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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
不过，在 sklearn 中封装的机器学习算法往往接收的数据类型是 NumPy 数组。 因此，我们使用 sklearn 实现机器学习算法通常会依照下面的流程： 使用 Pandas 库对数据进行一系列的预处理操作； 将预处理后的数据转换成 NumPy 数组； 使用 sklearn 对 NumPy 数组进行机器学习算法。 References： Python3入门机器学习 经典算法与应用: https://coding.imooc.com/class/chapter/169.html#Anchor
84420编辑于 2022-11-08 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-10)
代码清单3-10 class Queue { public: Type MaxValue(Type x, Type y) { if(x > y)
22140编辑于 2022-11-30 - 来自专栏devops_k8s
Go Protobuf(比xml小3-10倍, 快20-100倍)
protocol buffers 是一种灵活，高效，自动化机制的结构数据序列化方法－可类比 XML，但是比 XML 更小、更快、更为简单。你可以定义数据的结构，然后使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流中使用各种语言进行编写和读取结构数据。你甚至可以更新数据结构，而不破坏根据旧数据结构编译而成并且已部署的程序。
2.5K50发布于 2021-04-13 - 来自专栏华章科技
手把手教你用Python进行帕累托分析（二八定律）
图3-10是某个月中海鲜系列的10个菜品A1～A10的盈利额（已按照从大到小的顺序排序）。 ? ▲图3-10 菜品盈利数据帕累托图 由图3-10可知，菜品A1～A7共7个菜品，占菜品种类数的70%，总盈利额占该月盈利额的85.0033%。 plt.ylabel('盈利（比例）') plt.show() 关于作者：张良均，资深大数据挖掘与分析专家、模式识别专家、AI技术专家。 有10余年大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。
2K10发布于 2020-11-16 - 来自专栏HUC思梦的java专栏
ai学习记录
新建：分辨率：矢量软件和分辨率无关； 新建时候不要勾选对齐到像素网格 存储：.ai：illustrator的默认格式。 .eps:支持矢量图形，ai可以打开；也可以被ps打开，打开之后图层是合并的。 PDF：可以跨平台（PC，苹果）跨软件打开。PDF输出（保存时）：可以选择输出范围。 JPG导出：文件——导出 勾选上使用画板 打开：不要用Crtl+O 打开位图；否则会变为嵌入文件； 置入：将图片拖拽到画布上松开；置入后图片上还有一个X； 置入图片之后，必须记得将AI和其他链接文件一同移动 符号喷枪工具（shift+s）:用于绘制AI自带的图形，配合符号面板（ctrl+shift+f11）和符号库使用。 （六）AI修改文档大小 属性栏——点击文档设置——编辑画板——修改相应宽高属性 编辑画板第二种方法：点击画板工具(shift+o) 如何新建画板 1.编辑画板——点击新建画板 2.在画板编辑模式下，点击旧画板
4.1K20发布于 2020-09-03 - 来自专栏xiaosen
AI - 集成学习
集成学习概念 集成学习是机器学习中的一种思想，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型成为弱学习器（基学习器）。 集成学习通过构建多个模型来解决单一预测问题 生成多基学习器，各自独立地学习和预测 通过平权或者加权的方式，整合多个基学习器的预测输出 传统机器学习算法 (例如：决策树，逻辑回归等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开 基学习器是可使用不同的学习模型，比如：支持向量机、神经网络、决策树整合到一起作为一个集成学习系统也可使用相同的学习模型，一般情况下，更使用相同的学习模型 。 集成学习把多个学习器结合起来，要获得好的集成，个体学习器应有一定的准确性 ，学习器不能太坏，并且学习器之间具有差异 。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器； 如此重复进行，直至基学习器数目达到实现指定的值T为止。 再将这T个基学习器进行加权结合得到集成学习器。
55410编辑于 2024-03-24 - 来自专栏机器学习与统计学
教AI学习绘画
通过结合神经网络笔画渲染器和基于模型的深度强化学习，我们的 AI 可以用笔画描绘纹理丰富的自然图像。AI 用数百个笔画就可以实现视觉效果很好的图画，对于每个笔画，直接确定笔画的位置和颜色等。 AI 的训练过程不需要人类绘画的经验或者笔画轨迹数据。 以人脸 (CelebA) 为例，需要一张 GPU，10 小时训练笔画渲染器，40 小时训练 AI，其间 AI 画了数百万张图片来学习。 这是我在接触深度学习不久后就十分感兴趣的问题。 从强化学习的角度看，我们需要设计一个 AI，给它一个画布和目标图。 AI 的每一步在画布上画一个笔画，当它画的笔画使画布和目标图更像时，我们就给它奖励，驱动它学习。我们可以设定一个笔画上限，让 AI 在给定的笔画数后终止。 ? DDPG 和 Model-based DDPG 的不同结构 神经网络笔画渲染器还可以接入到强化学习的框架中来辅助 AI 的训练。
2.8K20发布于 2019-05-09 - 来自专栏司钰秘籍
AI大模型学习
在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。 AI大模型学习的理论基础 数学基础： 线性代数：AI 大模型中大量使用向量和矩阵运算，如矩阵乘法、向量点积等，用于表示和操作数据。 AI大模型的训练与优化 训练和优化大规模机器学习模型确实是一个具有挑战性的任务，以下是一些有效的方法和技巧： 1. 此外，模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI大模型学习的伦理与社会影响 AI 大模型学习确实带来了一些伦理和社会问题，我们需要认真对待： 1.
