- 【001-什么是机器学习模型？】理论与应用场景@[toc] 引言机器学习模型是机器学习的核心，是从数据中学习并进行预测的工具。本文将带你了解什么是机器学习模型，它的基本理论、常见分类以及它在现实中的应用场景。 1. 什么是机器学习？机器学习是一种通过算法和模型从数据中自动学习规律并进行预测或决策的技术，核心理念是让计算机“从经验中学习”。机器学习的定义（经典定义）：机器学习是一门研究“计算... 【001-什么是机器学习模型？】理论与应用场景@[toc] 引言机器学习模型是机器学习的核心，是从数据中学习并进行预测的工具。本文将带你了解什么是机器学习模型，它的基本理论、常见分类以及它在现实中的应用场景。 1. 什么是机器学习？机器学习是一种通过算法和模型从数据中自动学习规律并进行预测或决策的技术，核心理念是让计算机“从经验中学习”。机器学习的定义（经典定义）：机器学习是一门研究“计算...
- 基于华为云开发者空间的—PyTorch手写体识别实战案例 项目概述 华为云开发者空间华为云开发者空间汇聚了华为的优质开发资源及工具，旨在为全球开发者提供一个高效、便捷的开发环境。开发者可以在此平台上进行应用的构建、开发、调试、测试、发布和管理，享受从应用构建到发布的全生命周期支持。核心功能云主机：华为云为每个新生态的开发者免费提供一台云主机，预集成CodeArts IDE、代码仓及JDK、... 基于华为云开发者空间的—PyTorch手写体识别实战案例 项目概述 华为云开发者空间华为云开发者空间汇聚了华为的优质开发资源及工具，旨在为全球开发者提供一个高效、便捷的开发环境。开发者可以在此平台上进行应用的构建、开发、调试、测试、发布和管理，享受从应用构建到发布的全生命周期支持。核心功能云主机：华为云为每个新生态的开发者免费提供一台云主机，预集成CodeArts IDE、代码仓及JDK、...
- 在AIGC（AI生成内容）快速发展的今天，最前沿的模型结构和创新成为了研究和应用的焦点。本文聚焦于两个新兴的SOTA（state-of-the-art）模型——Sora与OpenAI o1，深入解析它们的技术架构及独特的创新点，并通过代码示例来展示如何构建并使用类似的模型。 一、Sora与OpenAI o1概述Sora和OpenAI o1是两个具有代表性的生成模型，它们在文本生成、图像生成等... 在AIGC（AI生成内容）快速发展的今天，最前沿的模型结构和创新成为了研究和应用的焦点。本文聚焦于两个新兴的SOTA（state-of-the-art）模型——Sora与OpenAI o1，深入解析它们的技术架构及独特的创新点，并通过代码示例来展示如何构建并使用类似的模型。 一、Sora与OpenAI o1概述Sora和OpenAI o1是两个具有代表性的生成模型，它们在文本生成、图像生成等...
- 在深度学习的广阔天地中，模型过拟合问题如同一个难以逾越的障碍，阻碍着研究者们追求更高性能的步伐。过拟合意味着模型在训练数据上学习得太好，以至于无法泛化到未见过的数据上。为了克服这一难题，多种正则化技术应运而生，其中，Dropout技术以其独特的机制和显著的效果，成为了深度学习领域的一颗璀璨明珠。 Dropout介绍Dropout技术，首次亮相于2012年的里程碑论文《Improving ne... 在深度学习的广阔天地中，模型过拟合问题如同一个难以逾越的障碍，阻碍着研究者们追求更高性能的步伐。过拟合意味着模型在训练数据上学习得太好，以至于无法泛化到未见过的数据上。为了克服这一难题，多种正则化技术应运而生，其中，Dropout技术以其独特的机制和显著的效果，成为了深度学习领域的一颗璀璨明珠。 Dropout介绍Dropout技术，首次亮相于2012年的里程碑论文《Improving ne...
- 标题：基于深度学习的微小目标检测与定位技术探究随着深度学习技术的飞速发展，微小目标检测与定位在人工智能领域逐渐成为一个备受关注的研究方向。本文将深入探讨基于深度学习的微小目标检测与定位技术，包括相关理论、算法原理、实现方法，并提供一个实际的代码示例，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的先进技术。微小目标检测与定位是指在复杂场景中，对尺寸较小、细节较微的目标进行精准识别和定位的技术。这一领域的... 标题：基于深度学习的微小目标检测与定位技术探究随着深度学习技术的飞速发展，微小目标检测与定位在人工智能领域逐渐成为一个备受关注的研究方向。本文将深入探讨基于深度学习的微小目标检测与定位技术，包括相关理论、算法原理、实现方法，并提供一个实际的代码示例，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的先进技术。微小目标检测与定位是指在复杂场景中，对尺寸较小、细节较微的目标进行精准识别和定位的技术。这一领域的...
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）for t=1:Iters for j=1:D if rand_flag<0.5 if abs(K1)>=1 RLidx = floo... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）for t=1:Iters for j=1:D if rand_flag<0.5 if abs(K1)>=1 RLidx = floo...
