跨学科知识视角展现

1. 使用小规模磁态训练模型，并在二维三维爱德华兹-安德森模型上使用四种算法测试：贪婪算法、模拟退火算法、并行回火算法和本模型。2. 将磁态基态搜索视为马尔可夫决策过程 (MDP)，学习最优策略以累积其最大回报。3. 设计图神经网络式编码器表征状态和动作。4. 模型求解非确定性多项式时间问题。

:dart:神经网络映射关联图 | :dart:执行时间分析 | :dart:神经网络结构降维 | :dart:量化图结构边作用 | :dart:数学评估算法实现

1. 声音合成： 1. :dart:波形和振荡器代码实现，绘图和声音播放：:pen:三角形、锯齿波和方波振荡器声音合成 | :pen:环形声音调制器，输出立体声 | :pen:声音幅度调制 | :pen:声音频率调制 | :pen:振荡器相位调制 | :pen:加法合成：带限锯齿波、方波、三角波和随机波形振荡器 | :pen:带限查表三角波、随机波振荡器 | :pen:粒度合成 | :pen:减法合成：方波振荡器和谐振低通滤波器 | :pen:延迟音频取样 | :pen:延迟麦克风捕获的音频 | :p

经典统计方法：:pen: A/B测试，计算两个均值样本的置信区间，:pen:最小二乘法计算变量估值，:pen:使用非线性关系式表示线性回归。:pen:实例：高等教育和数学高分的事件的关联性。

PyCaret代码实现数学定义分类、聚类、异常检测和自然语言处理模型。PyCaret模型创建模型和数据分析：身体质量指数**回归模型**探索性数据分析，植物物种**分类模型**预测，合成数据**聚类模型**探索性数据分析，批发商客户**异常检测模型**探索性数据分析，新闻板块**自然语言处理**探索性数据分析。模型部署到云端，或创建自定义交互式网页应用。PyCaret更多示例：预测饱和成本下，不同营销渠道销售额; 关联规则挖掘Power BI;蛋白质皮质异常检测；自然语言处理生成预防性维，应用博弈论沙普利值

Raspberry Pi Pico使用C/C++和MicroPython开发环境设置,实现Python和C/C++两种微型机器学习几何图形检测。自定义和使用第三方库更改Pi Pico 为GPU功能；Rpi Pico实现月相显示；Rpi Pico直流电机驱动；RP2040板微型机器学习音频分类。Rpi Pico 使用Arduino IDE ：温湿度检测;Rpi Pico声控 LED；Rpi Pico 使用数模转换和定时器采样音频；使用Rpi Pico和Arm Mbed OS手势识别。Rpi Pico 梅尔频率

1. Python使用库：数值处理库NumPy，绘图库Matplotlib，统计数据可视化seaborn，结构图分析NetworkX，数据分析Pandas，预测性机器学习scikit-learn和视觉图形处理OpenCV2. 基因算法解决问题：组合优化处理运输路径，约束满足处理分配和调度计划，基因算子函数优化（Eggholder函数，Himmelblau函数，Simionescu函数和多模态函数），奇偶检测和粒子群优化3. 解决特征提取问题：多元自适应回归数据集，动物分类特征4. 超参数调整问题：自适

常规机器学习：scikit-learn示例探索性数据分析和数据预处理，线性回归，决策树图像分类ResNet模型示例，合成数据集DenseNet模型示例绘图线性回归和决策树模型使用Python工具seaborn、matplotlib、pandas、scikit-learn进行特征分析，数据处理Tensorflow和Keras实现多测感知器、卷积神经网络CNN和递归神经网络RNN及应用示例AutoKeras案例实现：新闻热点预测、垃圾邮件检测、CIFAR-10图像分类、事故率、MNIST识别、话题分类

Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归，广义线性模型Python结构化数据，图像和序列神经网络

例如，人口增长的逻辑模型。当设置为连续时间时（例如人类世代重叠的种群），随着繁殖率的增加，种群会平稳增长。然而，当在离散时间中设置时（具有非重叠世代的种群，例如昆虫），种群显示出跨参数值的动态范围，包括稳定点、稳定循环和混沌。节拍之间的时间（节拍间间隔，IBI）可以是规则的一分钟（蓝色）和交替的下一分钟（绿色）。这种动态的突然变化是由于一种称为倍周期分岔的离散时间分岔造成的。测试 Neimark-Sacker 分叉的检测：使用了一个基于消费者情绪的简单商业周期模型，并带有加性高斯噪声。