69410编辑于 2024-04-04 - 来自专栏人工智能领域
AI大模型学习
AI大模型学习 在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 方向一：AI大模型学习的理论基础 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。 以下是一些关于 AI 大模型学习理论基础的重要内容： 深度学习：深度学习是 AI 大模型学习的核心理论基础，它通过构建多层神经网络来实现对复杂数据模式的学习和表征。 以下是一些关于 AI 大模型学习理论基础的重要内容： 深度学习：深度学习是 AI 大模型学习的核心理论基础，它通过构建多层神经网络来实现对复杂数据模式的学习和表征。 自我学习与迁移学习：AI大模型将更加注重自我学习能力和迁移学习能力，实现在不同任务和领域之间的灵活应用和迁移。
68010编辑于 2024-12-18 - 来自专栏#大模型热点基础知识
什么是少样本学习？为什么给几个例子就能让AI学会新任务？
本文收录于Github：AI-From-Zero项目——一个从零开始系统学习AI的知识库。如果觉得有帮助，欢迎⭐Star支持！什么是少样本学习？为什么给几个例子就能让AI学会新任务？ by@Laizhuocheng一、简介少样本学习（Few-shotLearning）是一种通过提供少量示例（通常3-10个），就能让AI模型快速理解和执行新任务的学习范式。 、成本最低复杂任务效果有限少样本3-10中等复杂度任务平衡灵活性和准确性需要设计好的示例监督微调100+高精度生产环境性能最佳、最稳定需要大量标注数据指令微调1000+通用指令跟随提升零样本能力训练成本高少样本学习最适合需要快速部署且对准确性有一定要求的场景 结语少样本学习展现了大语言模型令人惊叹的模式识别和泛化能力。它让我们能够以极低的成本，快速地将通用AI模型适配到特定任务上。然而，少样本学习的成功很大程度上取决于示例设计的艺术。 好的示例就像精心设计的教学材料，能够引导AI快速掌握任务的本质；而随意的示例则可能导致AI学到错误的模式。掌握少样本学习的关键在于理解：示例不仅是数据，更是教学策略。
34910编辑于 2026-03-18 - 来自专栏代码洁癖患者
跟着AI学习Kafka
作者说 本文是由 Gemini 生成的 Kafka 学习路径。 Gemini 中有一个学习辅导的工具，它可以通过互动问答的形式帮助你由浅入深的学习一个知识点，个人感觉还是很好用的，感兴趣的同学可以试一下。 后面的内容由 AI 生成，后续我也会按照这个大纲来进行学习和分享。 AI说 这是一个非常扎实的学习目标。Kafka 不仅是一个消息队列，更是分布式存储和流处理的基石。 这份学习路径将分为四个阶段，涵盖了从宏观架构到微观实现的各个层面： 第一阶段：核心概念与基础架构 (The Big Picture) 这个阶段的目标是建立“物理直觉”，理解 Kafka 是如何组织数据的
14110编辑于 2026-01-28 - 来自专栏社区动态
AI提问实现学习弯道超车！如何使用AI加速学习？
文章框架AI已经带来学习方式的改变，降低了我们学习知识的难度，加快了我们解决问题的速度。 欢迎大家添加小助手微信jqzn-robot加入【AI分享交流群】，学习、分享更多有趣，有用的AI～一、前言在AI快速发展的今天，我们需要学习：驾驭大模型的能力、学习最基础最核心的知识、培养不容易被AI取代的能力 接下来我将从什么是问题驱动式学习、为什么问题驱动式学习更有效，以及在AI时代怎样基于问题驱动来加速学习。友情提示：如果不了解前因后果，只想了解如何在AI时代实践问题驱动式学习，直接跳到第四部分即可。 个性化学习体验：AI可以根据学习者的历史查询、学习习惯和偏好提供个性化的学习内容和建议，使学习更加贴合个人需求，从而提高学习效率和兴趣。 培养21世纪技能：在与AI互动的过程中，学习者不仅学习知识本身，还在无形中培养了批判性思维、信息素养、技术使用和终身学习等 21 世纪必备技能。AI让深度学习成为可能。
