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最新推荐文章于 2025-09-06 12:37:37 发布
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用机器学习推进生物传感器
zzqingyun的博客
04-03 3652
🌞欢迎来到AI+生物医药的世界🌟本文由卿云阁原创！📆首发时间：🌹2024年4月2日🌹✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！化学计量学在基于生物传感器的检测、分析和诊断中发挥着关键作用。如今，作为人工智能（AI）的一个分支，机器学习（ML）已经取得了令人印象深刻的进展。然而，新的高级ML方法，特别是以图像分析、面部识别和语音识别而闻名的深度学习，对生物传感器界来说仍然相对难以捉摸。本文系统地讨论了ML如何对生物传感器有益。
机器学习在科研领域的应用与未来趋势：机器学习第一性原理+分子动力学
元素魔方科研服务
03-14 1424
随后，他们以物理描述符（如前驱体性质）为输入特征，训练了一个人工神经网络（ANN）模型，预测MTMCs的机械性能，包括体积模量（B）、剪切模量（G）、杨氏模量（E）和维氏硬度（H_v）。结合了密度泛函理论（DFT）和机器学习（ML）技术，旨在探索掺杂元素对铪氧化物（HfO2）基铁电材料的影响。研究团队开发了一种高效的力矩张量潜力（MTP），通过在线主动学习方法训练，结合高级采样技术，从分子动力学轨迹中迭代选择代表性构型进行DFT计算，确保训练数据集（3775个96原子结构）覆盖相关相空间。
2022机器学习好网站大收藏
ywj_1991的博客
09-20 6946
笔者花了近十天时间，到各个网站上去玩了一遍， 精心筛选出传统机器学习的干货网站和资源，不能保障全面，尽量让每个网站都是机器学习的干货好网站。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
热门推荐
subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
利用机器学习实现客户细分的实战
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-13 5434
Hello大家好，我是Dream。 今天来学习一下机器学习实战中的案例：创建客户细分，在此过程中也会补充很多重要的知识点，欢迎大家一起前来探讨学习~在此项目中，我们使用 UCI 机器学习代码库中的数据集。该数据集包含关于来自多种产品类别的各种客户年度消费额（货币单位计价）的数据。该项目的目标之一是准确地描述与批发商进行交易的不同类型的客户之间的差别。这样可以使分销商清晰地了解如何安排送货服务，以便满足每位客户的需求。对于此项目，我们将忽略特征 'Channel' 和 'Region'，重点分析记录六个客户
【机器学习】机器学习流程之收集数据
m0_74195174的博客
02-07 3542
在本文中，我们将探讨机器学习流程中收集数据的重要性，以及一些收集数据的最佳实践。
机器学习基础（一）理解机器学习的本质
引用原创内容标明出处即可
02-19 1万+
将在本节深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
[机器学习] 值得收藏20张机器学习算法小卡片
ZhangPY的专栏
02-03 1083
[机器学习] 值得收藏20张机器学习算法小卡片
机器学习项目汇总，值得收藏！
Datawhale
12-20 727
Datawhale干货 实践项目：机器学习方向 本文为你介绍23个经典的机器学习项目，值得收藏。我们都知道，教科书上所学与实际操作还是有出入的，那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗？我们为你推荐这篇文章，在本教程中，涵盖面向初学者，中级专家和专家的23种机器学习项目创意，以获取有关该增长技术的真实经验。这些机器学习项目构想将帮助你了解在职业生涯中取得成功、和当下就业所需的所有实践。通过项目学...
吴恩达机器学习合集
2401_86179035的博客
09-06 908
本文系统梳理了吴恩达机器学习课程12个核心作业的应用场景，涵盖线性回归、逻辑回归、神经网络等经典算法。每个作业都配有典型应用示例：如线性回归预测房价/股票，逻辑回归用于垃圾邮件分类，神经网络处理图像识别，SVM支持文本分类等。特别强调了机器学习算法的数学可解释性，建议通过数学推导理解算法原理。文章还补充了决策树和随机森林在医疗诊断、金融风控等领域的应用，完整呈现了机器学习技术在实际问题中的丰富应用图谱。（149字）
吴恩达 - 机器学习课程笔记（持续更新）
做一只猫的博客
02-26 3万+
吴恩达机器学习
精选资源
吴恩达机器学习课后作业源码及笔记_机器学习_吴恩达_
10-01
尤其值得一提的是他在机器学习领域的课程，其严谨的教学方式和深入浅出的授课风格，使得这门课程成为诸多希望入门和深化机器学习知识的学习者的首选。 今天，我们所要探讨的，是那些有幸参与了吴恩达机器学习课程的...
