算法 模块 模型 商品

21.动态规划算法

人工智能时代,各国都在大力研究机器人技术,也制造出各种各样的机器人,比如:为了解决男女失衡而制造的美女机器人,假如你参与了某美女机器人的研发,你在这个项目中要求实现一个统计算法:如果美女机器人一次可以上1级台阶,也可以一次上2级台阶。求美女机器人走一个n级台阶总共有多少种走法。 乍一看,无从下手,不 ......
算法 动态 21

什么是大模型?

阅读本文之前,建议先阅读上一篇:什么是神经网络? 本文由gpt4辅助撰写(gptschools.cn) 什么是大模型? 模型是指具有大量参数的深度学习或机器学习模型,这些参数可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能 ......
模型

堡垒机模块-(jumperserver部署完成)

堡垒机模块 原创 希里安 希里安 2023-05-30 18:00 发表于四川 收录于合集 #堡垒机1个 #webshell1个 #开源4个 关注“希里安”,get更多有用干货 前两天在项目里加了个webshell,还没开发完成,有读者朋友说费那劲干嘛,直接引入类似jumpserver开源堡垒机就完 ......
堡垒 jumperserver 模块

spring框架里的spring context模块介绍,它和spring core有什么关联?

spring context模块介绍 Spring框架是一个开源的Java开发框架,它提供了一系列的功能和工具,用于简化Java应用程序的开发。Spring Context模块是Spring框架的核心部分之一,它主要负责管理和协调应用程序中的对象。 Spring Context模块的主要功能包括: ......
spring 框架 模块 context core

算法:杨表的相关知识

## 知识点 Knuth的《TAOCP》第三卷中有一些杨表(young tableaux)的介绍。其中比较重要的就是定理A和H。定理A说的是 $n!$ 和 $(P,Q)$有序对是有一一对应的关系的,其中$P,Q$是大小为$n$,形状相同的杨表。定理H说的则是利用hook length计算特定形状杨表 ......
算法 知识

python 中 Bio中SeqIO模块处理fastq数据

001、输出fastq的ID [root@PC1 test02]# ls a.fastq test.py [root@PC1 test02]# cat a.fastq ## 测试fasq数据,一共两个reads @SRR8442980.988/2 AAGG + :FFF @SRR8442980.11 ......
模块 数据 python SeqIO fastq

pycharm 经常遇到模块包已经下载,但是运行提示模块没有找到的问题

作为新手在使用pycharm启动djang框架服务的过程中经常遇到,明明模块包已经下载安装,但是提示模块没有安装的问题,这个问题一般就是在启动django的时候,python解释器地址不是当前自己包所下载的地址 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2561244 ......
模块 pycharm 问题

django之模型层

模版语法传值 {{}}:变量相关{%%}:逻辑相关 def index(request): # 模版语法可以传递的后端python数据类型 n = 123 f = 11.11 s = '我也想奔现' b = True l = ['小红','姗姗','花花','茹茹'] t = (111,222,33 ......
模型 django

模型剪枝:让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境

[toc] 《模型剪枝:让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要: 本文介绍了深度学习模型剪枝技术,它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史,然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法,最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后,本文 ......
模型 深度 任务 环境

半监督学习:让机器学习模型更好地应对新任务和场景

[toc] 半监督学习是一种让机器学习模型更好地应对新任务和场景的技术。它结合了监督学习和无监督学习的优点,能够利用已有的数据集来指导模型的学习,从而更好地应对新的任务和场景。在这篇文章中,我们将介绍半监督学习的核心概念和技术原理,以及如何在实践中应用该技术。 首先,我们需要了解什么是半监督学习。半 ......
模型 场景 机器 任务

Python与TensorFlow:如何高效地构建和训练机器学习模型

[toc] 标题:《Python 与 TensorFlow:如何高效地构建和训练机器学习模型》 一、引言 随着人工智能的快速发展,机器学习作为其中的一个重要分支,受到了越来越多的关注和应用。而Python作为一门广泛应用于机器学习领域的编程语言,其与TensorFlow的结合也变得越来越重要。本文将 ......
TensorFlow 模型 机器 Python

模型生成技术:让智能家居变得更加智能化和高效化

[toc] 1. 引言 智能家居是一个非常热门的领域,随着人工智能技术的不断发展,模型生成技术也成为了智能家居领域的一个热门技术。本文将介绍模型生成技术,让智能家居变得更加智能化和高效化。 2. 技术原理及概念 模型生成技术是指利用机器学习和深度学习算法,对现有的数据进行建模,生成新的数据序列。在智 ......
智能 智能家居 模型 技术

机器学习中的深度学习算法:原理、挑战与解决方案

[toc] 机器学习中的深度学习算法:原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术,广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释,然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后,我们将探讨深度学习 ......
算法 深度 原理 机器 解决方案

LLE算法在自然语言生成中的应用:实现文本到语音的情感迁移

[toc] 自然语言生成(Natural Language Generation,NLP)是人工智能领域的一个分支,它利用大量的文本数据训练出语言模型,从而实现对自然语言的生成和理解。在NLP中,情感迁移(Emotion Transfer)是一个重要的任务,它可以通过对已有文本的情感分析,将其转化为 ......
自然语言 算法 语音 文本 自然

如何训练生成模型来生成高质量的文本?