探索不同类型的分类模型，使用 TensorFlow 构建二元、多类和多标签分类器。逻辑回归二元交叉熵二元分类架构Softmax 函数分类交叉熵多类分类架构。

本文首先介绍文件文本嵌入方法及代码实现，然后介绍和代码实现提取PDF和图像文本应用于大型语言模型。在此基础上，构建回答任何问题的人工智能助手。文本嵌入是自然语言处理（NLP）领域的重要工具。它们是文本的数字表示，其中每个单词或短语都表示为实数的密集向量。这些嵌入的显着优势是它们能够捕获语义以及单词或短语之间的关系，这使得机器能够有效地理解和处理人类语言。文本嵌入在文本分类、信息检索和语义相似性检测等场景中至关重要。

正常外周血数据集包含总共 17,092 个单个细胞的图像，这些图像是使用分析仪 CellaVision DM96 采集的。 所有图像均在颜色空间 RGB 中获得。 图像的格式和大小分别为 jpg 和 360×363 像素，由医院诊所的临床病理学家标记。数据集特点：您可以看到以下内容： 背景颜色以及主要目标对象颜色在大多数情况下是相同的（但并非总是如此）！ 为了更好地理解为什么这为我们提供了颜色值工程的机会，让我们来看看这些图像占据的 RGB 颜色空间。这是原始数据集相同 RGB 颜色空间上的三个不同视图。

之前我们称它为时间序列数据，但现在我们称它为波形。或者，两者兼而有之。 当我们只看这个音频文件的一小部分时，这一点变得更加清晰。 下图显示了与上面相同的内容，但这次只有 62.5 毫秒。您可以看到一个时间信号，它以不同的频率和幅度在值 0 附近振荡。该信号表示气压随时间的变化，或扬声器膜（或您耳朵中的膜）的物理位移 . 这就是为什么这种对音频数据的描述也称为波形的原因。频率是该信号振荡的速度。低频，例如60 Hz 可能是低音吉他的声音，而鸟儿的歌声可能是 8000 Hz 的更高频率。人类语言通常介于两者之间

EEG 测量由大脑神经元内的离子电流引起的电压波动。 临床上，EEG 是指在一段时间内记录大脑的自发电活动，如从放置在头皮上的多个电极记录的那样。EEG 结果显示大脑活动的变化可能有助于诊断大脑状况。对 EEG 数据集进行目视检查的最简单方法是使用 plot() MNE 函数，该函数如其名称所示绘制时期。 y 轴显示通道名称，而 x 轴显示时代编号。 此外，在图上方，我们可以看到每种事件类型的比率。青光眼是一组视神经病变，它们共同具有视网膜神经节细胞 (RGC) 及其轴突的进行性退化，导致视盘的特征性外观和

在本文中，我们将介绍如何使用图像相似性量度库来比较图像。根据库的文档，我们可以使用八种不同的评估指标来计算图像之间的相似度。幸运的是，所有可怕的数学运算已为我们实现，我们可以立即开始测量图像相似度。我们只需要调用所选评估指标的名称并传递两个图像作为参数即可。例如：请注意，默认指标是psnr。有两种使用此软件包的方法：您可以在终端中执行命令或编写单独的Python脚本。如果要在两个图像之间进行快速评估，请在终端中运行以下命令：（可选）添加— metric标志以指示要使用的评估指标。在本文中，我选择了三个评估指

首先，主要讨论和演示机器学习中使用的基本数据模型及其演示，其次开始的深度学习讨论，然后，探讨 ANN 和 CNN 如何预测结果，例如，当呈现未知图像时，CNN 将尝试将其识别为属于它已被训练识别的类别之一。...

