- 博客(20)
- 资源 (17)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 使用大模型做网络热点挖掘思路
使用大型机器学习模型进行网络热点挖掘是一项复杂的任务，涉及到数据收集、预处理、特征提取、模型训练和结果分析等多个步骤。使用大模型进行网络热点挖掘是一个动态的过程，需要不断地根据新的数据和反馈来调整和优化模型。此外，由于网络热点的多变性，模型的泛化能力和适应性尤为重要。：首先明确什么是“网络热点”。热点可以是当前流行的讨论话题、广泛传播的新闻事件、社交媒体上的热门标签等。
2024-04-23 14:58:19
1154
原创 深度解析：基于隐马尔科夫模型的语音转文字技术
语音识别，即自动语音转文字（Automatic Speech Recognition, ASR），是指将人类的语音信号转换为书面文本的过程。这涉及到对语音信号的自动分析和解释，以识别个体语音单元，即音素或单词。基于HMM的语音识别系统设计是一个复杂但充满挑战的过程。通过精心设计和优化，这样的系统能够在多种应用场景中提供准确的语音识别能力。HMM在语音转文字技术中发挥了重要作用，尤其是在声学模型的构建和解码过程中。然而，随着技术的发展，深度学习方法正在推动语音识别技术的进步。
2024-04-19 09:12:22
1650
1
原创 OneFlow深度学习框架：引领未来的通用深度学习框架
OneFlow是由一流科技有限公司开发的开源深度学习框架，旨在提供一种全新的架构设计，以解决现有框架在分布式训练、大模型处理和运行时效率方面的挑战【1】【2】。OneFlow的核心设计理念是性能和分布式扩展性，它通过静态编译和流式并行的架构，实现了高效的分布式训练和模型并行【1】。OneFlow深度学习框架以其独特的设计理念、卓越的性能和易用性，正在成为深度学习领域的重要力量。无论是在学术研究还是工业应用中，OneFlow都展现出了其强大的潜力和广阔的前景。
2024-04-10 15:18:09
810
原创 下载b站视频的7种办法总结，亲测
以上六种方法各有千秋，您可以根据个人需求和使用习惯选择最合适的下载方式。无论是使用在线解析网站、下载软件、浏览器插件，还是通过技术手段提取视频文件，都需要注意版权问题，确保合法合规地使用下载的内容。同时，也要注意保护个人隐私和计算机安全，避免下载不明来源的软件或插件。在选择下载工具时，考虑到其易用性、功能丰富度以及安全性，选择最适合自己的方法，享受B站带来的丰富视频资源。
2024-04-09 15:53:37
27780
原创 最简单的Stable Diffusion 本地部署教程
通过本文的教程，你应该已经成功完成了Stable Diffusion的本地部署。在使用过程中，可能会遇到一些问题和挑战，但请不要灰心。多参考官方文档、社区论坛等资源，积极寻求帮助和支持。展望未来，Stable Diffusion将在图像生成、修复、风格迁移等领域发挥越来越重要的作用。随着技术的不断发展和优化，我们相信Stable Diffusion将会为我们带来更多惊喜和可能性。让我们一起期待并探索Stable Diffusion的更多应用场景吧！请注意，这个教程是基于当前可用的资源和信息编写的。
2024-04-08 13:34:01
947
原创 文本转语音常用的几个python库
在Python编程领域，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的转换是一个常见的需求，尤其是在开发能够与用户交互的应用程序时。以下是几个流行的Python库，它们可以帮助开发者实现文本到语音的转换，并且有的可以将转换后的语音保存为MP3文件。
2024-04-08 13:24:15
1399
原创 深度学习入门指南
深度学习是人工智能领域的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络的工作方式，使计算机能够从大量数据中学习和提取特征，进而进行预测和决策。通过本指南的学习，您可以掌握深度学习的基本原理和实践方法，为进一步深入学习和研究打下坚实的基础。3. Keras：Keras是一个高级神经网络API，它可以运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上，提供了简洁的接口来快速构建和训练模型。3. 优化器：熟悉常用的优化器，如SGD、Adam等，了解它们的优缺点和适用场景。- 计算机视觉：图像分类、目标检测、人脸识别等。
2024-03-29 18:08:49
294
原创 语言模型的原理、实战与评估
评估语言模型的性能需要综合考虑其在不同任务中的表现，常用的评估指标包括准确率、交叉熵、BLEU分数和ROUGE分数等。语言模型的核心思想是概率分布。具体来说，对于一个给定的词语序列 \( w_1, w_2, \ldots, w_n \)，语言模型计算其出现的联合概率 \( P(w_1, w_2, \ldots, w_n) \)。例如，在聊天机器人中，语言模型可以帮助机器人理解用户的意图，并生成相应的回复。在生成过程中，模型根据给定的上下文和已学到的语言规则，逐步生成下一个词语，直到生成完整的文本。
2024-03-29 18:06:43
365
原创 机器学习概念、步骤、分类和实践
无监督学习：无监督学习涉及到没有标签的数据，模型需要自行发现数据中的模式和结构。- 监督学习：在监督学习中，模型通过已知的输入和输出数据进行训练，以便预测未知的输出。5. 模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，以检验模型的预测性能。在实践机器学习时，需要考虑数据的质量、特征的选择、模型的复杂性、过拟合和欠拟合问题以及模型的可解释性等因素。训练过程中，模型会学习数据的特征和规律，以便在未来的预测中做出准确的判断。机器学习的基本步骤包括数据预处理、特征提取、模型选择、模型训练和模型评估。
2024-03-29 18:03:11
