- 博客(29)
- 资源 (5)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 轻松上手TensorFlow 2.x：从张量操作到自定义层
TensorFlow 2.x凭借其易于使用的张量操作、动态图机制、自动求导功能、灵活的模型构建方式以及支持自定义层与损失函数等特性，为深度学习项目开发提供了强大支撑。本文旨在引领读者从张量操作入门，逐步进阶至自定义层与损失函数的编写，通过实战案例领略TensorFlow 2.x在文本分类任务中的应用魅力，最终归纳总结其关键特性与优势，激发读者深入探索的兴趣。TensorFlow 2.x作为一款全面的机器学习平台，集成了数据预处理、模型构建、训练、评估及部署等环节，简化了深度学习项目的开发流程。
2024-04-09 18:34:59
545
原创 图神经网络：处理非欧几里得数据的新视角
图神经网络为处理非欧几里得数据提供了一种强有力的新视角，通过模拟信息在图结构中的传播与聚合，成功地将深度学习扩展至图领域。GCN和GAT作为GNN家族中的代表模型，分别利用谱图卷积和注意力机制实现了对图数据的有效建模。实际应用中，GNN已在社交网络分析、化学分子性质预测等多个场景展现出卓越性能，成为现代人工智能技术不可或缺的一部分。随着研究的深入和技术的发展，GNN有望在更多复杂系统的理解和建模中发挥关键作用。
2024-04-02 18:41:29
1139
原创 AI最新进展：元学习与自监督学习
元学习与自监督学习将继续深化其理论基础，优化算法性能，扩大应用领域。同时，随着计算资源的提升和算法的不断成熟，我们期待看到更多创新性研究，如结合元学习与自监督学习的优点，研发能够在少量标注数据甚至无标注数据条件下快速学习新任务的智能系统，以及能在复杂环境中持续学习与自我完善的终身学习系统。这些进展将进一步推动人工智能技术的发展，使其更好地服务于社会各个领域。
2024-04-01 18:51:16
1161
原创 机器学习全攻略：概念、流程、分类与行业应用案例集锦
本文不仅介绍了机器学习的基本概念、重要术语，详细阐述了机器学习项目执行的五步流程，对比了四大类机器学习方法的特点与应用场合，还通过具体行业案例展示了机器学习在医疗、金融、零售、教育等领域取得的成功实践。随着技术的不断发展与应用场景的拓宽，机器学习将持续赋能各行业，推动数字化转型与智能化升级。
2024-03-31 20:19:32
1758
原创 模型部署实战：从训练到上线
在机器学习的全周期中，模型部署是至关重要的一环。经过长时间的训练、验证和优化，当模型准备就绪时，我们需要确保它能高效地服务于线上业务。本文将介绍从模型训练到上线的完整流程，包括RESTful API设计、使用Flask/Django进行Web应用开发，以及使用TensorFlow Serving部署模型。此外，还会涉及性能监控与服务维护的要点。更多Python在人工智能中的使用方法，欢迎关注《Python人工智能实战》栏目！
2024-03-30 21:59:48
1624
原创 模型调优的艺术：超参数调整与集成方法
模型调优是一门结合科学方法与艺术直觉的实践，其中超参数搜索策略与模型集成技术是两大核心工具。掌握并灵活运用这些技术，不仅能提升模型在特定任务上的表现，还能深化对复杂数据现象的洞察与建模能力。
2024-03-30 21:17:26
949
原创 问答系统开发：基于深度学习的文本理解与生成
通过上述章节，我们详细探讨了问答系统的架构与流程，演示了如何使用BERT这样的Transformer模型处理问答任务，以及如何构建一个简单的交互式问答系统。这些内容为开发者提供了开发基于深度学习的问答系统的基础知识和实用指导，为进一步开发复杂、高效的问答系统奠定了坚实基础。
2024-03-29 20:56:00
846
原创 图像分类实战：深度学习在CIFAR-10数据集上的应用
通过以上步骤，我们已经完成了在CIFAR-10数据集上使用深度学习进行图像分类的全过程。从数据集的介绍与加载，到构建并训练ResNet模型，再到模型性能的评估与可视化，这一系列操作展示了如何将理论知识应用于实际问题，揭示了深度学习在图像分类任务中的强大能力。实践中，可根据具体需求调整模型结构、优化策略等参数以进一步提升模型性能。