演示如何为桌面和小型嵌入式系统（如 Raspberry Pi）编写一些图像处理过滤器；使用 SfM 模块将场景重建为稀疏点云，包括相机位姿，以及如何使用多视图立体获取密集点云；使用人脸模块进行人脸界标（也称为人脸标记）检测的过程；图像分割和特征提取、模式识别基础知识和两种重要的模式识别算法，支持向量机 (SVM) 和深度神经网络 (DNN)；在图像上检测人脸的不同技术，从使用具有 Haar 特征的级联分类器的更经典算法到采用深度学习的新技术；使用 OpenCV.js 为 Web 开发计算机视觉算法的新方法，

构建逻辑，定期从红外摄像机捕获快照，对其进行标准化，并将其存储在某处。标记图片（检测到人物存在/检测到人物不存在）并在其上训练模型。在树莓派上部署模型并运行定期针对新捕获的图像进行检测，房间里的人是否存在。现在我们已经准备好所有的硬件和软件，让我们配置以定期捕获相机图像并将它们存储在本地 - 我们稍后将使用这些图像来训练我们的模型。它基本上是可以定期执行并运行一些自定义操作的过程。 让我们在 config.yaml 中添加一个 cron，它从传感器获取图片并将它们存储在本地目录中。 首先，在树莓派上创建 i

为了获得相机框架的铅笔素描（即黑白图），我们将使用两种图像融合技术，即躲避和刻录。 这些术语是指在传统摄影的打印过程中使用的技术； 在这里，摄影师可以控制暗室照片某些区域的曝光时间，以使其变暗或变暗。 躲避使图像变亮，而刻录使图像变暗。 不应该进行更改的区域用掩膜保护。如今，现代图像编辑程序（例如Photoshop和Gimp）提供了在数字图像中模拟这些效果的方法。 例如，掩模仍然被用来模仿改变图像的曝光时间的效果，其中具有相对强的值的掩模的区域将使图像更多地曝光，从而使图像变亮。 OpenCV不提供实现这些

视网膜光学相干断层扫描 (OCT) 是一种成像技术，用于捕获活体患者视网膜的高分辨率横截面。 每年大约进行 3000 万次 OCT 扫描，这些图像的分析和解释占用了大量时间。使用监督和半监督技术可以提高病理学图像分类研究的有效性。基于图像的深度学习识别医学诊断和可治疗疾病人工智能 (AI) 有可能通过执行人类专家难以进行的分类和快速查看大量图像来彻底改变疾病诊断和管理。 尽管具有潜力，但 AI 的临床可解释性和可行准备仍然具有挑战性。传统的分类图像分析算法方法以前依赖于 (1) 手工对象分割，然后是

梯度提升模型在机器学习社区中脱颖而出，因为它们在众多用例（回归和分类）中取得了良好的效果。 尽管它们在预测中的使用受到限制，但近年来，已经表明它们可以取得非常有竞争力的结果。 使用这种类型的模型的一些优点是：除了自回归变量之外，易于包括外生变量。它们允许在模型中包含非线性关系。高可扩展性，允许在大量数据可用时应用它们。尽管它们具有潜在的优势，但在将机器学习模型应用于预测问题时，会出现一些问题，使分析师不愿意使用它们，主要是：重塑数据，使其可以像回归问题一样使用。根据需要多少未来预测（预测范

预测过程包括预测时间序列的未来值，或者通过仅基于其过去行为（自回归）对序列进行建模，或者通过使用其他外部变量来进行建模。 本文档描述了如何使用机器学习和统计模型来预测访问网站的流量。使用自 2020 年 7 月 1 日起，查看网站的每日访问历史。 目标是生成一个能够预测未来 7 天网络流量的预测模型。 用户希望能够在每周一运行模型并获得本周剩余时间的每日流量预测。为了根据预期用途评估模型的性能，建议不要仅预测时间序列的最后 7 天，而是模拟整个过程。 执行此类验证时可以使用的两种策略是：每次在进行预

时间序列是一系列按时间顺序排列的数据，这些数据以相等或不等的间隔间隔开。 预测过程包括预测时间序列的未来值，或者通过仅基于其过去行为（自回归）对序列进行建模，或者通过使用其他外部变量来进行建模。在处理时间序列时，很少需要只预测序列中的下一个元素 (t+1)\left(t_{+1}\right)(t+1​)。 相反，最常见的目标是预测整个未来区间 ((t+1),…,(t+n))\left(\left(t_{+1}\right), \ldots,\left(t_{+n}\right)\right)((t+1