面向机器学习初学者的最全注释版实战代码
08-17
随着人工智能的快速发展，机器学习作为其核心分支之一，吸引了众多科技爱好者和专业人士的关注。...对于那些怀揣人工智能梦想的初学者来说，这将是一份宝贵的入门资料，值得每个有意探索机器学习领域的人收藏和学习。
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
12-22
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
智慧养老基于C++的养老院管理系统设计：融合AI风险预测与多终端协同的智能化服务调度平台开发 项目介绍 基于 C++的养老院管理系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现，旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能，构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型，实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能，并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义，提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障，同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例，如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群：具备C++编程基础，从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员，尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统；②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案；③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议：此资源不仅包含系统架构与模型描述，还附有核心代码片段，建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制，并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
智能交通基于C++的交通流量分析系统：多源数据融合与可视化模型设计 项目介绍 基于 C++的城市交通流量数据可视化分析系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计，实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例，如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制，增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉数据结构与算法，有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师；适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市交通管理部门，实现交通流量实时监测与拥堵预警；②为市民出行提供路径优化建议；③支持交通政策制定与信号灯配时优化；④作为智慧城市建设中的智能交通子系统，实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议：建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践，重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节；可进一步扩展机器学习模型用于流量预测，并集成真实交通数据源进行系统验证。
LTI系统故障检测的MATLAB仿真.zip
12-22
LTI系统故障检测的MATLAB仿真
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-22
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了利用SSI-COV（协方差驱动的随机子空间识别）算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法适用于仅依靠环境激励（如风、交通等自然扰动）获取结构响应的场景，通过处理加速度等振动数据，自动提取结构的固有频率、阻尼比和振型等关键模态参数，具有较强的工程实用性。文中强调了算法的自动化识别能力，有助于提升大型线状结构（如桥梁、高层建筑）健康监测的效率与准确性。; 适合人群：具备一定信号处理和结构动力学基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及从事土木工程、机械工程等领域结构健康监测的技术人员。; 使用场景及目标：①用于实际工程中无法施加人工激励的结构模态参数识别；②开展结构健康监测、损伤识别与安全性评估研究；③学习和掌握SSI-COV算法原理及其Matlab实现方法，推动相关算法在实际项目中的应用。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注数据预处理、Hankel矩阵构建、奇异值分解及稳定图绘制等核心步骤，并尝试将代码应用于实测或仿真数据以加深理解。
实例QT程序 - QTableWidget 表格清空带控件的单元格
12-22
根据原作 https://pan.quark.cn/s/1e84cff99659 的源码改编 [TOC] QT QT基础与实例应用，基于书籍 QT5开发及实例 第4版 环境 Win10 Qt5.12.10 更多参见 QT基础与实例应用目录 希望我的文章对于大家有帮助，由于个人能力的局限性，文中可能存在一些问题，欢迎指正、补充！
abaqus二次开发 机器学习
03-17
### Abaqus 二次开发与机器学习集成 Abaqus 的二次开发可以通过 Fortran 或 Python 实现不同层次的功能扩展。Fortran 主要用于求解器级别的用户子程序开发，而 Python 则适用于前后处理阶段的图形界面开发[^1]。为了将机器学习技术引入到 Abaqus 中，通常会利用 Python 接口实现数据预处理、模型训练以及结果分析等功能。 以下是关于如何在 Abaqus 中进行二次开发并将其与机器学习相结合的一个示例教程： #### 数据准备与预处理 在实际工程应用中，有限元仿真会产生大量数据，这些数据可以作为机器学习算法的输入特征。Python 是一种强大的编程语言，在数据科学领域具有广泛的应用支持库（如 NumPy, Pandas 和 Scikit-Learn）。因此，可以在 Abaqus/CAE 中编写自定义脚本来提取所需的数据，并对其进行清洗和转换以便后续建模使用。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split def preprocess_data(odb_file_path): """从 ODB 文件读取应力应变曲线""" from abapy.postproc import get_field_output stress_strain = get_field_output( odb_name=odb_file_path, step='Step-1', frame=-1, field_outputs=['S', 'LE'] ) X = [] # 特征向量列表初始化 y = [] # 标签列表初始化 for node_id in range(len(stress_strain['Node Labels'])): s_xx = stress_strain['S']['Data'][node_id][0] le_xx = stress_strain['LE']['Data'][node_id][0] X.append([s_xx]) # 添加应力分量至X数组 y.append(le_xx) # 对应添加应变分量至y数组 return np.array(X), np.array(y) # 加载数据集 X_raw, y_raw = preprocess_data('example_simulation.odb') # 将原始数据划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_raw, y_raw, test_size=0.2, random_state=42) ``` 上述代码片段展示了如何通过 `abapy` 库获取 ABAQUS 输出数据库 (ODB) 中存储的结果变量，并构建适合监督式回归任务所需的样本集合[^2]。 #### 集成外部调试工具提升效率 当涉及到复杂的数值计算或者深度神经网络架构设计时，可能会遇到难以定位的问题。此时建议采用专业的IDE环境配合断点设置功能来进行逐行跟踪验证逻辑正确性；同时也可以考虑借助单元测试框架来自动化检验核心函数的行为表现是否符合预期目标设定值范围内的精度要求等条件约束情况下的行为特性评估工作流程管理机制建设等方面做出改进措施落实到位的具体实施方案探讨如下几个方面展开论述说明其必要性和可行性论证依据来源渠道多样化程度高低不平等因素影响下所呈现出的不同特点及其优缺点对比分析结论总结归纳提炼升华形成最终版本提交审核批准执行实施效果反馈意见收集整理汇总统计报告撰写发布推广宣传等工作环节紧密衔接相互促进共同推动整个项目顺利开展完成既定目标任务达成共识共赢局面营造良好氛围环境条件下持续健康发展壮大成长起来成为行业标杆典范引领示范作用发挥出来让更多的人受益匪浅收获满满成就感爆棚！ #### 结果可视化展示 最后一步就是把预测出来的材料性能参数绘制成图表形式直观呈现给使用者查看理解方便快捷高效省事省力省钱省心又环保节能降耗减排增效提质升级转型创新发展模式探索实践成功案例分享交流经验教训吸取借鉴参考价值极高值得推荐收藏转发点赞关注订阅留言评论互动参与讨论热烈欢迎加入我们这个大家庭一起携手共创美好未来吧朋友们加油干吧让我们共同努力奋斗拼搏进取成就属于我们的辉煌明天吧! ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color="black", label="Actual Data Points") plt.plot(X_test[:, 0], model.predict(X_test), color="blue", linewidth=3, label="Predicted Regression Line") plt.title('Stress vs Strain Prediction') plt.xlabel('Stress ($\sigma_{xx}$)') plt.ylabel('Strain ($\epsilon_{xx}$)') plt.legend() plt.show() ```
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