转载：21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、线性代数、可视化等）

最新推荐文章于 2025-12-12 23:17:36 发布
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#神经网络 #机器学习 #人工智能

该博客围绕神经网络和机器学习展开，涵盖基础内容如神经网络、线性代数、Python基础等，介绍了数据保存及可视化工具numpy、pandas等，还提及画图工具matplotlib等，以及机器学习库sklearn、keras等，最后涉及算法相关的数据结构、复杂度和排序算法。
数据标注自动化：AI如何加速数据分析流程
AI 原生应用开发的博客
07-12 449
传统数据标注的核心痛点自动化标注的技术原理与实现方式如何通过AI工具快速落地自动化标注流程未来自动化标注的发展趋势用"快递分拣"故事引出数据标注的重要性与传统痛点；拆解主动学习、弱监督学习等核心技术，用生活案例解释；提供Python代码示例+项目实战（图像分类标注）；列举医疗、自动驾驶等真实应用场景；推荐主流工具并展望未来趋势。数据标注：为原始数据（如图像、文本、语音）添加标签（如"猫"“狗”），使其能被AI模型识别的过程。自动化标注。
21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、线性代数、可视化等）
Pysamlam的博客
12-10 176
随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码，python有着种类繁多的第三方库，这里为大家从网络上收集了一些代码速查表，包括深度神经网络、机器学习、数据可...
21 张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、线性代数、可视化等）
lsxxx2011的专栏
08-27 221
作者丨马卡斯·扬@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/61013882编辑 | 极市平台随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python作为...
21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、机器学习、可视化等）
2401_86372707的博客
09-07 431
数据保存及可视化。
21张让你代码能力突飞猛进速查表(神经网络、线性代数、可视化等)
xxue345678的博客
09-30 92
随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码，python有着种类繁多的第三方库，这里为大家从网络上收集了一些代码速查表，希望可以帮你在码代码时提速。~，都已经上传至csdn官方账号，扫描下方官方二维码获取，保证100%免费！
21张让你Python代码能力突飞猛进的速查表
m0_68507761的博客
06-27 1287
随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码，python有着种类繁多的第三方库，这里为大家从网络上收集了一些代码速查表。
usb video -7
03-12
它为视频设备（如网络摄像头、扫描仪等）提供了一个统一的数据传输框架，确保不同品牌和型号的设备能够在Windows、macOS、Linux等多种操作系统上实现互操作性。 ### Stream-Based Payload修订版1.1 该文档提到的是...
AI应用架构师主动学习实践：推动产业升级
AI天才研究院
09-19 646
AI要帮企业“降本增效”，关键不是“用更复杂的模型”，而是“用更聪明的方式用数据”。本文聚焦主动学习（Active Learning）主动学习到底“聪明”在哪？（概念）架构师怎么把主动学习落地到产业场景？（实战）主动学习能帮企业解决哪些真实痛点？（价值）范围覆盖从0到1的主动学习实践，包括概念拆解、算法实现、项目落地全流程，适合AI架构师、算法工程师，以及想了解AI产业应用的管理者。故事引入：用工厂次品检测的痛点，引出主动学习的需求；核心概念：用“老师教学生”类比，讲清主动学习的三大组件；
精选资源
论文写作/学习经验合集
01-19
21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、线性代数、可视化等） 美国老姐看完200+中国学生SCI论文，怒写超详细“中国人英文论文写作指南”，还被推上了B站热门… 在计算机领域的科研中，最初的创新点从何而来？...