识别手写数字是计算机视觉的基石问题，可以通过神经网络来解决。在此，我不会重复有关模型构建和训练的细节。本文中，我的目的是将经过训练的模型移植到移动环境中。我使用 pytorch 构建模型，因为我想尝试一下 torchscript。对于 ios 应用程序，我使用 swift 和 swiftUI。使用 PyTorch 进行手写数字识别数据集我们将使用流行的 MNIST 数据库。 它是 70000 个手写数字的集合，分为 60000 个和 10000 个图像的训练集和测试集。在开始之前，我们需要进行所有

在这篇文章中，我将向您展示使用 Arduino IDE 将 TensorFlow Lite 模型部署到 ESP32 的最简单方法，无需任何编译内容。Arduino 库这个 Arduino 库是为了简化使用 Arduino IDE 将用于微控制器模型的 Tensorflow Lite 部署到 Arduino 板上。该库包含您所需的所有文件，公开了一个接口来加载模型并运行推理。示例简述：正余弦、正弦等构建模型简述：构建一个部署模型。导出模型简述：导出为可部署的模型。部署模型简述：TinyML

概述了解如何为 YOLO v5 构建自定义数据集，并使用它来微调大型对象检测模型。该模型将准备好在移动设备上进行实时对象检测。在本教程中，您将学习如何微调预训练的 YOLO v5 模型，从图像中检测和分类服装项目。条件让我们从安装 YOLOv5 项目所需的一些库开始构建数据集 | 视频演示（36m）该数据集包含服装项目的注释 - 衬衫、上衣、夹克、太阳镜周围的边界框。Python 代码导入所需库JSON 对象图像注释服装类别示例图像和注释Python 代码数据集中图像下载示例注

在本文中，我们将看看您可以将这两种流行的开源软件工具组合起来做什么。使用 Node-RED 创建示例图像识别流程我们的目标是在 Node-RED 中创建一个流来识别图像中的对象，如下面的屏幕截图所示。使用黄色节点组件从浏览器上传文件后，可以观察到此流程。 用户界面的左下角在“原始图像”节点中显示上传的图像。 在橙色的“图像识别”节点中，TensorFlow.js 训练模型用于对上传的图像（一架飞机）中的内容运行分析。 最后，我们将使用右上角的绿色“输出结果”节点输出在右侧调试选项卡中看到的内容。 另外

本文演示了如何使用由 Keras 构建的深度学习模型，设置端点以提供预测服务。 它首先介绍了一个使用 Flask 设置 Python 端点的示例，然后展示了在使用 Flask 构建用于预测的 Keras 端点时，需要解决的一些问题。本文目的是展示如何使用 AWS 将 Keras 模型设置为 EC2 实例上的端点。我从探索以下示例开始：构建一个简单的 Keras 深度学习 REST API。我将讨论的一些问题包括，在将模型持久性与 Keras 结合使用时，处理自定义指标；在将 Keras 与 Flask

计算机视觉是计算机查看和识别对象的媒介。 计算机视觉的目标是使计算机能够分析图像和视频中的对象，解决不同的视觉问题。 对象分割为方便分析图像和视频中的对象铺平了道路，对不同领域做出了巨大贡献，例如医学、自动驾驶汽车的视觉以及图像和视频的背景编辑。PixelLib 是一个为在现实生活应用程序中轻松集成图像和视频分割而创建的库。 PixelLib 采用了强大的对象分割技术，让每个人都可以使用计算机视觉。 我很高兴地宣布，新版本的 PixelLib 使计算机视觉中的对象分析比以往任何时候都更容易。 PixelL

前文推荐图像理论简述PyTorch 推荐相似图像实现图像推荐 Flask App步骤我已经为这个项目设定并满足了以下要求。该网络应用程序可在互联网上访问。该应用程序有一个带分页的图像库，仅加载页面的相关数据。图库和推荐的数据是从数据库中获取的。推荐是来自可能较大的图像集中的最相似的图像。它们必须立即出现；这意味着相似度计算是离线进行的。图库是反应式的。Flask 应用程序被适当地打包以供将来扩展/重用。本文中，我们将展示如何实现所有其他要求，如何在本地使用 SQLite 数据库和

