。通过实时交互、情感识别与表达以及个性化定制等能力，虚拟数字人正逐渐成为我们生活中的一部分。未来，随着AIGC技术的不断发展和完善，我们有理由相信，虚拟数字人将在更多领域展现出其巨大的潜力和价值。同时，我们也期待着更多的企业和研究机构能够加入到这一领域的研究和开发中，共同推动虚拟数字人技术的发展和创新。
2024-04-17 19:00:38
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原创 【设计模式】响应式：重塑机器学习的未来
响应式编程（RP）是一种面向数据流和变化传播的编程范式。它关注于数据流的构建和处理，使程序能够自动响应数据的变化并给出相应的结果。在机器学习中，响应式模式的应用场景广泛，从实时数据处理与分析到动态模型调整与优化，再到智能系统自适应与反馈，它都展现出了强大的能力。以实时数据处理与分析为例，传统的数据处理方式往往需要手动编写复杂的逻辑来处理数据的变化。然而，在响应式编程的框架下，我们可以创建一个Observable对象来监听数据流的变化，并使用各种操作符来处理这些数据。
2024-04-17 08:43:30
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原创 图灵奖得主AviWigderson：随机性与AI深度融合，引领计算科学新篇章
总的来说，Avi Wigderson教授的图灵奖获奖成果不仅是对他个人杰出贡献的肯定，也为整个计算科学领域带来了新的思考和发展方向。在AI和深度学习等热门技术的推动下，我们有理由相信，计算科学将迎来更加广阔的发展前景。在训练神经网络时，随机噪声的引入不仅有助于打破模型的对称性，促进网络学习到更加丰富的特征表示，还能在梯度下降过程中提供“探索能量”，帮助网络找到更好的优化结果。这一荣誉不仅彰显了Wigderson教授在计算理论领域的卓越成就，也为当前热门的AI和深度学习领域注入了新的思考和发展动力。
2024-04-16 18:54:15
320
原创 【机器学习】安全领域：突破威胁检测的边界
随着科技的飞速发展，网络安全问题日益突出，传统的安全技术已难以满足当前复杂多变的威胁环境。而机器学习技术的崛起，为安全领域带来了前所未有的机遇。本文将通过实例和代码分析，深入探讨机器学习在威胁检测中的应用，特别是其在恶意软件检测方面的突破。传统的恶意软件检测主要依赖于特征匹配和基于规则的方法。然而，随着恶意软件的不断演变和复杂化，这些方法逐渐暴露出局限性。机器学习模型的出现，为恶意软件检测提供了更加智能和高效的解决方案。
2024-04-16 09:56:48
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原创 机器学习和深度学习的区别
机器学习和深度学习在原理、应用和实现方式上存在着显著的区别。机器学习依赖于人工设计的特征提取器，而深度学习则通过深度神经网络自动学习特征表示。这使得深度学习在处理复杂任务时具有更强的适应性和灵活性。然而，这并不意味着机器学习已经过时或被深度学习所取代，它们各自在不同的应用场景中发挥着重要的作用。随着技术的不断发展，我们相信机器学习和深度学习将在更多领域展现出更大的潜力。
2024-04-15 08:53:37
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原创 【机器学习】贝叶斯算法在机器学习中的应用与实例分析
贝叶斯算法以其独特的概率推理方式在机器学习中占据了重要地位。通过实例和代码的分析，我们验证了贝叶斯算法在分类问题中的有效性和实用性。然而，贝叶斯算法仍然面临着一些挑战和限制，如特征选择、参数优化等问题。未来，我们可以进一步探索贝叶斯算法与其他机器学习算法的结合，以及在更复杂场景中的应用。随着技术的不断进步和数据的不断增长，相信贝叶斯算法将在机器学习领域发挥更加重要的作用，为人工智能的发展注入新的活力。
2024-04-14 21:35:35
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原创 【深度学习】OneFlow深度框架：数据流图与异步计算的科技革新
随着人工智能的浪潮席卷全球，深度学习作为其中的核心驱动力，正推动着各领域的技术革新。而在深度学习的实践中，一个高效、灵活且可扩展的深度学习框架对于模型的开发与训练至关重要。
2024-04-13 17:19:07
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原创 【设计模式】MVVM模式在AI大模型领域的创新应用
在数字化浪潮的推动下，软件应用开发的边界正不断被技术的革新与融合所拓展。其中，MVVM（Model-View-ViewModel）模式以其独特的架构设计理念，为前端开发带来了革命性的变革。如今，随着AI大模型的崛起，MVVM模式与AI技术的结合正成为引领未来智能应用发展的重要力量。**MVVM模式的核心优势在于其高度模块化的代码组织和清晰的职责划分。*通过将数据处理、业务逻辑和界面展示分离，MVVM使得开发者能够更加高效地管理和维护复杂的用户界面。在AI大模型的应用场景中，这种优势尤为突出。
2024-04-12 15:43:36
472
原创 决策树算法：从原理到实践的深度解析
