深度学习(人工智能)

最新推荐文章于 2025-12-01 00:37:54 发布
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#数据挖掘

本文详细介绍了前端开发领域的关键技术，包括HTML、CSS、JavaScript等，并深入探讨了前端框架如React、Vue、Angular等在实际项目中的应用。同时，文章还涵盖了前端开发中的一些实用工具和技术，如Webpack、Babel等，旨在为前端开发者提供全面的技术指南。
http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/category/1219263 
基于深度学习人工智能辅助诊断糖尿病视网膜病变研究现状及展望.pdf
07-11
随着人工智能（AI）技术的快速发展，基于深度学习的AI辅助诊断系统在糖尿病视网膜病变的诊断领域展现出巨大潜力。 深度学习是一种基于数据的机器学习方法，通过构建深层的神经网络模型来模拟人脑处理数据和学习规律...
AI实践项目-爬取B站视频（舞曲）+分析封面+基于深度学习AI给视频加标签.zip
11-29
这个资源是一个AI实践项目，旨在帮助用户学习如何爬取B站视频（舞曲）、分析封面以及基于深度学习AI给视频加标签。通过这个项目，用户可以深入了解Python爬虫技术、图像处理和深度学习算法的应用。项目内容包括：...
ES:使用STRIPS进行人工智能规划
05-01
积木世界 想象一下彩色的积木世界，其中包含可以由机械臂移动的黑白积木。 就像经典的积木世界一样，积木可以彼此堆叠，无涂层，升高和降低。 此外，它们可以着色，更准确地说，如果将下（下）块彼此堆叠，则可以得到上（上）块的颜色。 该代码使用STRIPS（斯坦福研究所问题解决器）描述语言实现了该问题。 结构 存储库的组织方式如下： doc目录包含作业以及解决方案文档 source目录包含代码
深度学习与人工智能作业题
weixin_42260782的博客
03-06 1135
1：机器学习发展历程如下： 第一阶段是20世纪40年代的萌芽时期。在这一时期，心理学家McCulloch 和数理逻辑学家Pitts引入生物学中的神经元概念（神经网络中的最基本成分），在分析神经元基本特性的基础上，提出“M-P神经元模型” 第二阶段是20世纪50年代中叶至60年代中叶的热烈时期。尽管在萌芽阶段，神经元的运作过程得到明晰，但神经网络学习的高效运作需要依赖相关学习规则。热烈时期的标志正...
es
机器学习
11-30 466
https://my.oschina.net/chiyong/blog/552622  es批量写入 导出
Elasticsearch：了解人工智能搜索算法
IT深耕十余载，大道之简
03-08 1603
Elasticsearch可以通过分析用户的个人信息、搜索历史、行为模式等，为每个用户构建个性化的搜索模型。这些模型可以从用户的历史行为、点击数据等中学习到用户的偏好，从而更准确地预测用户对搜索结果的满意度。同时，它还可以解析用户的查询意图，从文档集中找到相关的答案或信息片段，直接回答用户的问题。同时，为了充分发挥这些技术的潜力，还需要具备相关的AI和机器学习知识，包括深度学习、自然语言处理、推荐算法等方面的专业知识。这样，不同的用户在搜索相同的关键词时，可能会得到不同的、更符合其个人需求的结果。
Elasticsearch：为现代搜索工作流程和生成式人工智能应用程序铺平道路
Elastic 中国社区官方博客
12-11 1515
Elastic 的创新投资支持开放的生态系统和更简单的开发者体验。在本博客中，我们希望分享 Elastic® 为简化你构建 AI 应用程序的体验而进行的投资。我们知道，开发人员必须在当今快速发展的人工智能环境中保持灵活性。然而，常见的挑战使得构建生成式人工智能应用变得不必要的僵化和复杂。灵活的工具可帮助你快速适应、响应变化并加速你的项目。这就是为什么 Elastic 建立在 Apache Lucene 的基础上，提供最好的开放代码向量数据库和搜索引擎。
AI圣经，深度学习2017最新版pdf
04-14
这是深度学习入门的AI圣经，前面介绍了深度学习需要的一些基本的数学知识，很适合深度学习入门的同学
精选资源
人工智能深度学习PPT课件
10-23
人工智能深度学习PPT课件
精选资源
清华大学精品AI人工智能课程深度学习全套课程PPT课件含习题（50页） 第3章 人工神经网络与深度学习.pptx
05-29
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，源于对人脑神经网络的模拟。它通过构建多层的神经网络模型，模仿大脑的工作原理，处理和学习复杂的数据模式，从而实现各种智能任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。...