为 PCB 创建图像分类模型并使用 Flask 设计 Web 应用程序。本文，为 PCB（印刷电路板）创建一个图像分类模型，检测有缺陷的 PCB 并将它们分类为好或坏。 为此，我们将创建一个深度学习模型，并尝试获得最佳结果以及每个步骤的适当可视化。 创建工作模型后，我们将使用 Flask 为其创建一个 Web 应用程序。条件Jupyter NotebookPython库 - Tensorflow, Keras, Pandas, Numpy, Matplotlib, OpenCV, Pillow,

用于执行在线推理的 Docker 容器和 REST API 的快速示例。本文的想法是快速轻松地构建一个 Docker 容器，以使用 Flask 和 Python API 通过训练有素的机器学习模型执行在线推理。当您有时间计算预测时，批量推理非常有用。 假设您需要实时预测。 在这种情况下，批量推理就不太合适了，我们需要在线推理。 如果没有在线预测，许多应用程序将无法工作或不会非常有用，例如自动驾驶汽车、欺诈检测、高频交易、基于定位数据的应用程序、对象识别和跟踪或脑机接口。 有时，需要以毫秒为单位提供预测。

通常需要抽象出您的机器学习模型细节，然后将其与易于使用的 API 端点部署或集成。 例如，我们可以提供一个 URL 端点，任何人都可以使用它来发出 POST 请求，他们将获得模型推断的 JSON 响应，而不必担心其技术问题。在本教程中，我们将创建一个 TensorFlow Serving 服务器，部署我们在 Keras 中构建的 InceptionV3 图像分类卷积神经网络 (CNN)。 然后我们将创建一个简单的 Flask 服务器，它将接受 POST 请求并进行一些图像预处理，这是 Tensorflow

Scikit-learn 是一个直观且功能强大的 Python 机器学习库，它使许多模型的训练和验证变得相当容易。 Scikit-learn 模型可以被持久化（腌制）以避免每次使用时都重新训练模型。 您可以使用 Flask 创建一个 API，该 API 可以使用 pickled 模型根据一组输入变量提供预测。在我们进入 Flask 之前，重要的是要指出 scikit-learn 不处理分类变量和缺失值。 分类变量需要编码为数值。 通常使用 OneHotEncoder (OHE) 或 LabelEncode

前端是用 React 开发的，将包含一个带有表单的页面来提交输入值，后端是在 Flask 中开发的，它公开了预测端点，使用经过训练的分类器进行预测并将结果发送回前端以便于使用设计模板ReactFlask 和 Flask-RESTPlus使用 Flask，RESTPlus 和Swagger UI 构建 API安装导入定义App定义 API运行 AppSwagger UI测试 API提升设计（GET | POST）源代码过程描述复制仓准备UI准备服务使用模板创建模型更

特点从深度学习基础开始，快速进入重要高级架构的细节，从头开始实施所有内容学习如何从头开始应用多层神经网络、卷积神经网络和循环神经网络非常清晰和彻底的心智模型，伴随着工作代码示例和数学解释使用易于理解的面向对象框架，从头开始实现多层神经网络的方法卷积和循环神经网络的工作实现和清晰的解释使用流行的 PyTorch 框架实现这些神经网络概念内容介绍函数导数嵌套函数链式法则示例多输入函数多输入函数的导数具有多个向量输入的函数从现有特征创建新特征具有多个向量输入的函数的导数

特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍监督学习范式观察和目标编码计算图PyTorch 基础知识自然语言处理语料库、令牌和类型Uni

特点使用卷积神经网络 (CNN) 深度学习模型和 Python 的计算机视觉应用程序解释了传统的机器学习管道，并将在其中分析图像数据集学习人工神经网络 (ANN)，在使用遗传算法对其进行优化之前，用 Python 从头开始构建一个对比传统手工制作的计算机视觉特征的局限性，了解CNN 深度学习模型是最先进的解决方案从头开始讨论 CNN，以展示它们如何与全连接 ANN (FCNN) 不同且更高效在 Python 中实现一个 CNN，全面了解该模型使用 TensorFlow 构建实用的图像识别模型

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