本文通过实例和代码分析，深入探讨了决策树算法的基本原理及其在实际问题中的应用。决策树算法以其直观易懂、易于解释的特性，在分类问题中发挥着重要作用。然而，决策树算法也存在一些局限性，如容易过拟合、对连续特征的处理不够灵活等。未来，我们可以进一步研究决策树的优化算法，以及与其他机器学习算法的融合，以提高其性能和泛化能力。
2024-04-11 10:04:49
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原创 策略模式在AI大模型中的魅力与实例分析
在AI大模型中，这种灵活性尤为重要。随着模型的不断迭代和升级，我们可能需要不断地调整和优化决策逻辑。策略模式使得这种调整变得简单而高效，极大地提高了开发效率和代码质量。此外，策略模式还能够帮助我们提高代码的复用性。由于每种策略都被封装成独立的类，我们可以在不同的场景和项目中重用这些策略类，避免了重复造轮子的问题。综上所述，策略模式在AI大模型中的应用具有显著的优势。它以其简洁优雅的设计和灵活多变的能力，为AI应用的开发和维护提供了有力的支持。
2024-04-10 09:22:42
345
原创 K-means聚类算法：原理、实例与代码分析
通过本文的介绍和实例分析，我们深入了解了K-means算法的原理和应用。在实际应用中，K-means算法可以帮助我们实现对数据的自动分类和聚类，从而发现数据中的潜在结构和规律。然而，K-means算法也存在一些局限性，如对初始聚类中心的敏感性和可能陷入局部最优解等问题。因此，在未来的研究中，我们可以进一步探索如何优化和改进K-means算法，以适应更广泛的应用场景。同时，随着大数据和人工智能技术的不断发展，聚类分析将在更多领域发挥重要作用。相信在未来，我们将看到更多基于聚类分析的创新应用和实践案例。
2024-04-08 08:58:47
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原创 机器学习重塑新闻出版业：个性化推荐系统的应用与实践
机器学习技术在新闻出版业中的应用正在不断深入和拓展。从个性化新闻推荐到自动化内容创作，机器学习正在为新闻出版业带来前所未有的变革。随着技术的不断发展和创新，我们有理由相信，未来新闻出版业将在机器学习的助力下实现更加智能化、高效化和个性化的服务。
2024-04-07 08:52:47
833
原创 打造个性化聊天机器人：本地部署大语言模型Llama2点实战解析
随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型正逐渐渗透到我们生活的方方面面，从智能客服到写作助手，再到虚拟助手，它们以其强大的自然语言处理能力，为我们提供了前所未有的便捷与智能体验。然而，大部分大语言模型产品都基于网络线上运行，对于希望拥有自己个性化聊天机器人的用户来说，如何在本地部署一个高效的大语言模型，成为了一个颇具挑战性的问题。近期，一款名为Llama 2的大语言模型引起了广泛关注。Llama 2是一款开源的大语言模型，其训练数据量已达到7B级别，在上下文长度为4K下的单轮与多轮对话中表现出色。
2024-04-03 09:56:34
524
原创 大模型金融应用：潜力与风险并存
在金融科技飞速发展的今天，以大模型为核心的人工智能技术正在为金融行业带来前所未有的变革。从金融风险管理到量化交易，从个性化投资建议到智能客户服务，大模型的应用场景日益丰富，但同时也面临着数据隐私、模型可解释性等多重挑战。
2024-04-02 09:46:55
472
原创 【Sping Boot与机器学习融合：构建赋能AI的微服务应用实战】
通过将Spring Boot与机器学习结合，我们可以轻松构建赋能AI的微服务应用。Spring Boot简化了应用的开发和部署过程，而机器学习提供了强大的智能化能力。通过本实战案例的演示，我们展示了如何利用Spring Boot和TensorFlow构建一个简单的电商推荐系统微服务，并通过代码进行了佐证。希望这个例子能够激发你对AI与微服务结合的更多思考和实践。
2024-04-01 09:45:14
942
原创 【解码未来：Transformer模型家族引领自然语言新纪元】
Transformer模型家族引领自然语言在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型以其强大的特征提取和生成能力，正逐渐成为主流架构。，这些模型不断推动着NLP技术的发展。本文将深入剖析Transformer模型家族的三个主要类型，并通过实例和代码佐证其应用效果。
2024-03-29 09:47:11
670
原创 【Qt&OpenCV 图像的感兴趣区域ROI】
关于利用Qt进行GUI构建并使用rubberBandChanged进行roi区域获取，或者直接使用OpenCV的roiMat()进行感兴趣区域获取。
2022-12-08 16:03:09
1089
1
原创 【Qt&OpenCV 图像的模板匹配 matchTemplate/minMaxLoc】
关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的matchTemplate/minMaxLoc函数进行图像的模板匹配。软件版本：Qt-5.12.0/OpenCV-4.5.3平台：Windows10/11–64
2022-11-30 15:28:58
1009
原创 【Qt&OpenCV 检测图像中的线/圆/轮廓 HoughLinesP/HoughCircles/findContours&drawContours】
