ML note 深度 机器 学习 人工智能 知识清单

最新推荐文章于 2025-07-30 10:12:40 发布
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本文全面介绍了信息技术领域的关键组成部分，包括编程、数据结构、算法、数学基础如线性代数和概率统计，以及深度学习模型如CNN、RNN和GAN等。同时涵盖了传统机器学习方法如SVM和RL，图像处理技术，信号处理方法，以及Python中常用的库如numpy、pandas和TensorFlow。
        
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机器学习梯度下降举例_举例说明：机器学习
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Conda环境隔离实战：如何避免“项目A的包把项目B搞崩”（AI入门丨人工智能丨机器学习丨深度学习丨环境配置）
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其中因“包版本不兼容”导致的项目延期平均达3.7天/次。某自动驾驶公司月度报告指出，算法团队23%的工时消耗在“调试环境问题”，而罪魁祸首往往是“项目A安装的旧版NumPy污染了项目B的新版依赖”。从今天起，为每个项目创建独立环境，为每次环境变更记录版本，为每个团队成员培训环境治理意识——这些看似繁琐的操作，终将在项目规模化时转化为竞争力的护城河。当你的模型在不同环境间“迁徙”时，当你的团队需要协作开发时，Conda环境隔离能力决定了项目的下限，而工程化思维决定了上限。
深度学习实践：从理论到应用的全面指南
# 深度学习实践：从理论到应用的全面指南 ## 1. 人工智能的复兴与现实需求 如今，我们正处于人工智能的复兴时期，每个人都渴望参与到这场变革中。在过去几年的深度学习实践中，我们见证了这一领域的巨大变化。研究...
智能医疗系统架构：AI应用架构师的实战宝典
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某三甲医院智能辅助诊断平台，旨在集成多模态医疗数据，为医生提供实时诊断建议，重点支持肺结节检测、糖尿病视网膜病变筛查和心电图异常识别三大场景。
（整理）学习NLP的资源
鱼与橙的诱惑
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本文是对网上NLP推荐资源的一个整理，有资源就要开始实践，加油！（以后还会继续更新的） 0 前期基础 自然语言处理和深度学习密切联系，应将两者结合一起学习。参考华为李航（北大AI第八讲 李航 自然语言处理的现实与挑战）。深度学习是机器学习，机器学习基于统计，所以数学和机器学习的基础知识也要扎实。数学包括微积分，统计与概率，线性代数，凸优化。 微积分会求偏导就行了，概率推荐《统计学完全教程》。...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
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内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
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小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
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半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
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半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
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内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
深度学习与机器学习算法资源汇总
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