人工智能 第8页
机器学习实战教程(三):决策树实战篇 - MaxSSL

机器学习实战教程(三):决策树实战篇

一、前言上篇文章机器学习实战教程(二):决策树基础篇_M_Q_T的博客-CSDN博客讲述了机器学习决策树的原理,以及如何选择最优特征作为分类特征。本篇文章将在此基础上进行介绍。主要包括:决策...
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【关于时间序列的ML】项目 3 :基于机器学习的地震预测模型 - MaxSSL

【关于时间序列的ML】项目 3 :基于机器学习的地震预测模型

大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言​系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理...
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手把手带你Yolov5 (v6.x)添加注意力机制(一)(并附上30多种顶会Attention原理图)(新增8种) - MaxSSL

手把手带你Yolov5 (v6.x)添加注意力机制(一)(并附上30多种顶会Attention原理图)(新增8种)

Yolov5(v6.x)如何添加注意力机制?2022/10/30更新日志:新增加8种注意力机制源码,完美适配YOLO系列算法,感谢CSDN芒果汁没有芒果为本文提供技术支持。如果感觉有帮助的话请点赞支持下神经网络...
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机器学习强基计划7-4:详细推导高斯混合聚类(GMM)原理(附Python实现) - MaxSSL

机器学习强基计划7-4:详细推导高斯混合聚类(GMM)原理(附Python实现)

目录0写在前面1高斯概率密度2混合高斯分布3GMM算法3.1定义3.2参数估计4Python实现4.1算法流程4.2E步4.3M步4.4可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用...
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使用小程序实现AI动漫脸特效 - MaxSSL

使用小程序实现AI动漫脸特效

文章目录一、文章前言二、具体流程及准备三、开发步骤四、完整代码一、文章前言最近在Dou音很火的AI绘画特效能够实现将人脸进行动漫化,让我们用小程序也制作一个吧。二、具体流程及准备2.1、注...
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pyqt 搭建深度学习训练界面(二) - MaxSSL

pyqt 搭建深度学习训练界面(二)

炼丹软件github链接:有需要联系我requirements:测试在ubuntu18.04和Windows均可运行ubuntu18.04OS:Ubuntu18.04.6LTSPythonversion:3.7(64-bitrun…
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语音识别芯片LD3320介绍 - MaxSSL

语音识别芯片LD3320介绍

语音识别芯片LD3320简介LD3320芯片是一款“语音识别”芯片,集成了语音识别处理器和一些外部电路,包括AD、DA转换器、麦克风接口、声音输出接口等。LD3320不需要外接任何的辅助芯片如Flash、RAM...
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chatGPT与世界杯的故事:人工智能的双重面对 - MaxSSL

chatGPT与世界杯的故事:人工智能的双重面对

1.引言(本文是CSDN的世界杯征文)在本文中,我们将借助chatGPT的智慧,一起探究世界杯与人工智能之间的关系,并展望人工智能在体育领域的应用。同时,我们也将思考人工智能如何影响着我们的生...
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最强人工智能 OpenAI 极简教程 - MaxSSL

最强人工智能 OpenAI 极简教程

大家好哇,新同学都叫我张北海,老同学都叫我老胡,其实是一个人,只是我特别喜欢章北海这个《三体》中的人物,张是错别字。上个月安利了一波:机器学习自动补全代(hán)码(shù)神器,然后就被...
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【轻量级开源ROS 的机器人设备(4)】--(2)通信实现 - MaxSSL

【轻量级开源ROS 的机器人设备(4)】–(2)通信实现

前文链接【轻量级开源ROS的机器人设备(4)】--(1)通信模块_无水先生的博客-CSDN博客三、通信概要概述ROS的通信层是ros_comm堆栈的一部分,遵循发布/订阅范式,如图2.2所示。网络,也称为计算...
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AI遮天传 DL-反馈神经网络RNN - MaxSSL

AI遮天传 DL-反馈神经网络RNN

本文会先介绍动态系统的概念,然后介绍两种简单的反馈神经网络,然后再介绍两种门控神经网络(LSTM,GRU),最后是关于反馈神经网络的应用(本次以语音识别为例)。RNN:Recurrentneuralnetwork,一般...
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火爆出圈的OpenAI模型ChatGPT体验 - MaxSSL

火爆出圈的OpenAI模型ChatGPT体验

1、ChatGPT简要介绍ChatGPT是一种高效的语言模型,全称为'聊天式自动回复生成技术'(Chat-basedAutomaticReplyGenerationTechnology),用于预测人类语言的后续内容。它是基于Ope…
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