2024-03-29 17:46:22
1159
原创 项目实战：电影评论情感分析系统
本篇文章通过实际代码演示了如何使用Python从数据获取与预处理开始，构建一个基于LSTM的电影评论情感分析系统，并对其结果进行了评估与模型优化。这一流程不仅适用于电影评论情感分析，还可扩展到其他文本分类任务，如新闻分类、产品评论分析等。通过不断迭代优化，可以进一步提升模型的性能和泛化能力。
2024-03-28 20:19:08
1239
原创 自然语言处理（NLP）基础：文本预处理与词嵌入
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，旨在使计算机理解、生成和处理人类语言。本文将聚焦于NLP的基础环节：文本预处理与词嵌入。首先，详细介绍文本预处理的步骤与常用工具（如NLTK、Spacy），然后解析词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe）的概念、特点与应用。
2024-03-28 14:32:59
1203
原创 循环神经网络（RNN）：处理序列数据的利器
总结而言，循环神经网络凭借其内在的时间循环特性，成为处理序列数据的理想选择。LSTM与GRU作为RNN的增强版本，通过引入门控机制有效解决了长期依赖学习问题，在文本生成与情感分析等任务中展现了强大的建模能力。实践中，根据任务需求和数据特性选择合适的RNN变体，能够实现对序列数据的高效理解和精准建模。
2024-03-27 19:14:08
953
原创 卷积神经网络（CNN）：图像识别的强大工具
卷积神经网络是一种强大的图像识别工具，它能够自动学习图像的特征，并在各种图像识别任务中取得出色的效果。通过使用深度学习框架和大量的训练数据，我们可以构建出高效准确的卷积神经网络模型，实现对图像的分类、识别等任务。希望这篇文章能够帮助你更好地理解卷积神经网络在图像识别中的应用。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问。
2024-03-27 15:55:59
1318
原创 深度学习启蒙：神经网络基础与激活函数
理解神经网络的架构、前向传播过程以及激活函数的特性与选择策略，是深度学习启蒙阶段的关键知识。在实践中，应结合具体任务、数据特性和资源限制，灵活运用并不断探索优化激活函数的选择与使用。
2024-03-26 11:14:27
827
原创 无监督学习之旅：聚类与降维技术
总结而言，K-means、DBSCAN等聚类算法为无监督学习提供了划分数据结构的方法，而PCA和t-SNE等降维技术则助力我们以更低维度可视化和理解高维数据的聚类特性。通过结合这些技术，我们可以有效地探索无标签数据集中的隐藏信息，为后续的数据分析、模式识别乃至决策制定提供有力支持。更多Python在人工智能中的使用方法，欢迎关注《Python人工智能实战》栏目！这只是一个简单的示例，实际数据分析过程中可能还需要进行更深入的数据清洗、特征选择、模型调优等步骤。
2024-03-26 08:26:43
1051
原创 监督学习探秘：从线性回归到决策树
综上，线性回归、逻辑回归和决策树/随机森林作为监督学习中的重要模型，分别适用于连续型预测、二分类任务和多元分类/回归任务。理解它们的原理、特点和应用，有助于在实际问题中选择合适的模型进行预测和分析。
2024-03-25 12:35:50
1164
原创 机器学习导论：概念、分类与应用场景
在数字化时代，数据已成为驱动社会进步的关键要素。而机器学习，作为数据分析和处理的重要工具，正在逐步改变我们的生活、工作和思考方式。机器学习不仅仅是一门技术，更是一种理解世界的新视角，它赋予了我们从海量数据中挖掘隐藏规律、预测未来趋势的能力。本文旨在为读者提供一个全面而深入的机器学习概览。我们将从基本概念入手，逐步深入到机器学习的各种分类方法，并探讨其在实际生活中的应用场景。无论你是机器学习领域的初学者，还是希望进一步拓宽视野的从业者，本文都将为你提供宝贵的参考和启示。
2024-03-25 08:52:12
1326