关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLinesP/HoughCircles/findContours&drawContours函数进行图像检测。软件版本：Qt-5.12.0/OpenCV-4.5.3平台：Windows10/11–64
2022-11-29 11:31:41
1643
2
原创 【Qt&OpenCV 图像边缘检测 Sobel/Laplace/Canny】
关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的Sobel/Laplace/Canny函数进行图像边缘检测。软件版本：Qt-5.12.0/OpenCV-4.5.3平台：Windows10/11–64
2022-11-25 15:36:16
1376
原创 【Qt&OpenCV 图像的形态学变换 morpholgyEx】
关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的morphologyEx函数进行图像形态学变换处理。软件版本：Qt-5.12.0/OpenCV-4.5.3平台：Windows10/11–64
2022-11-24 14:10:40
754
原创 【Qt&OpenCV 图像阈值操作 threshold】
关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的threshold函数进行图像阈值处理。软件版本：Qt-5.12.0/OpenCV-4.5.3平台：Windows10/11–64
2022-11-24 10:31:13
753
原创 【Qt&OpenCV 图像平滑/滤波处理 -- Blur/Gaussian/Median/Bilateral】
以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的Blur/Gaussian/Median/Bilateral函数进行图像平滑处理。软件版本：Qt-5.12.0/OpenCV-4.5.3平台：Windows10/11–64
2022-11-21 15:37:31
1458
2
原创 【Qt&OpenCV 直方图均衡 CLAHE】
关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的CLAHE进行直方图均衡处理。CLAHE类是OpenCV中进行对比度受限的自适应直方图均衡的基类。
2022-11-18 15:51:31
943
原创 【Qt&OpenCV 直方图计算 split/calcHist/normalize】
以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的split/calcHist/normalize函数进行直方图计算。软件版本：Qt-5.12.0/OpenCV-4.5.3平台：Windows10/11–64cv::splitcv::splitsrc/m:要进行分离的图像矩阵；mvBegin:Mat数组的首地址；mv:vector对象；
2022-11-16 13:36:56
1229
原创 【Qt&OpenCV 图像旋转getRotationMatrix2D】
Qt构建GUI，OpenCV的getRotationMatrix2D和warpAffine进行图像转换
2022-11-15 14:30:29
593
原创 【Qt&OpenCV QGraphicsView显示OpenCV读入的图片】
文章目录前言一、新建Qt项目[ProjCV]1. Qt--如下7图所示建立新项目，命名：ProjCV，Detials页面内容采用默认，可以自己规划命名。2. OpenCV--在.pro和.h文件中添加配置二、UI设计三、mainwindow.h文件四、mainwindow.cpp文件五、运行展示总结前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt控件GraphicsView
2022-04-13 19:49:59
3890
原创 【Qt+OpenCV配置简介】
【Qt&OpenCV】Qt+OpenCV配置简介文章目录【Qt&OpenCV】Qt+OpenCV配置简介前言一、Qt安装二、OpenCV安装Qt配置OpenCV测试总结前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于两者的配置，这是关于学习历程的开始。 软件版本：Qt-5.12.0/OpenCV-4.5.3 平台：Windows10/11--64
2022-04-11 17:45:09
4047
white-paper-best-practices-for-a-successful-development-project_cn_web.pdf
2021-02-06
Motion+Studio+v1.9.2.1.zip
2020-01-02
PCI-1245L_User manual_(CH).pdf
2020-01-02
Halcon在各编译环境中的例程
2019-02-11
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