【生成式AI】Cross-Attention：多模态融合的神经网络桥梁（上篇）
2401_89898861的博客
12-08 679
【生成式AI】Cross-Attention：多模态融合的神经网络桥梁（上篇）
神经网络理论入门
EncodingLee的博客
12-12 396
1943年，生物学家沃伦.麦克洛克和数学家沃尔特.皮茨提出了模仿生物神经元结构的数学模型，称为 M-P 模型。生物神经元是一种神经细胞，主由多个树突，一个轴突（末端有多个神经末梢），一个胞体组成，如图1-1所示。 在一个典型的生物神经元中，树突接收并输入信息，细胞核处理信息，轴突过滤信息，轴突末梢输出信息，并由下一个生物神经元接受。M-P模型是对生物神经元工作流程的简化和模拟，其结构如图1-2所示。 神经元可以接收多个输入信号， xix_ixi​ 表示从第 iii个神经元
分解+降维+物理信息神经网络！EEMD-KPCA-PINN多变量时序光伏功率预测，MATLAB代码
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-11 1183
EEMD-KPCA-PINN多变量时序光伏功率预测，MATLAB代码
2026生物神经网络与智能优化国际研讨会（BNNIO 2026)
2503_93659005的博客
12-12 435
2026年1月16-18日，"国际交流与合作机会"学术会议将在珠海举行。本次会议将为全球学者提供发表成果、聆听报告、参与圆桌讨论的平台，促进国际学术交流与合作。高校师生可通过会议展示研究、拓展人脉，获取国际合作机会。详情请访问官网：https://ais.cn/u/7bIfui （约100字）
肝硬化患者肝功能分级临床预测模型：基于机器学习的多变量分析
huanghm88的专栏
12-11 164
摘要 本研究基于128例肝硬化患者的34项临床指标，采用机器学习方法构建肝功能分级预测模型。通过XGBoost、随机森林等多种算法比较，发现XGBoost模型表现最优，预测准确率达86.5%，AUC值0.89。研究确定了总胆红素、白蛋白等10个关键预测因子，为临床肝功能评估提供了新的辅助工具。该模型整合了多维临床数据，较传统Child-Pugh评分更具综合性，有助于优化肝硬化患者的个体化诊疗决策。未来需扩大样本量进行多中心验证，进一步完善模型性能。 关键词：肝硬化；肝功能分级；机器学习；预测模型；XGBoo
机器学习进阶＜3＞医疗诊断辅助系统 - 朴素贝叶斯实现项目教程
2303_77568009的博客
12-08 762
本博客打造了一个完整的机器学习实战项目：基于朴素贝叶斯算法的医疗诊断辅助系统。教程从零开始，循序渐进，首先通过一个仅10行数据的超简示例，手把手拆解朴素贝叶斯的核心公式与计算过程，帮助基础薄弱的读者轻松理解算法本质。随后，教程将引导你使用scikit-learn库构建更实用的诊断模型，并最终完成一个功能齐全、包含数据模拟、术语标准化、多标签分类、可视化分析及交互式诊断界面的完整系统。整个项目强调“做中学”，让你在动手实践中，真正掌握如何将机器学习算法转化为一个可运行的、具有可解释性的应用。
机器学习进阶＜5＞K-means智能客户分群与可视化分析系统
2303_77568009的博客
12-09 1220
这篇博客详细介绍了基于Streamlit构建的交互式K-means聚类学习平台。该项目通过模块化设计，带领用户从数据生成、算法原理演示、最佳K值选择，到实际应用场景（如客户细分、图像颜色量化）和交互式练习，完整实践无监督学习流程。平台集成了丰富的可视化组件与即时反馈功能，特别适合机器学习初学者直观理解K-means的核心概念与实现步骤。博客还提供了完整的代码解析、运行指南及资源推荐，是一份深入浅出的实战教程。
机器学习进阶＜4＞探索数据中的物以类聚——直观理解k-均值聚类算法
2303_77568009的博客
12-09 660
这篇博客以生动的生活场景（如手机相册分类、商场客户分组）为引，深入浅出地介绍了经典的K-means聚类算法。通过“选班干部”的比喻和宠物数据集的Python可视化演示，清晰阐释了其“初始化、分配、更新、判断”四步核心流程，并展示了如何用肘部法则科学选择聚类数量。
【算法与模型】One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验
feizuiku0116的博客
12-08 952
One-Class SVM是一种经典的异常检测算法，特别适用于正常样本占绝大多数且难以获取足够异常样本的场景。本文全面解析其原理、应用和工程实践：首先介绍核心思想，通过核函数映射数据并建立正常边界；然后展示正确示例与常见错误（如参数失配、未标准化数据）；提供实用调试技巧如标准化、网格搜索参数、绘制决策边界；通过CPU时序数据检测实战演示应用；分享工程经验如定期重训练、结果平滑处理；最后解析数学原理与核函数选择。文章涵盖理论到实践，适合课程论文、AIOps项目及生产监控系统参考。
机器学习进阶＜10＞分类器集成：集成学习算法
最新发布
2303_77568009的博客
12-12 459
这篇博客是一篇关于分类器集成技术的全面实战指南，涵盖了从理论基础到代码实践的完整知识体系。文章以"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的智慧为核心隐喻，系统阐述了如何通过组合多个弱分类器来构建强大的集成模型，从而突破单分类器的性能瓶颈。
机器学习与深度学习基础（五）：深度神经网络经典架构简介
TracyCoder的博客
12-11 481
本文学习要点：1.深度神经网络分层架构：全连接层卷积层池化层2.深度神经网络代表:CNN：CNN、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet（Inception）、ResNet（残差连接）编码器-解码器架构：序列到序列模型（Seq2Seq）
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