logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

Rust 和区块链编程训练营:从零到专家

可能是由于你的努力,你读完了所有 1000 页,那么很可能你处于一种量子状态,你觉得你似乎对这个主题既熟悉又不熟悉。你可能有一个强大的工具,但你对它没有信心因为你从来没有使用过那个工具来构建任何东西,而且你不确定你是否可以使用这个工具来构建任何有意义的东西。您将从 Rust 编程和区块链的新手成为两者的专家。由于许多区块链技术都在复杂的技术文档中进行了解释,许多人可能会认为区块链是令人困惑的东西。

#rust#区块链#开发语言
OpenClaw快速入门:搭建你的第一个自主智能体

课程全程实操,将完成可启停、可更新的OpenClaw实例搭建,实现两款工具的安全对接,打造每日简报的可复用技能,配置多重安全防护策略,并掌握日志、更新、备份恢复等基础运维操作。课程聚焦实操落地与核心基础,根据个人基础和环境配置,约1小时即可完成学习。你将搭建由自己掌控的智能体,可选择本地Docker部署或基于Linux虚拟机部署,最终实现能持续创造价值的可复用工作流。本实战入门课程将教你完成Ope

文章图片
#人工智能
人工智能 |自然语言生成

例如,使用 2005 年 7 月 1 日的历史数据,该软件生成了星期五的草花粉水平已从昨天的中等水平增加到高水平,该国大部分地区的值约为 6 到 7。相比之下,由人类气象学家根据这些数据撰写的实际预测是,预计苏格兰大部分地区的花粉计数将保持在 6 级的高水平,甚至在东南部也将保持在 7 级。例如,将周五的草花粉水平已从昨天的中等水平增加到高水平,全国大部分地区的草花粉水平将在 6 到 7 左右合并

文章图片
#人工智能
机器人工程:机会、技能和职业道路

在美国,机器人工程师的就业市场预计将在 6.4 年至 2016 年间增长 2026%,毕业生的薪水从 35,000 美元到 50,000 美元不等,拥有博士学位的人的薪水从 75,000 美元到 100,000 美元不等。总体而言,机器人工程师可以利用他们在设计、开发和实施机器人系统方面的技能,在不同的环境中找到就业机会。此外,机器人工程师需要专注于解决方案!如果本博客中讨论的技能和方面符合您的抱

文章图片
#人工智能
机器学习中的高斯过程

后验分布提供了与建模函数相关的不确定性的动态和数据驱动表示,随着数据的增加,后验分布会变得更加清晰和准确。代表了我们对我们正在建模的函数的第一个假设,作为高斯过程的起点。是高斯过程中的一个基本概念,它表达了我们根据数据观察对我们正在建模的功能的修正观点。在观察数据点时,借助贝叶斯定理,将先验分布与观察到的数据的可能性相结合,获得后验分布。的美妙之处在于它们能够捕获数据中的复杂模式和关系,而无需预先

文章图片
#机器学习#人工智能
什么是扩散模型?

扩散模型是学习反转扩散过程以生成数据的生成模型。从本质上讲,这些模型作为反向扩散现象运行,其中噪声以正向方式引入数据,并以反向方式去除以生成新的数据样本。通过学习反转这个过程,扩散模型从噪声开始,逐渐对其进行去噪,以产生与训练示例非常相似的数据。在训练过程中,模型学习预测在前进过程的每一步添加的噪声。和神经网络预测的噪声εθ​.score 函数估计与噪声相关的数据分布的梯度,在指导反向过程方面起着

文章图片
#大数据
什么是图像识别?

图像识别算法有助于识别相似照片、相关图像的来源、有关图像所有者的信息、使用相同图像的网站、图像复制和其他相关数据。是“You Only Look Once”的缩写,是一种广泛使用的计算机视觉算法,用于快速发现图像中的对象。图像是事物在 2 维平面上的视觉表示,包含有关项目、场景等的一些信息。简单来说,它是软件的一种能力,或者我们可以说,是一个用于识别、检测和分析其周围事物、人物、地点和数字媒体中的

文章图片
Build a Serverless Score Tracker with AWS for VR & Unity

此实践课程将逐步引导您使用AWS Lambda、DynamoDB、API Gateway和Cognito设置安全、可扩展的后端,然后使用OpenXR和Meta Quest3、将其连接到在Unity上运行的VR游戏您将从一个简单的VR枪射击场场景开始,然后逐渐集成一个实时更新玩家分数的云后端。在本课程结束时,您将拥有一个完全工作的无服务器系统,该系统使用Cognito验证用户,在DynamoDB中存

文章图片
#3d
机器学习数学

最后更新:2025年8月29日​​​​​​​数学是机器学习的基础。数学概念在理解模型如何从数据中学习并优化其性能方面起着重要作用。它们构成了大多数机器学习算法的基础。

#机器学习#学习#算法
药物发现与化学信息学中的机器学习应用

课程讲解如何结合Python、机器学习、人工智能与化学信息学,构建现代计算药物发现中常用的实用解决方案,核心学习内容包括:科学计算所需的Python基础、数据处理与预处理、分子表征方式、机器学习模型的构建与评估、模型性能指标解读、虚拟筛选工作流、药代动力学过滤概念,以及实际药物发现项目的搭建方法。课程采用实操项目驱动的教学方式,并非纯理论讲解,学习者将亲手构建化学信息学机器学习模型、定量构效关系模

文章图片
#算法
    共 64 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 7
  • 请选择