Elasticsearch：理解人工智能相似性搜索
Elastic 中国社区官方博客
05-06 2285
我认为，知识检索和相似性搜索是企业成功实施人工智能的切入点。过去，关键词搜索对所有网站来说几乎是必须的，但我们很快会看到，知识检索将成为最基本的标准。当我尝试使用没有知识搜索功能的 API 文档时，我已经感到非常沮丧。我期待看到你利用知识检索和相似性搜索提出的新颖而惊人的想法。更多关于向量搜索的知识，请详细阅读专栏 “AI。
C#开发学习人工智能的第一步
weixin_30533797的博客
09-03 839
前言 作为一个软件开发者，我们除了要学会复制，黏贴，还要学会调用API和优秀的开源类库。 也许，有人说C#做不了人工智能，如果你相信了，那只能说明你的思想还是狭隘的。 做不了人工智能的不是C#这种语言，而是你，我这种普通的程序员。 做人工智能需要一定的学历背景，一定的数学基础和公司专项的资源供给；而这种机缘小之又小，你我既然是普通的程序员，就必然与此无缘。 但在人工智能如日中天...
ES实现强化学习
winycg的博客
03-24 4068
参考文献： ES实现强化学习论文-from OpenAI Mirrored Sampling and Sequential Selection for Evolution Strategies https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/evolutionary-algorithm/4-04-evolution-strate...
ES：AI 注释
alppkk4545的博客
08-19 294
为AI做注解： AI已经出第三版，大的框架没有改变，DNN也没有引入AI这本书。第四版网络版应流出，不知道最终定版如何！ 强化学习的方法有大幅度更新，但从策略系统更新范畴看来，没有什么实质的改变，只是规模的变更。 在一个算法工程师 和一个硬件工程师之间，把 不鲁棒 与不稳定 两个 形容词 联系起来，这就是...
ES的mapping配置详解
u012762281的专栏
05-22 2762
mapping配置 mapping的基本格式 { "mappings":{ "_doc":{ "_all":{ "enabled":false }, "properties":{ "uuid":{ "type":"text", "copy_to":"_hippo_all"
神经网络－神文
06-11 1324
先从回归(Regression)问题说起。我在本吧已经看到不少人提到如果想实现强AI，就必须让机器学会观察并总结规律的言论。具体地说，要让机器观察什么是圆的，什么是方的，区分各种颜色和形状，然后根据这些特征对某种事物进行分类或预测。其实这就是回归问题。 如何解决回归问题？我们用眼睛看到某样东西，可以一下子看出它的一些基本特征。可是计算机呢？它看到的只是一堆数字而已，因此要让机器从事物的特
【深度学习】DCGAN图解
ES丶舞弄的博客
12-08 2663
前几天看了DCGAN,并且在github上学习了别人的生成mnist代码。觉得代码的条理还不够太清晰。所以在理解代码的基础上做了一些图来更直观地理解DCGAN： 首先是生成器的图解： 我们看到，生成器是通过输入一段随机的序列Z和Mnist的标签序列Y来反向生成一张图片。图中张量第一个值的100是batchsize。比较关键的一点就是不论是反向卷积还是反向全连接，每次都会将Y和Y的变种粘
基于数据挖掘的微博情感分析及话题追踪系统
Python极客之家
12-01 332
随着社交媒体的普及，微博等平台成为了公众表达意见、宣泄情感的重要场所。海量的用户评论数据中蕴含着极具价值的舆情信息。本文介绍了一个基于Python数据挖掘技术的微博情感分析及话题追踪系统。该系统利用机器学习（XGBoost、随机森林等）和深度学习（MLP）算法对微博评论进行情感倾向判断，并结合Flask Web框架开发了可视化的舆情监控平台，实现了单条文本分析、批量历史记录管理、特定话题的舆情追踪及可视化展示功能。
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
最新发布
12-01
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
深度学习AI识别打电话多角度数据集
文件信息中的标签“人工智能 深度学习 AI识别 计算机视觉 打电话数据集”描绘了该数据集所属的领域和用途。这些关键词不仅反映了数据集的用途，也是指导用户如何分类、检索和利用该数据集的依据。 总结以上知识点，...
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