[toc] 如何训练生成模型来生成高质量的文本? 随着人工智能技术的不断发展,生成对抗网络(GAN)已成为生成高质量文本的重要方法之一。然而,训练一个GAN模型并使其生成高质量的文本需要进行复杂的计算,并需要大量的数据进行训练。在本文中,我们将介绍如何训练生成模型来生成高质量的文本,并深入探讨相关的 ......
高质量 模型 文本

模型微调:让机器学习模型更好地应对金融欺诈和反洗钱任务

[toc] 摘要: 随着深度学习算法在金融欺诈和反洗钱任务中的广泛应用,对机器学习模型的要求也越来越高。为了进一步提高模型的准确率和鲁棒性,需要进行模型微调。本文介绍了模型微调的基本原理和技术流程,并介绍了一些常用的技术工具和框架。同时,还详解了如何使用微调技术来解决金融欺诈和反洗钱任务。文章旨在帮 ......
模型 机器 任务 金融

模型蒸馏在计算机视觉中的应用

[toc] 文章名称:《44.《模型蒸馏在计算机视觉中的应用》》 背景介绍: 随着深度学习的发展,计算机视觉领域取得了巨大的进步,尤其是卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测、图像分割等领域取得了突破性进展。然而,训练一个大型CNN模型需要大量的计算资源和时间,而且往往容易出现过拟合等问题。为了 ......
模型 视觉 计算机

LLE算法的应用场景和案例:详解LLE算法在实际问题中的效果和表现

[toc] 1. 引言 随着深度学习技术的不断发展,神经网络模型在人工智能领域的应用越来越广泛。其中,LLE(Largely Element-wise Linear) 神经网络是一种常用的神经网络模型,其基本思想是通过对输入数据进行大量拼接操作,将数据转换为一组元素级别的线性表示,从而提高模型的泛化 ......
算法 LLE 场景 实际 案例

模型剪枝在图像识别中的应用:让计算机视觉任务更准确、更快

[toc] 计算机视觉是人工智能领域中非常重要的一个分支,它涉及到计算机视觉技术、机器学习算法以及深度学习模型等多个方面的研究。近年来,随着深度学习模型的不断发展和改进,计算机视觉任务的质量得到了极大的提升,但同时也出现了许多挑战和问题,例如训练数据的不平衡、模型的过拟合等问题。为了更好地解决这些问 ......
更快 模型 图像 视觉 任务

LLE算法在自然语言处理中的应用:从文本到实体识别和关系抽取

[toc] 文章介绍: 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的重要分支,它研究如何将人类语言转化为计算机可理解的格式。NLP的应用非常广泛,从语言翻译、文本摘要到情感分析、信息提取等。其中,实体识别和关系抽取是NLP中非常重要的任务之一。本文将 ......
自然语言 算法 实体 文本 自然

强化学习中的强化学习模型应用:推荐系统、自然语言处理

[toc] 强化学习是人工智能领域的一个新兴领域,它通过不断地试错和学习来优化决策策略。近年来,随着深度学习的兴起,强化学习在自然语言处理、推荐系统、游戏 AI 等领域得到了广泛应用。本文将介绍强化学习中的强化学习模型在推荐系统和自然语言处理中的应用,并探讨相关技术原理、实现步骤、应用示例和优化改进 ......
自然语言 模型 自然 语言 系统

基于深度学习的自动化推理:基于图论和计算图模型的推理

[toc] 《基于深度学习的自动化推理:基于图论和计算图模型的推理》 一、引言 随着人工智能和深度学习技术的快速发展,自动化推理成为了人工智能领域的一个重要研究方向。自动化推理能够提高人工智能系统的性能,降低人工干预的成本,是人工智能领域中的一个重要挑战。图论和计算图模型是自动化推理中非常重要的两个 ......
深度 模型

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (45)-- 算法导论6.1 3题

# 三、证明:在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。 ## 文心一言: 在最大堆中,根结点是整个堆中最大元素的孩子,因此它包含的最大元素是在该子树的根结点上。 我们可以通过递归的方式证明任意子树中的最大元素都在该子树的根结点上。假设我们已经证明了深度为 d-1 的子树中的最 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

基础算法

# 枚举 枚举是一种常见的算法,通过各种技巧可以优化枚举次数。 [【POJ 3061】Subsequence](https://vjudge.net/problem/POJ-3061)(尺取法): 给定一个长度为 $n$ 的数列 $a$,找到最短的区间 $[l,r]$,使得 $\sum\limits ......
算法 基础

垃圾识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法【完整代码系统】

## 一、介绍 垃圾识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![16837 ......
卷积 神经网络 系统 算法 TensorFlow

交通标志识别系统Python+TensorFlow+Django+卷积神经网络算法实现【完整代码】

## 一、介绍 使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果展示 ![1683898509301-2259 ......

算法

#include<iostream> #include<bits/stdc++.h> using namespace std; map<string,int>na_mo; int main(){ string name[15],Zname,Pname; int n,mony,m; cin>>n; f ......
算法

【雕爷学编程】Arduino动手做(121)---夏普粉尘传感器模块

37款传感器与执行器的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手尝试系列实验,不管成功(程序走通)与否,都会记录下来—小小的进步或是搞不掂的问 ......
粉尘 传感器 模块 Arduino 121

【环境部署】TransformersTTS模型 -- 将文字转化为语音

## 论文背景 A Text-to-Speech Transformer in TensorFlow 2 Neural Speech Synthesis with Transformer Network FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text t ......
TransformersTTS 语音 模型 文字 环境

算法刷题笔记(一)(1) Acwing.153. 双栈排序

## Solution https://www.acwing.com/problem/content/155/ ##### **二分图,染色,贪心 O(n^2)** 性质 > 当且仅当i a[i]>a[k] 那么j和j之后的元素一定在i之后出栈,所以当序列遍历到j时,一定可以让i出栈,进而j就可以进 ......
算法 笔记 Acwing 153