目标检测算法基础——06Onestage的核心组件

本文详细介绍了如何使用机器学习和深度学习技术对垃圾邮件和短信进行分类。内容涵盖从数据集介绍、预处理、特征提取到模型训练与评估的完整流程，并提供了具体的代码示例和实验结果。 ... [详细]

本文综述了基于强化学习的智能车间调度策略，探讨了车间调度问题在资源有限条件下的优化方法。通过数学规划、智能算法和强化学习等手段，解决了作业车间、流水车间和加工车间中的静态与动态调度挑战。重点讨论了不同场景下的求解方法及其应用前景。 ... [详细]

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准线性回归算法计算过程CostFunction梯度下降算法多变量回归![选择特征](https:static.oschina.n ... [详细]

本文系统梳理了机器学习的关键知识点，涵盖模型评估、正则化、线性模型、支持向量机、决策树及集成学习等内容，并深入探讨了各算法的原理和应用场景。 ... [详细]

随着2018年的临近，我们一同回顾过去一年中人工智能领域的重要进展。这一年，无论是政策层面的支持，还是技术上的突破，都显示了人工智能发展的迅猛势头。以下是精选的2017年人工智能领域最具影响力的事件。 ... [详细]

本文档旨在帮助开发者回顾游戏开发中的人工智能技术，涵盖移动算法、群聚行为、路径规划、脚本AI、有限状态机、模糊逻辑、规则式AI、概率论与贝叶斯技术、神经网络及遗传算法等内容。 ... [详细]

基于2-channelnetwork的图片相似度判别一、相关理论本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章：《LearningtoCompar ... [详细]

在上一篇文章中，我们初步探讨了神经网络的基础概念，并通过一个简单的例子——将摄氏度转换为华氏度——介绍了单个神经元的工作原理。本文将继续探索神经网络的应用，特别是如何构建一个基本的分类器。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上通过Anaconda环境管理工具安装TensorFlow。首先，需要下载并安装Anaconda，然后配置环境变量以确保系统能够识别Anaconda命令。接着，创建一个特定的Python环境用于安装TensorFlow，并通过指定的镜像源加速安装过程。最后，通过一个简单的线性回归示例验证TensorFlow的安装是否成功。 ... [详细]

无监督学习主要涵盖两大类别：一是聚类与降维，旨在简化数据结构；二是生成模型，用于从编码生成新的数据样本。本文深入探讨了这些技术的具体应用和理论基础。 ... [详细]

量子位报道，deeplearning.ai最新发布了TensorFlow实践课程，适合希望使用TensorFlow开发AI应用的学习者。该课程涵盖机器学习模型构建、图像识别、自然语言处理及时间序列预测等多个方面。 ... [详细]

随着强人工智能的崛起，区块链技术在新的技术生态中扮演着怎样的角色？本文探讨了区块链与强人工智能之间的互补关系及其在未来技术发展中的重要性。 ... [详细]

本文介绍了如何利用TensorFlow框架构建一个简单的非线性回归模型。通过生成200个随机数据点进行训练，模型能够学习并预测这些数据点的非线性关系。 ... [详细]

本文详细介绍TensorFlow中的数据读写操作，包括TFRecord文件的创建与读取，以及数据集（dataset）的相关概念和使用方法。 ... [详细]

近期，《学知报》发表了一篇关于威海职业学院教育改革进展的文章。文章指出，尽管一些改革措施仍在试验阶段，但该学院决心通过深化改革提升教学质量。 ... [详细]