使用TensorFlow和Python从零到英雄的导航之路，一位友好的向导

最新推荐文章于 2025-06-17 15:11:16 发布
最新推荐文章于 2025-06-17 15:11:16 发布
阅读量122 收藏
点赞数
分类专栏： 如何学习TensorFlow：从入门到实战 文章标签： 人工智能 机器学习 tensorflow ai
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Knowledgebase/article/details/133847413
版权
本文以轻松的咖啡和Python编程类比，介绍了人工智能和机器学习的基础，强调数据和算法的重要性。通过Python的易用性和数据管理能力，展示了其在AI领域的价值。随后，文章引入TensorFlow，通过训练神经网络的故事，揭示了其在构建和训练模型中的作用，最后鼓励读者通过实践和持续学习来深化AI知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

踏上一段令人愉悦的旅程，从零开始理解人工智能（AI），无缝地融入与日常生活相关的例子！ 🌱🤖 从理解其核心到应用TensorFlow和Python 🐍，我们的旅程承诺是一次启发性和友善的思想交流，而不是通常笼罩在技术学习中的复杂性。让我们深入探讨，共同探索，并编写我们的AI掌握故事，确保每一步都牢固扎根于简单和实用性！

1. 🌱 知识的种子发芽：掌握人工智能和机器学习的基础
冲调完美的咖啡：AI和ML如同早晨的咖啡 ☕️想象一个温馨的、阳光明媚的早晨，新煮咖啡的香气弥漫在空气中。让我们踏入这个日常的煮咖啡过程，将其与迷人的人工智能（AI）和机器学习（ML）世界进行愉快的类比。 🌞☕️

