思腾云计算

最新推荐文章于 2025-12-05 20:45:00 发布
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#目标检测 #机器学习 #语音识别 #计算机视觉 #人工智能 #神经网络 #深度学习

博客围绕人工智能领域展开，涉及目标检测、语音识别等内容。运用机器学习、深度学习等技术，借助神经网络实现相关功能，属于计算机视觉范畴，展现了人工智能在这些方面的应用。

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思腾合力 云服务器上传文件和镜像以及提交作业的详细教程
weixin_38638559的博客
08-08 2772
目录docker安装上传文件到集中式存储用docker制作镜像运行容器升级python到3.7.10 docker安装 参考1 参考2 上传文件到集中式存储 直接上传文件 如果文件夹过大，建议压缩以后再上传（这里上传的是.tar.xz压缩包）, 解压 xxx.tar.xz 文件 # 进入网页版SSH的挂载目录 $ cd /root/data # 用xz命令解压成tar包 $ xz -d xxx.tar.xz # 用tar命令解压完成 $ tar xvf xxx.tar 用scp上传文件
思腾多功能网络教室整体解决方案.doc
05-02
思腾多功能网络教室整体解决方案，由广东思腾信息技术有限公司提出，旨在解决网络计算机（NC）在教育行业中应用的诸多局限。在概述中，解决方案指出随着国产CPU的研发成功和批量生产，网络计算机在国内市场日益兴盛...
合力思腾：2019年半年度报告.PDF
05-30
这表明合力思腾在云计算领域具有较强的技术积累和创新能力。 2. **质量管理与社会责任**：在2019年上半年，合力思腾的子公司网鼎明天顺利通过了GB/T 24001环境管理体系和GB/T 28001职业健康安全管理体系的年度监督...
只有做好物流才有精益JIT——聚思腾制造行业解决方案.pdf
05-13
聚思腾信息技术有限公司，作为领先的供应链管理解决方案提供商，提出了“只有做好物流才有精益JIT”的制造行业解决方案。通过深入分析和大量的业务实践，聚思腾认为要达到精益生产的目标，企业需要重视供应链系统...
合力思腾：2019年年度报告.PDF
05-22
北京合力思腾科技股份有限公司2019年年度报告 本报告是北京合力思腾科技股份有限公司（以下简称“公司”）对2019年的年度报告。报告中披露了公司的发展情况、财务状况、管理层讨论与分析、重要事项、股东情况、融资...
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 831
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
【模式识别与机器学习（15）】机器学习算法-主成分分析
hiliang521的博客
12-02 854
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
机器学习（一）
weixin_52554463的博客
12-01 925
机器学习学习笔记
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
2303_77568009的博客
12-03 1481
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
当AI遇见MEMS：机器学习如何优化微振镜的控制与可靠性预测
m0_57847742的博客
12-04 1014
您认为在控制优化与可靠性预测这两个方向中，哪一项的产业化落地会更快，面临的障碍更小？
0013机器学习聚类算法（无监督算法）
最新发布
老欧学视觉的博客
12-05 613
机器学习聚类算法摘要 聚类是一种无监督学习技术，通过将相似数据对象聚集到同一簇中，同时最大化不同簇之间的差异性。K-means是最常用的聚类算法之一，其思想简单但效果显著，广泛应用于市场划分、机器视觉等领域。K-means通过迭代优化聚类中心位置实现数据分组，但存在需要预先确定K值和初始中心敏感的问题。肘方法通过观察不同K值下误差平方和的变化趋势来确定最佳聚类数，而K-means++算法改进了初始中心选择方式。实际应用中，K-means可用于鸢尾花数据集等分类任务，通过轮廓系数等指标评估聚类效果。
正态分布：机器学习中的统计基石与高斯遗产
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
12-01 840
正态分布不仅仅是统计学中的一个公式，它是理解随机现象的基础框架。在机器学习中，正态分布的假设虽然有时过于理想化，但它提供了强大的数学工具和直观的解释框架。然而，现实世界的数据常常偏离正态性（如金融数据中的厚尾分布），这推动了更复杂分布模型的发展，如t分布、拉普拉斯分布、广义极值分布等。此外，非参数方法（如核密度估计）和不做分布假设的机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）也在许多场景下表现出优越性。即使面对复杂的世界，通过恰当的数学模型，我们仍然能够捕捉和利用其中的规律性。
