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浅谈人工智能发展趋势

人类科技发展的主线正沿着“能源”和“新型”展开。AI的尽头是光伏和储能。

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#人工智能
机器学习中的统计学基础

观察结果:离散层度:两幅图中蓝色点比较集中,另外两幅中比较分散,它们描述的是方差情况。比较集中的属于方差小的,比较分散的属于方差大的情况。蓝色与红色靶心区域的位置关系:靠近红色靶心的属于偏差较小的情况,远离靶心的属于偏差较大的情况。离散程度:反映各变量远离其中心值的程度。常用指标:极差 方差...

#人工智能#机器学习
浅谈代理流程自动化 (APA)

APA(代理流程自动化)是利用大型语言模型(LLM)实现复杂工作流动态自动化的新一代技术。相比传统RPA(基于规则)和IA(智能自动化),APA通过AI代理实现自主任务解析、动态工作流构建和实时决策,具有更高灵活性。其核心优势包括:自动化复杂流程、减少人工干预、持续自我优化及快速部署。然而,APA也面临决策可靠性、系统集成、数据安全等挑战。作为数字自动化的未来趋势,APA将推动人机协作模式发展,但

#自动化#人工智能#运维
大数据技术之Hadoop概述

一、Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。二、Hadoop优势1)高可靠性:Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失。2)高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以

#hadoop#大数据#mapreduce +1
浅谈神经网络模型

一般的,神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈,可以分为两种:前馈神经网络和反馈神经网络。

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#神经网络#人工智能#深度学习
浅谈神经网络模型

一般的,神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈,可以分为两种:前馈神经网络和反馈神经网络。

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#神经网络#人工智能#深度学习
机器学习之K近邻(KNN)算法

一、K近邻(KNN)简介最简单最初级的分类器,就是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类K近邻(k-nearest neighbour, KNN)是一种基本分类方法,通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,其

#python#算法#机器学习 +1
如何写论文摘要?

什么是摘要论文一般应有摘要,有些为了国际交流,还有外文(多用英文)摘要。它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其他用是不阅读论文全文即能获得必要的信息。摘要的作用论文摘要是对整篇论文内容的精简陈述,概括了论文主要的要点。论文摘要一般能很好的表明这篇论文所研究的目的、研究的方法、以及研究后所得出的结论。论文摘要可以说是一篇简短且具备完整性的短文。摘要内容论文摘要要有目的、方法、结果和结论这四要素。论

#全文检索
浅谈神经网络模型

一般的,神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈,可以分为两种:前馈神经网络和反馈神经网络。

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#神经网络#人工智能#深度学习
Linux系统下OFED下载安装(离线版)

在这里选择5.1-2.5.8.0的版本下载。检查端口的模式是否为 InfiniBand。选择合适的OFED版本下载安装包。进入对应目录执行安装。

#linux#运维#服务器
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