🔥机器学习强基计划开始🔥 👇强基计划的内容和愿景 https://blog.csdn.net/FRIGIDWINTER/article/details/125711256 让我们一起从理论到实践攻克机器学习，为从事相关工作或科研打下基础！

我们一起来学习吧~ On the Unreasonable Effectiveness of Feature propagation in Learning on Graphs with Missing 论文阅读笔记_Yuetianw的博客-CSDN

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百度首席科学家吴恩达和中国著名科幻作家刘慈欣同台，在思维的碰撞中畅享人工智能未来的20年

(150条消息) 什么是P = NP?问题_一只咸鱼。。的博客-CSDN博客

脱离具体应用场景空谈学习算法的优劣毫无意义，这就是机器学习视角下的“天下没有免费午餐”定理”。本文详细总结机器学习领域的若干重要指导思想，为机器学习领域的探索建立理论指导

用最通俗的例子和语言解释什么是机器学习，接着介绍机器学习和人工智能的关系，机器学习的用途以及学习路线

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自然语言处理是人工智能领域的前沿学科和热点方向，本文试着用NLP文章生成模型写了2022年高考作文题，有点意思

• 这是机器未来的第7篇文章写在前面：- 博客简介：专注AIoT领域，追逐未来时代的脉搏，记录路途中的技术成长！- 专栏简介：本专栏的核心就是：快！快！快！2周快速拿下Python，具备项目开发能- 面向人群：零基础编程爱好者- 专栏计划：接下来会逐步发布跨入人工智能的系列博文，敬请期待    - Python零基础快速入门系列    - Python数据科学

大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 ViT 算法的设计与实现，包括代码。

大家好，我是极智视界，本文介绍一下 NVIDIA Jetson DLA 硬件系统架构。希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

目前主流的Python开发IDE主要有PyCharm、JupterNotebook，VsCode等，以前主流时PyCharm，随着VsCode插件的丰富，目前VsCode已经成为主流的顶流了。本文将采用Anaconda+VsCode+JupyterNotebook的方案，环境安装完毕后，将拥有Python运行环境、常见的Python库例如python三剑客：Numpy、matplotlib、pandas、机器学习库sklearn全都有了。

大数据可视化实训 通过flask，echarts展示大屏幕

整个项目源码：GitHub引言本次分享主要介绍，如何对道路上的汽车进行识别与跟踪。这里我们实现一个简单的demo。后续我们还会对前面的代码及功能进行重构，从而进一步丰富我们的功能。项目软件框架下图是车辆检测的实现流程图： 具体内容如下： 在有标签的训练数据集上进行Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取 Nor...

文章目录前言异常类型离群值2.尖峰与电平转化3.模式变化4.季节性总结前言用户在构建模型之前需要决定的第一件事是将问题表述为监督学习问题还是无监督问题。监督学习方法基于时间序列和训练集中的正常/异常标签训练模型，而无监督方法仅基于时间序列和领域知识构建模型，不需要标记数据。现实世界的异常检测问题通常缺乏标记的历史异常，这可能会阻止用户构建稳健的监督模型。在这种情况下，无监督/基于规则的方法是更好的选择。异常类型异常是一个广义的概念，它可以指代时间序列中许多不同类型的事件。根据具体情况，价值飙升

【五一技术分享】介绍感知机、多层感知机的概念、理解以及代码实现

传统算法无法在有限的时间内精确求解智能算法寻求在求解时间和求解速度上的平衡，在可接受的花费（计算时间、占用空间等）下给出待解决优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。这类算法中的每一个算法都以人类、生物的行为方式或物质的运动形态为背景，经过数学抽象建立算法模型，通过计算机的计算来求解组合最优化问题，因此启发式算法也称为智能优化算法。

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