【模式识别与机器学习（14）】惰性学习kNN（聚类分析）【3】K-means算法中K值确定的五种方式
hiliang521的博客
12-02 681
【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
12-05 562
在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
【机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用】
weixin_51101456的博客
12-02 246
深度技术融合，聚焦前沿应用：☆ 核心特色在于将机器学习（ML）与人工智能（AI）技术（SVM, BP/CNN/LSTM, 迁移学习， SVR, KMeans, DBSCAN, LOF, 深度学习）深度、系统地应用于电池管理（BMS）的核心痛点问题：SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测（RUL）、热失控预警。☆ 在每个应用领域内，通常遵循 “概述->传统/基础方法->先进/复杂方法（深度学习、迁移学习、联合预测）->实例验证” 的递进结构，便于学员逐步深入。
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
y2715163545的博客
12-01 761
在此背景下，智能化、高精度、高可靠的电池管理技术已成为产业升级和学术研究的关键突破口。课程在SOC、SOH、RUL、热失控预警等每个核心应用模块后，都有具体的技术实例（如“基于支持向量机的SOC估计”、“基于深度学习的寿命预测方法”、“基于实车运行大数据的电池SOH估计”、“基于深度学习的异常电芯检测”等）。适合汽车工业、电力工业、自动化技术、BMS算法开发、电池系统研发、新能源汽车工程、储能系统管理、环境科学与资源利用、计算机软件及应用等专业和领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。
0012机器学习KNN算法
老欧学视觉的博客
12-04 592
KNN算法是一种基于邻近样本的机器学习方法，通过计算待测样本与训练集中k个最近邻的距离进行分类或回归预测。其核心三要素包括：k值选择（影响模型复杂度）、距离度量（常用欧氏距离）和决策规则（分类用多数表决，回归用平均值）。算法实现简单但效率较低，针对大数据集可采用KD树优化。文中通过Python代码演示了KNN在电影分类和鸢尾花数据集上的应用，并分析了蛮力计算和KD树两种实现方式的优缺点。该算法直观易懂，但需注意k值选择和计算效率问题。
[Machine Learning] 机器学习中的Collate
浮生的博客
12-05 224
【代码】[Machine Learning] 机器学习中的Collate。
思腾合力scm jupyter
01-17
### 思腾合力SCM与Jupyter集成使用指南 #### 配置环境 为了使思腾合力SCM能够支持Jupyter Notebook，需先安装必要的依赖库。通常情况下，在云服务器环境中操作如下命令可以完成基本配置[^1]： ```bash pip install jupyter notebook ``` #### 启动服务 启动Jupyter服务前，建议创建一个新的虚拟环境来隔离不同项目的包管理。之后通过下面的指令开启Jupyter的服务端口并设置访问密码。 ```bash jupyter notebook --generate-config jupyter notebook password ``` 对于安全性和远程访问的需求，可以通过修改`~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py`文件中的参数实现更细粒度的安全控制和网络配置调整。 #### 文件上传与项目构建 当涉及到具体的文件传输任务时，如向思腾合力SCM平台上传数据集或模型镜像等资源，则可参照官方文档说明执行相应的SCP/SFTP协议下的文件传送动作。此外，利用Python内置模块`os`, `shutil`也可以简化本地到云端的数据同步过程。 #### 提交作业流程 针对批量处理需求或是自动化调度场景下，编写Shell脚本配合Cron定时器成为了一种高效的方式。而对于交互式的编程体验而言，直接在Notebook单元格内运行代码片段即可满足大多数情况的要求。 #### 常见问题解答 如果遇到连接超时、权限不足等问题，检查防火墙规则以及SSH密钥认证状态是非常重要的排查方向之一；另外确认目标主机上的相应端口号未被占用也十分必要。 ```python import os print(os.getcwd()) # 打印当前工作目录路径 ```
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