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最新推荐文章于 2024-12-06 08:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-06 08:00:00 发布 · 134 阅读 · 0 ·
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感想

前端之路真的走了特别多的弯路，遇到问题就到网上去搜教程，搜回答，ok，成功解决，但是下一次遇到问题还是不会，由上你就是在浪费时间,浪费精力啊！所以想到了做笔记，emmm....愚蠢的我想到的是用笔记本写笔记，对，手写....手写需要特别多的本子，因为前端学的东西太多，需要分门别类；还很浪费时间，因为不能截图和直接拷贝代码！所以我又想到写博客，emmmmmm....博客还是不太智能，好几次写的文档因为意外没保存，就！都！没！了！所以我又开始找，对，就是用github！所以从今天开始要好好用github，好好用github就要会用git，还要会用md.但是github截图插入真的很烦，所以一些记录性的文章还是写博客

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Java Deeplearning4j：实现文本分类
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-09 4374
在本文中，我们介绍了如何使用 DeepLearning4J 构建、训练和评估文本分类模型。我们首先准备了数据集，并进行了数据预处理和向量化。然后，我们构建了一个 RNN 模型，并配置了训练参数。最后，我们使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。通过调整模型和参数，我们可以提高模型的性能。
Java Deeplearning4j：实现时间序列预测
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-11 3462
时间序列数据是按照时间顺序排列的数据点序列。例如，股票价格、气温、销售量等都是时间序列数据。在时间序列预测任务中，我们的目标是根据历史数据预测未来的值。为了进行时间序列预测，我们需要准备一个合适的数据集。可以从各种来源获取时间序列数据，例如数据库、文件、网络 API 等。数据的质量：数据应该是准确、完整和可靠的。数据的长度：数据应该足够长，以便能够训练出一个有效的模型。数据的频率：数据的采样频率应该与预测任务的需求相匹配。
Active learning by querying informative and representative examples
Yingying
08-30 839
主题：QUIRE，基于active-learning的最小－最大原则，实现信息量大而具有代表性的数据筛选。 Informativeness： measures the ability of an instance in reducing the uncertainty of  a statistical model.忽视了数据间的潜在结构分布。 Representativeness: meas
Active learning 总结
Yingying
09-02 4965
Active learning by querying informative andrepresentative examples PAMI 2014 本文主旨：将优化问题转换为在每一轮中选择的样本使得所有的样本损失最小，包括已标记样本和未标记样本。 Informative and representative : Informative: 位于分类面边缘上的数据，比如说DNN pape
主动学习文章_active learning by querying informative and representative examples
haimengao的专栏
07-09 2492
大部分的主动学习模型只考虑其中的一种，例如
【Active Learning - 01】深入学习“主动学习”：如何显著地减少标注代价
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Houchaoqun_XMU的博客
07-08 2万+
主动学习系列博文： 【Active Learning - 00】主动学习重要资源总结、分享（提供源码的论文、一些AL相关的研究者）：https://blog.csdn.net/Houchaoqun_XMU/article/details/85245714 【Active Learning - 01】深入学习“主动学习”：如何显著地减少标注代价：https://blog.csdn.net/Hou...
Learning to Learn
追随梦想，实现梦想
09-27 7029
最近看论文的时候，看到一个词 meta learning--Learning to Learn ，有点不太明白，所以就找了下面这篇文章。（仅供学习交流使用） Learning to Learn Chelsea Finn    Jul 18, 2017 A key aspect of intelligence is versatility – the capability of doing m...
【强化学习】基础离线算法：Q-Learning算法
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
12-06 2737
在强化学习中，Q-Learning 是一种基于值函数的强化学习算法。它通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来选择最优策略。Q-Learning 是一种 无模型（model-free） 的强化学习方法，意味着它不需要了解环境的动态（即转移概率和奖励函数），而只依赖于与环境的交互。 Q-Learning 的目标是通过不断地更新 Q 值，使得智能体能够选择在给定状态下能获得最大累积奖励的动作。Q-Learning 的一个重要特点是，它保证在探索足够多的状态-动作对后，最终会收敛到最优策略。
imitation learning 前沿论文
德米安
03-06 2227
1 前言 在上一篇文章最前沿：机器人学习Robot Learning的发展 - 知乎专栏 中，我们介绍了机器人学习Robot Learning这个方向的发展趋势，并介绍了部分基于DRL的方法，那么在本文，我们将继续介绍一下最近发展起来的机器人学习的一个重要分支------模仿学习Imitation Learning。通过深度增强学习Deep Reinforcement Learning，我们可以...