1.1 通过咖啡镜头理解AI和ML ☕️🤖
就像我们不会不了解咖啡机是如何工作的而开始一天一样，踏上AI之旅需要理解AI和ML的核心。

人工智能，或者我们友好的‘AI’，就像一台高级的咖啡机，不仅可以冲泡咖啡，还能学习你喜欢的方式

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
强化学习 A2C算法
tony365的博客
06-13 1274
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
SHAP（夏普利加性解释，Shapley Additive Explanations）
qq_52810166的博客
06-16 718
SHAP解释了模型预测与特征的关系，有助于透明化AI的决策过程。
Spring AI 与 SOFA AI：发展历程与核心技术解析
sadsasdsdsdasda的博客
06-17 568
Spring AI 作为 Spring 官方推出的 AI 开发框架，凭借其简洁的 API 设计、强大的生态兼容性和良好的可扩展性，正在成为 Java 开发者构建 AI 应用的首选方案。特别是其对MCP 协议的支持模型增强能力和可观测性体系的建设，为构建企业级 AI 应用提供了坚实的基础。虽然 SOFA AI 在金融级场景下有着更成熟的落地经验，但 Spring AI 凭借开源社区的力量和 Spring 生态的强大影响力，正在快速追赶。
相关类可视化图像总结
2201_75563414的博客
06-15 778
本文介绍了6种常见的数据相关性可视化方法：1）散点图用于分析两变量相关性；2）气泡图通过气泡大小展示三维数据；3）相关图用热力图形式呈现变量相关系数矩阵；4）热力图直观显示二维数据分布；5）二维密度图展示大数据量分布密度；6）平行坐标图可视化多维数据模式。每种方法均配有Python实现代码及应用场景说明，适用于不同维度和规模的数据相关性分析，帮助快速识别变量间关系模式。
深度学习笔记
qq_65800683的博客
06-16 684
本文介绍了使用Python实现K-Means聚类和数据降维(PCA)的方法。在聚类部分，通过sklearn生成模拟数据，训练K-Means模型将300个二维样本划分为3个簇，并可视化聚类结果和中心点。在降维部分，演示了用PCA将3维数据降至2维的过程，生成了包含3个类别的300个样本，通过主成分分析实现降维并绘制散点图展示降维效果。两种方法都使用了matplotlib进行结果可视化，包括设置图表标题、坐标轴标签、图例和网格线等细节。代码示例均给出了详细的逐行注释说明。
一分钟介绍Kubernetes
jackson_lingua的博客
06-15 933
Kubernetes是由Google开发的开源容器编排平台，用于自动化管理容器化应用的部署、扩展和运维。其核心特点包括集群管理、自我修复、弹性伸缩、声明式配置和服务发现等。Kubernetes采用主从架构，核心组件包含etcd存储、Kubelet和Kube-proxy。与Docker不同，Kubernetes专注于容器集群管理和编排。通过YAML文件定义应用状态，可实现快速部署。作为云原生应用的事实标准，Kubernetes由CNCF管理，已成为现代化分布式系统的重要基础设施。
智能数据标签引擎：企业级分类分级与动态管控实践
KKKlucifer的博客
06-16 665
在数字化转型浪潮中，企业数据量呈爆发式增长，数据的多样性和复杂性也不断提升。如何对海量数据进行高效分类分级，并实施动态管控，成为企业释放数据价值、保障数据安全的关键挑战。智能数据标签引擎应运而生，它通过引入先进的人工智能和机器学习技术，为企业构建起一套精准、灵活的数据管理体系。本文将深入探讨智能数据标签引擎的核心能力、应用场景，并推荐几款国内头部网安的数据分类分级平台，助力企业提升数据治理水平。
为什么在自动微分操作中要设置梯度清零
weixin_67868534的博客
06-13 505
为什么要设置梯度清零？获取x点的梯度值: x.grad,会使梯度值不断累加，导致梯度爆炸，所以需要设置清零操作
扣子工作流：重塑企业流程的智能引擎
2202_75469062的博客
06-16 500
扣子工作流是一款新一代智能工作流平台，帮助企业优化业务流程、提升运营效率。其核心功能包括动态流程引擎、自动化任务处理、多模态交互和智能知识库管理，支持灵活配置流程、自动执行任务、多方式交互和知识管理。适用于客户服务、项目管理、行政审批和供应链管理等全业务场景，实现高效协同与智能处理。平台具备强大的系统集成能力、智能数据分析功能和可靠的安全防护机制，助力企业数字化转型。扣子工作流通过一站式解决方案，有效提升企业效率、降低成本，成为数字化升级的可靠伙伴。
AI 在创新创业比赛的 10 大应用：从创意激发到成果转化
weixin_47696437的博客
06-16 331
同时，通过分析优秀路演视频的节奏、肢体语言等要素，为参赛者提供演讲技巧建议，甚至利用虚拟形象进行模拟路演训练。AI 自动处理财务数据，根据历史数据和市场趋势，运用时间序列分析、回归分析等算法，构建财务预测模型。通过输入不同的盈利模式、成本结构、定价策略等参数，模拟预测项目的盈利能力和发展趋势，帮助参赛者优化商业模式，提升方案可行性。AI 分析参赛者的技能特长、性格特点、项目经验等信息，通过协同过滤和匹配算法，推荐互补性强的团队成员。针对技术类项目，AI 分析代码质量、算法效率、系统架构等，提出优化建议。
从认识AI开始-----Diffusion Model
weixin_48222697的博客
06-14 1216
扩散模型(Diffusion Model)是一种新型生成模型，通过逐步加噪和去噪过程实现高质量样本生成。其核心包括正向扩散（逐步添加高斯噪声将图像变为纯噪声）和反向生成（学习从噪声重建图像）。模型基于马尔科夫链假设，利用重参数技巧和KL散度优化，通过最大化ELBO间接实现极大似然估计。相比GAN和VAE，扩散模型训练更稳定，生成质量更高，已在图像、音频等领域广泛应用。文章详细推导了数学原理，并提供了简单的PyTorch实现代码，展示了模型训练和采样过程。
基于边缘计算的丝杆状态实时监测系统设计？
demaichuandong的博客
06-13 493
摘要：基于边缘计算的丝杆状态监测系统采用三层架构设计，包含感知层（传感器采集振动、温度等数据）、边缘层（实时数据处理和异常检测）和云端（数据存储与深度分析）。关键技术包括数据滤波压缩算法、机器学习故障预测模型（如LSTM）、低功耗通信协议（MQTT）及安全冗余设计。该系统可实现毫秒级响应，降低75%带宽需求，通过边缘-云协同计算提高设备预测性维护效率，典型应用于工业领域丝杆运行状态监测与故障预警。
深度解析一下 llama.cpp 的源代码
u011091936的博客
06-13 582
当 llama.cpp 准备执行推理时，它会调用 ggml_ 系列函数（如 ggml_mul_mat, ggml_add）来定义需要执行的操作。这些函数并。
激活函数-sigmoid、tanh、relu、softmax对比
weixin_67868534的博客
06-16 1040
本文解析了神经网络激活函数的核心作用与选型建议。激活函数通过引入非线性特性使网络能学习复杂模式，其作用包括控制输出范围（如Sigmoid输出概率、ReLU过滤负值）和优化训练动态（缓解梯度消失）。常见激活函数分为饱和类（Sigmoid/Tanh）和非饱和类（ReLU/LeakyReLU），分别适用于不同场景：二分类输出推荐Sigmoid，CNN隐藏层优选ReLU，RNN适合Tanh。深层网络建议使用ReLU变体以避免梯度消失，资源受限时选择计算简单的激活函数。实际应用中需结合任务需求和数据特性进行实验验证。
互联网大厂Java求职面试：AI与大模型技术在电商系统中的架构设计与性能优化
在未来等你的专栏
06-15 714
金句 | 场景背景 || “模型就像我的头发，越长越乱，不剪不行。” | 在讨论模型训练和优化时，形象地比喻模型复杂度增加带来的挑战。| “缓存是冬天的棉袄，少了就不行。” | 在讨论缓存策略时，用生活化的比喻说明缓存的重要性。| “Kubernetes是云时代的操作系统，我就是它的运维工程师。” | 在谈论Kubernetes调度和资源管理时，自信满满地表达对技术的理解。| “AI模型就像我的女朋友，有时候温柔，有时候暴躁。” | 在讨论模型推理和性能波动时，用幽默的方式形容模型的不稳定性。
LLM 为什么需要 RLHF
AI浩
06-16 489
RLHF 通过。
优秀的大语言模型
dailittledragon的博客
06-13 529
‌（如GLM-4教育场景优化），通用大模型逐步向专业化、轻量化演进26。‌（如DeepSeek R1成本控制）与 ‌。‌：2025年模型竞争焦点转向 ‌。
langchain从入门到精通（九）——ChatGPT/Playground手动模拟记忆功能
swpucwf的博客
06-15 424
chat_message_history：存储历史消息列表。moving_summary_buffer：移除消息的汇总字符串。summary_llm：生成摘要的 LLM，接收 summary（当前摘要）、query（人类提问）、content（AI生成）。max_tokens：限制记忆模块存储消息的最大 token 数。get_num_tokens：用于统计传入的文本的 token 数。
BizFinBench任务解析
最新发布
liliang199的专栏
06-17 369
Question: 你是一位经验丰富的金融数据分析师，请根据以下，回答出，并给出你的理由。question: 在2024年8月至2024年9月期 间，百度的收盘价大于90.00美元的天数 有几天？股票代码 股票简称 收盘价(20240801) ……收盘价(20240830)金融命名实体抽取(Financial Named Entity Recognition)这里从BizFinBench涵盖的5个维度出发，细分为9个子类别分别示例测试例。金融知识问答(Financial Knowledge QA)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Knowledgebase

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值