436
原创 AI程序员：码农将会失业
总的来说，AI程序员的兴起是编程领域的一场革命。通过与AI的合作，人类程序员可以发挥自己的优势，创造出更加智能、高效和有创意的软件产品。在这个新时代，我们期待看到人类程序员与AI程序员共同推动编程领域的发展，为人类创造更加美好的未来。其次，他们需要培养自己的创新思维和解决问题的能力，以便在复杂的业务场景中提供更具创意的解决方案。然而，我们应该认识到，AI程序员更多地是作为人类程序员的助手和补充存在，而不是替代他们。在处理复杂的业务逻辑、设计创新的用户界面或编写具有艺术性的代码时，人类程序员的优势尤为突出。
2024-03-29 17:17:52
279
原创 AI大模型学习：超越技术壁垒的深度融合
这些模型，如GPT-3、BERT等，凭借其强大的自然语言处理能力，正在重塑我们与信息的互动方式，改变着从搜索引擎优化到内容创作的方方面面。然而，要想充分发挥这些大模型的潜力，研究者不仅需要具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。要想充分发挥这些大模型的潜力，研究者不仅需要具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。此外，研究者还需要关注模型的可解释性，以便更好地理解模型的决策过程，并确保其在实际应用中的可靠性。五、实践案例：AI大模型的成功应用。
2024-03-29 17:13:11
466
原创 35岁程序员大限将至：跨越技术与年龄的鸿沟
未来，随着技术的不断发展和市场需求的不断变化，程序员的职业前景将更加广阔。因此，35岁的程序员应该珍惜自己的优势和经验，不断提升自己的能力和价值，迎接未来的挑战和机遇。尽管35岁的程序员可能不再拥有年轻时的体力和快速学习能力，但他们拥有丰富的经验和深厚的技术积累，这是年轻程序员无法比拟的宝贵财富。那么，35岁的程序员真的面临着职业生涯的分水岭吗？1. 持续学习：技术领域的更新换代速度非常快，为了保持竞争力，35岁的程序员必须保持持续学习的态度。同时，学会调节自己的情绪和压力，保持积极的心态和乐观的态度。
2024-03-29 17:06:32
509
原创 机器学习模型保存为PMML格式
PMML模型文件可以实现跨平台迁移，python和java都可以生成PMML文件，python和java都可以读取PMML文件
2024-03-25 13:17:47
1393
原创 梯度&散度&旋度&峰度&偏度你分得清楚吗？驻点&鞍点你分得清楚吗？曲率&斜率你分得清楚吗？
本文介绍了四种常见的物理量：加速度，速度，位移和力学功。详细介绍了它们的定义、计算以及在物理学和工程学领域中的应用。此外，本文还介绍了四种与物理量相关的概念：向量、标量、质量和密度。数学，物理，机器学习领域常见概念区分
2024-03-18 12:50:39
1371
原创 一种可分批训练的聚类方法
本文介绍了如何将大数据集划分成若干子集，并对每个子集进行聚类分析。为了确保聚类结果的准确性，需要保证每个子集的数据分布相似。文章提出了一种称为“K-均值距离法”的聚类算法，能够有效地解决数据分布不均匀的问题。本篇文章主要介绍了如何将大数据集划分成若干子集，并对每个子集进行聚类分析。在进行子集划分时，需要保证每个子集的数据分布相似，以保证聚类结果的准确性。文章介绍了一种称为“K-均值距离法”的聚类算法，可以有效地解决数据分布不均匀的问题。
2024-03-16 11:31:03
999
原创 可视化JSON数据工具推荐：JSON Viewer Pro和JSONGrid
本文介绍了两款可视化JSON数据的工具：JSON Viewer Pro和JSONGrid。它们都提供了丰富的功能和用户友好的界面，使用户能够更轻松地理解和处理JSON格式的数据。这些功能包括查看和分析、编辑和修改、格式化和美化、折叠和展开、高亮和搜索、排序和过滤、导入和导出等。这些工具对于开发人员、数据分析师和任何需要处理JSON的人都非常实用。
2024-03-15 10:33:20
5342
转载 ActivityManager
ActivityManager 与系统中所有的Activity进行交互的类。官网一句话解释了这个东西，但是有点随意了。ActivityManager的作用很多，我们通过它获得内存信息，进程信息，还可以终止某个进程。当然啦，只能终止用户的进程，系统的进程是杀死不了的。下面我通过实例，一步一步学习它的具体作用，我也是刚学，不能从宏观的角度给大家解释清楚它的具体作用。希望通
2015-04-24 17:18:40
433
转载 Java调用shell脚本并获得结果
`/** * 运行shell脚本 * @param shell 需要运行的shell脚本 */ public static void execShell(String shell){ try { Runtime rt = Runtime.getRuntime(); rt.ex
2015-04-24 16:39:37
667
机器学习领域，聚类算法，kmeans自动计算gap，自动确定k值
2024-03-29
Java语言基于eclipse导入隐马尔可夫模型教程
2024-03-18
windows虚拟环境环境安装pytorch教程，包含虚拟机安装+pytorch安装全流程
2024-03-18
python脚本实现将英文翻译成中文
2024-03-17
爬虫和网络安全领域+对网络漏洞CVE描述信息进行爬虫+获得关键字段+用于做网络安全方面防护研究方面的数据分析及算法研发作用
2024-03-16
干净的数据（数据清洗入门与实践）[澳]Robert
2017-12-23
人工智能（AI）程序设计（面向对象实现）（原版电子稿）
2017-12-23
Python数据分析与挖掘实战
2017-11-07
Python数据挖掘入门与实践（高清完整版）
2017-11-07
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人