原创 数据可视化艺术：Matplotlib与Seaborn实战
在数据科学领域，数据可视化扮演着至关重要的角色。通过图形化的展示，我们可以更直观地理解数据的分布、趋势以及不同变量之间的关系。Matplotlib和Seaborn是两个在Python中非常流行的数据可视化库，前者提供了基础的绘图功能，后者则提供了更高级的图表类型和样式设定。接下来，我们将通过实战的方式，探索这两个库在数据可视化中的应用。2.Matplotlib基础绘图与定制化2.1. 基础绘图Matplotlib是Python中最为基础且功能强大的数据可视化库之一。
2024-03-24 18:34:34
950
1
原创 科学计算利器：Numpy与Pandas快速上手
这只是一个简单的示例，实际数据分析过程中可能还需要进行更深入的数据清洗、特征选择、模型调优等步骤。Pandas是Python数据分析的主力库，以其灵活的数据框（DataFrame）对象和丰富的数据处理函数，极大简化了数据清洗、转换和分析工作。Numpy是Python科学计算库中的基石，以其高效的多维数组对象（ndarray）和丰富的数学函数库，为数值计算提供了强大支持。列中的数据类型转换为整数，前提是该列中不再包含缺失值或其他非整数类型的数据。函数将删除包含任何缺失值的行，所以ID为5和7的行将被移除。
2024-03-24 13:21:15
1441
1
原创 Python编程入门：环境搭建与基础语法
通过本文，您已经完成了Python环境的搭建，并掌握了Python的基础语法，包括变量与数据类型、运算符与表达式、控制结构以及函数定义与使用。这些基础知识是进一步学习Python编程、数据分析乃至人工智能领域的基石。接下来，您可以尝试编写更复杂的程序，或者继续深入学习Python的高级特性与相关库。祝您在Python编程之路上越走越远！更多详情欢迎关注《Python人工智能实战》栏目！
2024-03-24 11:08:49
973
1
原创 AI程序员会不会抢程序员的饭碗呢？先别着急下结论！
在科技飞速发展的今天，AI程序员作为新兴力量，正逐渐在软件开发领域崭露头角。然而，关于AI程序员是否会取代传统程序员、抢占其饭碗的讨论，却始终不绝于耳。对此，我认为我们不必过早下定论，而应全面分析AI程序员的优势与局限性，以及它们对程序员职业的具体影响。
2024-03-22 20:30:49
288
1
原创 Stable Diffusion 应用案例 - 证件照生成
至此，使用Stable Diffusion进行证件照的生成已经介绍完毕，请合理合法使用AI技术！通过这个过程，我们可以看到Stable Diffusion在图像生成领域的强大应用。通过编写合适的文本描述，我们可以让模型生成符合要求的证件照，从而省去了传统拍摄和后期处理的繁琐步骤。相信在未来，将会有更多类似的应用案例，为我们的生活带来更多便利和可能性。Stable Diffusion绘图神器，2分钟极速安装教程！Stable Diffusion的应用场景非常广泛，尤其在图像生成和处理领域。
2024-03-21 21:25:11
1461
1
原创 Stable Diffusion 进阶教程 - 二次开发（制作您的文生图应用）
至此，基于Stable Diffusion 的二次开发已经介绍完毕，在本教程中，提供了代码示例，展示了如何调用SD的API。这些示例旨在为读者提供一个起点，以便在实际应用中进一步探索Stable Diffusion的二次开发潜力。基于Stable Diffusion的二次开发是一个充满挑战和机遇的领域。通过不断地探索和实践，相信您可以创造出更多有趣和实用的应用。
2024-03-21 08:30:05
1260
1
原创 Stable Diffusion 进阶教程-XYZ图表
很高兴看到您对Stable Diffusion web UI的XYX Plot功能感兴趣，本教程将向您介绍这个实用的工具。XYX Plot功能是一个强大且方便的工具，它能够帮助用户更直观地比较不同参数设置下的生成结果，从而加速绘图进程。比如：我在文生图时，步数设置多少合适？，用这个工具可以解答您的疑问。不同步数对比图再比如：这么多模型，哪个适合我去选择，那么这个工具同样可以解答您的疑问。不同采样方法对比图XYZ Plot功能特点：可视化比较。
