拽拽新买的机器

最新推荐文章于 2025-06-29 17:33:52 发布
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内存Geil 千禧条 1G DDRII 800MHz2￥245.00￥490.00市场购买
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阿里云机器学习PAI实战：AI模型训练与部署
AI云原生与云计算技术学院
06-29 1317
随着企业AI应用的规模化落地，传统机器学习开发面临数据孤岛、算力调度复杂、部署效率低等挑战。阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence）通过一站式开发平台解决这些痛点，本文将系统讲解PAI在模型训练（含分布式训练）、模型评估、模型部署（含Serverless部署）的核心能力，结合真实业务场景演示工程化实践。
深入理解过拟合：机器学习中的常见陷阱
青蛙博客
04-29 624
本文深入浅出地剖析了机器学习领域备受关注的过拟合问题。从清晰的定义出发，详细探究其成因、精准的检测手段以及行之有效的避免策略。借助生动的实际案例与直观的图表分析，深入阐述过拟合与欠拟合的本质区别，手把手指导如何借助合理划分数据集、巧妙调整模型复杂度等方法来全方位提升模型的泛化能力。此外，文章贴心地附上相关练习与挑战练习，助力读者将所学知识融会贯通并熟练运用到实际场景中。
不拽术语，如何通俗地讲解机器学习？
数据派THU
11-22 298
来源：pythonic生物人 本文约8000字，建议阅读10+分钟本文为你通俗易懂地介绍机器学习的概念。机器学习人人都在谈论，但除了老师们知根知底外，只有很少的人能说清楚怎么回事。如果阅读网上关于机器学习的文章，你很可能会遇到两种情况：充斥各种定理的厚重学术三部曲(我搞定半个定理都够呛)，或是关于人工智能、数据科学魔法以及未来工作的天花乱坠的故事。我决定写一篇酝酿已久的文章，对那些想了解机器学习的...
阿里云ACP-数据湖和机器学习
caocry的博客
06-29 715
让计算机用已知数据，发现数学模型（y=ax+b），然后使用模型对未知数据进行预测（分类，聚类，回归…）的一门多领域交叉学科。需要会：编程（比如Python）、线性代数、微积分、概率论、矩阵论、信息论、专业领域基本理念机器学习分为有监督（分类（离散值）、回归（连续值））和无监督（聚类、关联规则）
谷歌开源机器学习,这个狂拽炫酷吊炸天的技术究竟是什么玩意？
qq_31596903的博客
04-10 673
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
Azure机器学习——创建Azure机器学习服务
liyuan2020的博客
03-18 1991
创建Azure机器学习服务一、Azure订阅二、创建Azure机器学习服务三、Azure机器学习服务界面介绍portal界面概述访问控制(标识和访问管理)标记计算锁studio界面笔记本自动化 ML设计器数据集试验管道模型终结点计算数据存储四、总结 本节主要介绍如何在Azure上创建一个机器学习服务以及Azure机器学习界面（portal和studio）上的相关栏目。 一、Azure订阅 要创建A...
未来已来，7000字详解机器学习平台
weixin_42628496的博客
06-18 870
首先，本文所指机器学习平台是：为提升机器学习效率，降低机器学习应用门槛，提供从数据导入、模型训练到模型部署、模型监控功能的一站式机器学习平台。为避免概念混乱，特别说明TensorFlow、PyTorch、Caffe、CNTK、MXNet、Spark等在本文中不是指机器学习平台，而是归为深度学习、机器学习计算框架。 那么机器学习平台离我们有多远呢？目前国内外各大互联网公司还有一些人工智能创业公司已经建立了机器学习平台并不断优化，有些在建立机器学习平台的路上或者规划中。其中，第四范式的Hypercycl.
电商业务中的五大机器学习问题！
夕小瑶科技说
08-30 970
机器学习正在从曾经的“科幻”，走向大众生活，比如：高铁站的人脸识别系统、小区门口的无人化测量体温，还有这些年很火的自动驾驶，再到电商的精准推荐系统...等等，背后都是机器学习。今天就以电商...
机器学习、数据科学与金融行业 系列十二 机器学习平台（下）
weixin_43171270的博客
10-31 664
机器学习、数据科学与金融行业 系列十二 机器学习平台 下 …继续 二. 机器学习平台 — 构建方法论 1）机器学习系统的主要流程 在讨论机器学习平台的构建方法论之前，我们需要先回顾一下一个机器学习系统的主要流程。 上图表示了一个机器学习系统的主要步骤，其中的细节我们就不赘述，相信读者都有了解，后面我们把这一流程称为ML Workflow。     相信大家...
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx
12-02
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？
4G 中的分组调度.zip
最新发布
12-02
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx
12-02
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？.docx
12-02
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
12-02
同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于遗传算法实现GPS数据点最短路径规划的项目_利用自然数编码机制对一组GPS数据点进行线路顺序排列优化_通过初始化种群计算适应度并应用选择交叉变异算子进行迭代进化以寻找全局近似最.zip
12-02
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在人工智能+时代，破解经济下行压力难题，地方政府的出路在哪里？.docx
12-02
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什么是真正的“可持续AI赋能的科技管理服务”？它如何为市场化技术转移机构创造价值？.docx
12-02
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12-02
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基于机器学习的天猫用户重复购买行为预测分析
通过利用大数据和机器学习技术，可以精准地识别潜在的回头客，进而制定更加个性化和有效的营销策略。本项目针对天猫平台的用户重复购买预测进行分析，旨在通过历史数据预测用户在未来的购物行为。 在数据分析方面，...
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