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【云原生 | Docker】部署 Django & Nginx & Gunicorn

本文从nginx快速掌握到使用,gunicorn快速掌握到使用,实现小白快速搭建django项目,并对可能出现的报错进行了分析

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#云原生#docker#django +2
【数据挖掘 & 机器学习 | 时间序列】时间序列必备工具箱: 自相关与偏相关检验

本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅。

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#数据挖掘#机器学习#人工智能
【数据挖掘 | 关联规则】FP-grow算法详解(附详细代码、案例实战、学习资源)

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#数据挖掘#算法#学习
【数据挖掘 | 关联性分析】万字长文详解关联性分析,详解Apriori算法为例,确定不来看看?

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#数据挖掘#算法#人工智能 +2
【数据挖掘 | 相关性分析】Jaccard相似系数详解、关于集合的相关性(详细案例、附完详细代码实现和实操、学习资源)

本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅。

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#数据挖掘#学习#人工智能
【数据挖掘 & 机器学习 | 时间序列】时间序列必学模型: ARIMA超详细讲解

我们首先捋清楚下面四个。AR(自回归)模型是一种仅使用过去观测值来预测未来观测值的模型。它基于一个假设,即当前观测值与过去观测值之间存在一种线性关系,可以用来描述时间序列数据的自相关性。AR模型的阶数表示过去的观测值对当前观测值的影响程度,例如AR(1)表示只考虑一个过去观测值的影响。MA(移动平均)模型是一种把一个时间序列看作是过去若干期噪声的加权平均,即当前的观察值是由过去的白噪声通过一定的线

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#数据挖掘#机器学习#人工智能
【深度学习 | ResNet核心思想】残差连接 & 跳跃连接:让信息自由流动的神奇之道

在神经网络中,残差连接和跳跃连接是两个重要的概念,它们被广泛应用于解决梯度消失、信息丢失等问题,提升了深度神经网络的性能。残差连接通过引入捷径连接和残差学习机制,使得网络能够更轻松地训练,并在计算机视觉任务中取得显著成果。跳跃连接允许信息更自由地流动,并保留了输入数据中的细节和语义信息。它的设计使得信息更容易传播到后面的层次,避免了信息丢失。通过求和操作或拼接操作,跳跃连接将输入数据直接添加到网络

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#深度学习#人工智能#机器学习 +2
微信热议:AI工程师面试到底在问什么

2026年AI工程师面试风向突变,从模型调参转向工程落地。

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#微信#人工智能#面试
微信热议:AI工程师面试到底在问什么

2026年AI工程师面试风向突变,从模型调参转向工程落地。

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#微信#人工智能#面试
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