74510编辑于 2024-08-19 腾讯云AI大模型全信创解决方案：驱动证券期货业数智升级
AI大模型全信创解决方案图示）。 DB，支持全链路向量检索、AI原生SQL语法、NL2SQL交互，减少应用层链路调用（来源：信创数据库章节）； 信创操作系统（TencentOS Server AI）：AI原生OS通过qGPU虚拟化（ 内核态劫持，故障隔离强，支持容器共享）提升GPU利用率3-10倍，及TACO-LLM训推加速框架优化模型性能（来源：信创操作系统章节）； 信创AI平台（TCADP）：提供智能体低代码开发、RAG Workflow 第三章 量化应用成效与客户价值 方案落地实现三大核心指标突破（数据严格基于原文）： GPU利用率提升3-10倍：通过qGPU虚拟化（内核态劫持设计，支持训练推理在离线混部、故障显存算力强隔离），打破 /Remote GPU，提升利用率3-10倍（来源：信创操作系统章节）； TACO加速框架：TACO Train（训练加速）、TACO Infer（推理加速）、TACO-LLM（训推加速）覆盖智算全周期
20310编辑于 2026-05-01- 来自专栏WeaponZhi
AI 开篇—说说我学习 AI 的动机
我是为了学 AI 才去适当入门 Python 的，在我对 Python 有一个了解之后，我觉得我已经可以应付入门机器学习的条件了，那我觉得在这种状态下，就可以进行下一段的学习了。 从我自己来说，学习 AI 的动机有三点： 第一点可能是绝大多数试图学习或者转型 AI 的朋友都有考虑到的，那就是 AI 目前的形势。 那么在目前的这个人生阶段上，我为什么会去选择在业余时间学习 AI 呢。 第二点。因为我是一个比较有想法的人，我也有大量的想法希望通过我的双手实现。 做 AI 在技术上的动机是因为我想通过研究和学习 AI 重新回到一个作为学习者和研究者身份，去纯粹而安静的在研究和学习中沉浸自己的内心。 学习 AI ，使我回归本心，我好像回到了小时候，想做一个不露面的超人，安静的守护着我爱的每一个人。 这是我的动机，那么你选择 AI 的理由呢？
1K70发布于 2018-03-07 - 来自专栏机器之心
AutoML研究综述：让AI学习设计AI
自动机器学习（AutoML）的目标是让领域专家即使没有统计学和机器学习方面的广泛知识也能自动构建机器学习应用，从而减少对数据科学家的需求。 这意味着对所有机器学习任务都普遍更优的机器学习流程是不存在的。因此，不可能将一个表现优良的机器学习流程迁移至新领域后还能表现出色。相反，为了得到最优的结果，必须为每个新数据集构建新的机器学习流程。 图 4：针对特定机器学习任务的专用机器学习流程 3.2.1 遗传编程 自动构建灵活的机器学习流程的首个方法来自 Olson and Moore (2016)。 针对无监督学习或强化学习的专门研究可以助力 AutoML 框架的发展，进而解决当前还未显露的学习问题。此外，专门的方法也能提升这些任务的性能表现。 AutoML 的目标是完全自动化机器学习流程的创建，以让领域专家能使用机器学习。
83220发布于 2019-05-15 - 来自专栏六点半就起来干博客！
机器学习——解释性AI（Explainable AI）