- @[toc] 摘要https://arxiv.org/pdf/2307.09283.pdf近年来，与轻量级卷积神经网络(CNN)相比，轻量级视觉Transformers(ViTs)在资源受限的移动设备上表现出了更高的性能和更低的延迟。这种改进通常归功于多头自注意模块，它使模型能够学习全局表示。然而，轻量级VIT和轻量级CNN之间的架构差异还没有得到充分的研究。在这项研究中，我们重新审视了标准... @[toc] 摘要https://arxiv.org/pdf/2307.09283.pdf近年来，与轻量级卷积神经网络(CNN)相比，轻量级视觉Transformers(ViTs)在资源受限的移动设备上表现出了更高的性能和更低的延迟。这种改进通常归功于多头自注意模块，它使模型能够学习全局表示。然而，轻量级VIT和轻量级CNN之间的架构差异还没有得到充分的研究。在这项研究中，我们重新审视了标准...
- 本文详细介绍了RNN、LSTM、TextCNN和Transformer的基本原理、优缺点及其在PyTorch中的实现。这些模型在自然语言处理任务中各有优势，选择合适的模型架构可以显著提升任务的性能。 本文详细介绍了RNN、LSTM、TextCNN和Transformer的基本原理、优缺点及其在PyTorch中的实现。这些模型在自然语言处理任务中各有优势，选择合适的模型架构可以显著提升任务的性能。
- 本文将详细介绍如何在鸿蒙OS中实现一个智能家居控制界面，包括项目配置、实现步骤、代码示例和详细解释；介绍了仓颉编程语言的基础语法、数据类型、集合类型、函数与方法、模块与包管理、错误处理以及并发与并行编程等内容... 本文将详细介绍如何在鸿蒙OS中实现一个智能家居控制界面，包括项目配置、实现步骤、代码示例和详细解释；介绍了仓颉编程语言的基础语法、数据类型、集合类型、函数与方法、模块与包管理、错误处理以及并发与并行编程等内容...
- SSD目标检测 模型简介SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法。使用Nvidia Titan X在VOC 2007测试集上，SSD对于输入尺寸300x300的网络，达到74.3%mAP(mean Average Precision)以及59FPS；对于512x512的网络，达到了76.9%mAP ... SSD目标检测 模型简介SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法。使用Nvidia Titan X在VOC 2007测试集上，SSD对于输入尺寸300x300的网络，达到74.3%mAP(mean Average Precision)以及59FPS；对于512x512的网络，达到了76.9%mAP ...
- 网络构建神经网络模型是由神经网络层和Tensor操作构成的，mindspore.nn提供了常见神经网络层的实现，在MindSpore中，Cell类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。一个神经网络模型表示为一个Cell，它由不同的子Cell构成。使用这样的嵌套结构，可以简单地使用面向对象编程的思维，对神经网络结构进行构建和管理。下面我们将构建一个用于Mnist数据集分类的神经网络模型。... 网络构建神经网络模型是由神经网络层和Tensor操作构成的，mindspore.nn提供了常见神经网络层的实现，在MindSpore中，Cell类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。一个神经网络模型表示为一个Cell，它由不同的子Cell构成。使用这样的嵌套结构，可以简单地使用面向对象编程的思维，对神经网络结构进行构建和管理。下面我们将构建一个用于Mnist数据集分类的神经网络模型。...
- I. 引言联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者（如手机、物联网设备等）在不共享本地数据的情况下协作训练全局模型。其核心思想是在每个参与者本地训练模型，并将模型更新发送到中央服务器进行聚合。分布式模型聚合是联邦学习的关键技术，它直接影响到模型的性能和隐私保护能力。本文将详细探讨分布式模型聚合的策略与性能评估，包括实例代码和详细解释。 II.... I. 引言联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者（如手机、物联网设备等）在不共享本地数据的情况下协作训练全局模型。其核心思想是在每个参与者本地训练模型，并将模型更新发送到中央服务器进行聚合。分布式模型聚合是联邦学习的关键技术，它直接影响到模型的性能和隐私保护能力。本文将详细探讨分布式模型聚合的策略与性能评估，包括实例代码和详细解释。 II....
- Transformer模型作为一种革命性的神经网络架构，并在诸多任务中取得了显著的成功。但是Transformer在处理长序列时面临内存和计算复杂度的问题，因为其复杂度与序列长度呈二次关系一直未业内人员所诟病。RWKV作为对Transformers模型的替代，正在引起越来越多的开发人员的关注。RWKV模型以简单、高效、可解释性强等特点，成为自然语言处理领域的新宠。 Transformer模型作为一种革命性的神经网络架构，并在诸多任务中取得了显著的成功。但是Transformer在处理长序列时面临内存和计算复杂度的问题，因为其复杂度与序列长度呈二次关系一直未业内人员所诟病。RWKV作为对Transformers模型的替代，正在引起越来越多的开发人员的关注。RWKV模型以简单、高效、可解释性强等特点，成为自然语言处理领域的新宠。
- 在当今数字化浪潮中，神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱，推动了自动化、智能化和数据驱动决策的进步。然而，对于初学者和专业人士来说，理解神经网络和机器学习的本质是至关重要的。在本文中，我们将深入探讨这两个概念的内涵、工作原理以及彼此之间的联系。 在当今数字化浪潮中，神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱，推动了自动化、智能化和数据驱动决策的进步。然而，对于初学者和专业人士来说，理解神经网络和机器学习的本质是至关重要的。在本文中，我们将深入探讨这两个概念的内涵、工作原理以及彼此之间的联系。
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