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深度学习-卷积神经网络

对图像矩阵与滤波器矩阵进行对应相乘再求和运算,转化得到新的矩阵。作用:快速定位图像中某些边缘特征英文:convolition将图片与轮廓滤波器进行卷积运算,可快速定位固定轮廓特征的位置计算机根据样本图片,自动寻找合适的轮廓过滤器,对新图片进行轮廓匹配自动求解W,寻找合适的过滤器一个过滤器不够,需要寻找很多过滤器池化:按照一个固定规则对图像矩阵进行处理,将其转换为更低维度的矩阵保留核心信息的情况下,

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#深度学习#cnn#人工智能
Pandas 停车场数据、数据分析数据可视化、实战练习(带资源)

Pandas 停车场数据、数据分析数据可视化、实战练习数据表停车时间数据分析import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdata=pd.read_excel('停车场信息表.xlsx')# 排除进入停车场未出停车场的车data=data.loc[data['timeout']!=0]data['timein']=pd.to_datetime(

#数据分析#机器学习#python +1
计算机图形学 期末复习 微课版 孔令德 一、导论 期末复习

计算机图形学是一门研究如何利用计算机表示、生成、处理和显示图形的学科计算机图形学是研究如何利用计算机把描述图形的几何模型通过指定的算法和程序转化为图像并进行显示的一门学科图形的表示方法为参数法和点阵法。一般用参数法描述的图形仍然称为图形(graph)。点阵法说在显示阶段用具有颜色信息的像素点阵来表示图形的一种方法,描述的图形常称为图像(image)。计算机图形学将三维模型“画”为二维图像计算机图形

深度学习-循环神经网络-RNN实现股价预测-LSTM自动生成文本

解决更复杂的序列任务,可以把单层RNN叠起来或者在输出前和普通mlp结构结合使用。模型结构:单层LSTM,输出有20个神经元;词汇数值化:建立一个词汇-数值一一对应的字典,然后把输入词汇转化数值矩阵。模型结构:单层RNN,输出有5个神经元;每次使用前8个数据预测第9个数据。前部序列的信息经处理后,作为输入信息传递到后部序列。序列模型:输入或者输出中包含有序列数据的模型。基于文本内容及其前后信息进行

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#深度学习#rnn#人工智能
深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

机器学习领域中非常经典的一个数据集,由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。

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#深度学习#分类#人工智能
Python数据分析-NumPy模块-创建数组

NumPy模块最主要的特点就是引入了数组的概念。数组是一些相同类型的数据的集合,这些数据按照一定的顺序排列,并且每个数据占用大小相同的存储空间。要使用数组组织数据,首先就要创建数组。NumPy模块提供多种创建数组的方法。使用array()函数创建数组from numpy import arraya=array([1,2,3,4])//使用array()函数基于列表创建一维数组b=array(['编

#python#numpy#数据分析
LangChain 1.0 框架基础入门实战

LangChain 1.0是一个构建LLM应用的完整框架,核心功能包括构建RAG问答系统、Agent工具调用和工作流编排。其架构分为多层:统一模型抽象层支持20+厂商模型;工具层提供100+内置工具和自定义能力;Agent层实现标准化决策闭环;工作流层支持图结构任务编排;底层Runnable引擎统一所有组件接口。新版本强化了可观测性,深度集成LangSmith平台实现全链路监控。LangChain

#人工智能#python
LangChain1.0核心依赖包及作用

LangChain 1.0采用模块化架构设计,包含多个功能分明的子包。核心包langchain-core提供基础抽象和LCEL表达式语言;主包langchain作为应用入口,包含智能体、链式调用等高级功能;langchain-community集成社区维护的第三方组件;厂商专用包(如langchain-openai)提供深度集成;langchain-classic则用于旧版本兼容。这种架构既保持了

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#人工智能
大模型概述

大模型属于Foundation Model(基础模型)[插图],是一种神经网络模型,具有参数量大、训练数据量大、计算能力要求高、泛化能力强、应用广泛等特点。与传统人工智能模型相比,大模型在参数规模上涵盖十亿级、百亿级、千亿级等,远远超过传统模型百万级、千万级的参数规模。不同于传统人工智能模型通过一定量的标注数据进行训练,一个性能良好的大模型通过海量数据及设计良好、内容多样的高质量标注语料库进行训练

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#人工智能#机器学习#数据挖掘
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