机器学习——解释性AI（Explainable AI） 解释性AI（Explainable AI）——让机器学习模型更加透明与可信 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）在多个领域的广泛应用，理解模型的决策过程变得尤为重要 LIME特别适合于深度学习等复杂模型，通过扰动输入数据并观测模型的预测变化，从而解释单一实例的决策过程【43†source】【45†source】。 解释性AI（Explainable AI）——揭开机器学习模型的“黑盒” 在当今人工智能和机器学习技术广泛应用的背景下，解释性AI（Explainable AI, XAI） 变得尤为重要。 XAI 旨在为复杂的机器学习模型提供人类可理解的解释，帮助用户了解模型如何做出决策，特别是在金融、医疗等高风险领域，XAI 提供了透明性和信任基础。 什么是解释性AI？ 解释性AI 通过一系列技术来解释机器学习模型的预测结果。对于许多深度学习模型或集成模型来说，它们被视为“黑盒”——虽然能够产生高精度的预测，但难以理解其背后的决策过程。
93310编辑于 2024-10-16 - 来自专栏CDA数据分析师
AI、机器学习和深度学习的未来
虽然尚处在开发和使用的早期阶段，AI、机器学习和深度学习已经影响了我们的生活，工作和娱乐。你是否已经准备好接受和利用这些颠覆性创新了呢？ AI 被定义为通过计算机有效地模拟人类智能的过程，AI 还包含机器学习和深度学习的概念。 通过机器学习，AI 能够让无生命系统进行自动学习并改进经验（非常“人性化”的特性）；而深度学习则使计算机能够在没有被明确地编程时进行学习。 谷歌把深度学习用于语音和图像识别算法，亚马逊使用它来确定客户接下来想看什么或者买什么。 AI 影响我们的三种方式 AI、机器学习和深度学习可以组合在一起运用，从而帮助企业发展得更智能，更好，更快。 如今，被称为工业 4.0的制造通过运用 AI、机器学习和物联网将变得更加智能。
1K100发布于 2018-02-05 【AI 进阶笔记】BERT 学习
在传统的语言模型中，通常采用“单向”学习方式。什么意思呢？例如，如果我们有一句话：“狗喜欢在公园里跑”，传统的语言模型可能会从“狗”开始，只根据前面的“狗”来推测接下来可能是什么词。
61100编辑于 2025-03-29AI知识学习经验记录
1.2 编程语言Python 是 AI 领域最常用的编程语言，因此我选择了 Python 作为主要编程工具。 我选择了几个典型的 AI 项目，如图像分类、文本生成、目标检测等，并在这些项目中应用了所学的技术。 AI 领域的另一个重要分支，广泛应用于游戏 AI、机器人控制等任务。 结论通过系统的学习和实践，我从零开始逐步掌握了 AI 技术的核心知识和技能。 未来，我将继续深入学习 AI 技术，并通过实践项目来不断提升自己的技能水平。
60810编辑于 2025-03-21- 来自专栏VoiceVista语音智能
机器学习就是AI么？
MIT教授 Luis Perez-Breva辩论说，尽管这些不同的复杂系统，通过训练和大数据学习，毫无疑问是具备机器学习能力，但仍不能说其具备了人工智能能力(AI capabilities)。 那么机器学习与人工智能的关系到底如何呢？ 但是如果我们深入的对各方论据进行思考，也很难片面的说如果ML任务越是狭窄，那么其离AI就越遥远。那么机器学习在人工智能到底扮演什么角色呢？ 那么机器学习显然是人工智能得以存在的重要组成部分(definitely forms a part of AI)。 对于外行(layperson)，我们需要强调的是AI不等同于ML，同样ML也不等同于AI。ML可以支撑AI目标的达成，而其中深度学习是机器学习的一种方式。 或者换一种方式讲，机器学习是必要的(necessary)，但并不足够达成AI的目标，同样深度学习是机器学习的一种方式，但并不能达成机器学习的所有需求。 AI的哪一部分不是机器学习呢？
60420发布于 2019-12-05
腾讯云开发者
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