2024-03-19 15:33:22
1042
1
原创 Stable Diffusion插件安装的3种方法，附4个插件下载地址！
Stable Diffusion的强大之处，一方面在于其提供了丰富的配置参数以满足用户的多样化需求，另一方面在于开源社区为其提供了大量的开源插件以拓展其功能和应用范围。这使得Stable Diffusion成为了一个功能强大、灵活可配置且持续发展的文生图工具。在前面的几篇文章里面详细的介绍了SD的安装方法并对各种参数的使用方法进行了由浅入深的介绍，本文将对SD的插件安装方法进行详细说明，进一步帮助您拓展SD超强的绘图能力。至此，SD插件的安装和必备插件推荐已经完成，希望这些信息对您有所帮助！
2024-03-19 08:34:00
1707
1
原创 Stable Diffusion 入门教程之参数详解（下）
至此，Stable Diffusion主要的绘图参数已经介绍完毕，我们需要结合绘图参数各自的特点，和它们之间存在的关联性，不断地进行调整，不停的“抽卡”，以达到最佳的图像生成效果。前几期必看文章：《Stable Diffusion绘图神器，2分钟极速安装教程！（提供安装包）》《Stable Diffusion 模型下载和使用方法》《Stable Diffusion 入门教程之参数详解（上）》
2024-03-17 19:23:23
1009
1
原创 Stable Diffusion 入门教程之参数详解（上）
Stable Diffusion绘图参数在绘图过程中起着至关重要的作用，没有一个固定的搭配，可以通过调整这些参数来定制生成图像的风格、细节和构图，以满足不同的创作需求。然而，请注意，不同的参数设置可能会导致生成结果的巨大差异，因此建议在进行参数调整时进行多次尝试和比较，以找到最适合自己需求的设置。前几期必看文章：《Stable Diffusion绘图神器，2分钟极速安装教程！（提供安装包）》《Stable Diffusion 模型下载和使用方法》
2024-03-17 17:36:34
946
原创 Stable Diffusion 模型下载和使用方法
上一文中《Stable Diffusion绘图神器，2分钟极速安装教程！（提供安装包）》，给大家介绍了Stable Diffusion的安装方法和简单的使用方式，有粉丝私信问我文中的写实风格的图片是怎么生成的。Stable Diffusion的绘图风格主要由模型来控制，基础模型主要由二次元图片训练获得，所以在不安装其他模型的情况下，只能生成二次元风格的图像。本文将详细的介绍模型的下载和安装，进一步增强SD的绘图能力！
2024-03-16 19:26:48
1136
1
原创 Stable Diffusion绘图神器，2分钟极速安装教程！（提供安装包）
Stable Diffusion的应用场景非常广泛，尤其在图像生成和处理领域。艺术创作：Stable Diffusion能够生成高质量的图像，包括人物肖像、风景、动物等，这使得它成为艺术家们的得力助手。艺术家们可以利用它生成新的创作灵感，或者将已有的艺术作品进行风格转换，从而创作出更具创意的作品。从这个角度看，尽管AI艺术创造在某些方面取得了显著的进步，但它并不会完全取代人类艺术家。相反，AI与人类艺术家之间可能会形成一种互补的关系。
2024-03-16 16:55:54
1069
原创 geotools连接SDE获取数据
[code="java"]public void sdeTest(String cqlPredicate,String refGeo){ Map map = new HashMap(); map.put( "dbtype", "arcsde" ); map.put( "server", "127.0.0.1" ); map.put( "port", "51
2013-06-18 13:56:00
1361
1
CallCheaterManager来电小骗子v1.02
2009-11-25
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人