Java Deeplearning4j：实现图像分类
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-07 3913
本文介绍了如何使用 DeepLearning4J 进行图像分类任务。我们首先介绍了相关的 Maven 依赖，然后详细介绍了数据集准备、模型构建、模型训练和评估等关键步骤。通过实际的例子，我们展示了如何使用 DL4J 构建、训练和评估图像分类模型。最后，我们介绍了一些调整模型和参数的方法，以提高模型的性能。希望本文能够帮助读者更好地理解和使用 DeepLearning4J 进行图像分类任务。
基于DeepLearning4j框架提供的lstm神经网络实现对车流量预测
07-11
【作品名称】：基于DeepLearning4j框架提供的lstm神经网络实现对车流量预测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目...
《Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem》
09-13
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem是一本旨在帮助读者掌握机器学习问题解决方法的书籍。这本书涵盖了机器学习的基本概念、模型选择、数据预处理、特征工程、模型评估等多方面的知识点。 机器学习...
deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1-API文档-中文版.zip
07-03
赠送jar包：deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1.jar； 赠送原API文档：deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1-javadoc.jar； 赠送源代码：deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：deeplearning4j-nn-...
Bishop C. M., Bishop H. - Deep Learning. Foundations and Concepts - 2024
01-02
《Deep Learning: Foundations and Concepts》系机器学习领域大神Christopher Bishop的最新力作，于2023年11月由Springer出版社出版。Bishop是微软剑桥研究实验室主任、微软技术院士(Microsoft Technical Fellow), ...
deeplearning4j-core-1.0.0-M1.1-API文档-中文版.zip
07-03
赠送jar包：deeplearning4j-core-1.0.0-M1.1.jar； 赠送原API文档：deeplearning4j-core-1.0.0-M1.1-javadoc.jar； 赠送源代码：deeplearning4j-core-1.0.0-M1.1-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：deeplearning...
乐播投屏v5.5.76
最新发布
09-06
乐播投屏是一款简单好用、功能强大的专业投屏软件，支持手机投屏电视、手机投电脑、电脑投电视等多种投屏方式。 多端兼容与跨网投屏：支持手机、平板、电脑等多种设备之间的自由组合投屏，且无需连接 WiFi，通过跨屏技术打破网络限制，扫一扫即可投屏。 广泛的应用支持：支持 10000+APP 投屏，包括综合视频、网盘与浏览器、美韩剧、斗鱼、虎牙等直播平台，还能将央视、湖南卫视等各大卫视的直播内容一键投屏。 高清流畅投屏体验：腾讯独家智能音画调校技术，支持 4K 高清画质、240Hz 超高帧率，低延迟不卡顿，能为用户提供更高清、流畅的视觉享受。 会议办公功能强大：拥有全球唯一的 “超级投屏空间”，扫码即投，无需安装。支持多人共享投屏、远程协作批注，PPT、Excel、视频等文件都能流畅展示，还具备企业级安全加密，保障会议资料不泄露。 多人互动功能：支持多人投屏，邀请好友加入投屏互动，远程也可加入。同时具备一屏多显、语音互动功能，支持多人连麦，实时语音交流。 文件支持全面：支持 PPT、PDF、Word、Excel 等办公文件，以及视频、图片等多种类型文件的投屏，还支持网盘直投，无需下载和转格式。 特色功能丰富：投屏时可同步录制投屏画面，部分版本还支持通过触控屏或电视端外接鼠标反控电脑，以及在投屏过程中用画笔实时标注等功能。
spring-ai-alibaba-starter-tool-calling-openalex-1.0.0.3.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
【微信小程序源码】阅享小程序（阅读评价类）.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.csdn.net/ashyyyy/article/details/146464041
google-cloud-monitoring-3.68.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Python实现Q-Learning实例详解
Q-learning是一种无模型的强化学习算法，主要用于解决马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes，MDP）中的最优决策问题。强化学习是一种通过与环境进行交互来学习策略的方法，而Q-learning的核心在于学习一个...
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