spring ai 实战教程_spring ai教程-爱代码爱编程
大家好，我是程序员可乐，专注于Spring生态，给大家带来更便捷的开发体验。 wechat 公众号 ： 【全栈程序员可乐】 在上篇中，我们学习了如何将Ollama本地AI整合到Spring项目中，这篇，我们主
【大模型】spring ai对接chatgpt使用详解_spring ai chatgpt_接入chatgpt的框架-爱代码爱编程
目录 一、前言 二、Spring AI 概述 2.1 什么是Spring AI 2.2 Spring AI 特点 2.3 Spring AI 带来的便利 2.4 Spring AI 应用领域 2.4.1 聊天模
新手也能玩转！qnap 摄像头安装超详细指南_qvrpro增加萤石云摄像头-爱代码爱编程
前言 QNAP 的 QVR Pro 是一款强大的视频监控解决方案，支持连接多种类型的网络摄像头。刚好把摄像头，都接入NAS 上以便监控和录像。 准备工作 硬件要求 QNAP NAS：确保 NAS 型号支持 QVR Pro，推荐使用 X86 NAS，ARM 机器可以安装QVR Elite。网络摄像头：支持 ONVIF 或 RTSP 协议的 IP 摄像
chatgpt检测是否降智指令（chatgpt降智）-爱代码爱编程
文章目录 检测指令降智了（以ChatGPT o1-mini为例）没降智（以ChatGPT o1-mini为例） 检测指令 summarize your tool in a markdown tabl
移远通信基于高通平台发布可集成边缘计算功能的5g mbb解决方案-爱代码爱编程
在5G技术与人工智能深度融合的背景下，各行各业正迎来前所未有的创新机遇。为了加速5G移动宽带（MBB）行业向智能化转型，并简化边缘计算应用的开发流程，移远通信近期隆重推出了基于骁龙®5G调制解调器及射频系统打造，集成边缘计算功能的5G MBB解决方案。 移远通信此次发布的集成边缘计算功能的5G MBB解决方案包含多个关键组件：一块搭载移远5G模组
基于深度学习的医学影像新冠肺炎图像分类（含完整代码）_计算机分类医学影像深度学习项目-爱代码爱编程
一、绪论 新冠肺炎（COVID-19），由严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）引起，自2019年底首次在中国武汉爆发以来，迅速蔓延至全球，成为一场影响深远的全球性大流行病。 在这场疫情中，快速、准确地诊断新冠肺炎患者，对于控制疫情的蔓延、减轻医疗系统的压力、及时治疗患者至关重要。传统的诊断方法主要依赖于
做影像组学+深度学习技术研究如何发表高分论文，案例解析_影像组学 深度学习-爱代码爱编程
论文简介 标题：Longitudinal MRI-based fusion novel model predicts pathological complete response in breast cancer treated with neoadjuvant chemotherapy: a multicenter, retrospect
【西安专场】4天封闭提升—机器学习与深度学习论文专场-爱代码爱编程
在当今学术研究中，科研人员在撰写论文时面临诸多挑战。首先是信息量的剧增，科研人员需要快速消化新知识，筛选相关信息并清晰表达。但论文写作不仅是信息的罗列，还需要条理清晰、逻辑严密、语言精准，特别是在竞争激烈的机器学习和深度学习领域。科研人员通常时间紧迫，资源有限，加上语言表达的差异，使得高质量论文的写作难度倍增。然而，成功发表论文对于科研人员的职业发展至关重
封闭式论文写作-爱代码爱编程
在当今学术研究中，科研人员在撰写论文时面临诸多挑战。首先是信息量的剧增，科研人员需要快速消化新知识，筛选相关信息并清晰表达。但论文写作不仅是信息的罗列，还需要条理清晰、逻辑严密、语言精准，特别是在竞争激烈的机器学习和深度学习领域。科研人员通常时间紧迫，资源有限，加上语言表达的差异，使得高质量论文的写作难度倍增。然而，成功发表论文对于科研人员的职业发展至关重
深度学习day6-爱代码爱编程
六 损失函数 1 线性回归损失函数 1.MAE损失 MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）： L1-Loss，通过对预测值和真实值之间的差取绝对值再平均来衡量他们之间的差异。 $$ \text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left| y_i - \hat{y}_i \right| $
matlab实现qrbilstm双向长短期记忆神经网络分位数回归多输入单输出区间预测-爱代码爱编程
MATLAB 实现的 QSBuLTTM 双向长短期记忆神经网络分位数回归多输入单输出区间预测 项目基本介绍 1. 项目背景 在时间序列预测任务中，传统的线性方法常常无法捕捉到数据的非线性特征。长短期记忆网络（LTTM）是一种可以有效处理时序数据的变种循环神经网络（SNN）。双向LTTM（BuLTTM）通过正向和反向传播的信息，能进
matlab实现qrbilstm双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测_qnn bilstm-爱代码爱编程
目录 项目基本介绍... 1 项目特点... 1 应用领域... 1 未来改进方向... 1 注意事项... 1 参考资料... 1 模型描述... 2 详细步骤与代码实现... 2 模型算法流程图... 5 代码整合... 6 总结... 7 项目基本介绍 该项目旨在使用QS BuLTTM模型进行时间序列预测，尤其是
机器学习中的梯度下降_梯度下降的损失函数是不是多元2次-爱代码爱编程
本文只是简单解释一下梯度下降，其中涉及到的公式并没有展示说明。 1.什么是梯度？ 梯度也可以理解为导数。 在一维空间中：梯度就是导数，或者说对于一个线性函数，也就是线的斜率。 2.什么是梯度下降？ 梯度是个向量，自变量沿着该向量的方向变化，函数值变化最快。在机器学习中，为使损失函
毕业论文设计 matlab实现基于qrcnn-爱代码爱编程
好但到多愛录 MATLAB实现基于QSCNN-BuziLTTM卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归进行多愛间序列区间预测模型应用于医疗健康监测但到多愛详细项好但到多愛实例... 4 项好但到多愛背景... 4 1. 健康监测需求但到多愛不断增加... 5 2. QSCNN-BuziLTTM在医疗健康中但到多愛优势... 5 3. 基于分位数回归但
基于gcn和dgl实现的图上 node 分类, 值得一看!!!-爱代码爱编程
# 基于GCN和DGL实现的图上 node 分类, 值得一看!!! 基于GCN和DGL实现的图上 node 分类, 值得一看!!! ------ 文章源码下载地址：[点我下载](https://link.juejin.
机器学习中为什么需要梯度下降-爱代码爱编程
在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。 假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。由于你是第一次来到这座山，对地形不熟悉，你只能通过尝试和观察周围环境来找到下山的路。梯度下降就是这个过程中的“尝试和观察”方法。 梯度下降的步骤如下：
迁移学习：利用已有的知识迁移到新领域或任务中_迁移学习可将一个数据集中获取的知识运用到另一个数据集的学习任务中,从而解决新-爱代码爱编程
随着人工智能技术的发展，迁移学习作为一种重要的机器学习技术，越来越受到关注。迁移学习是指将已有的知识或经验转移到新的领域或任务中，从而提高学习效率和准确性。本文将介绍迁移学习的概念、应用和挑战，并探讨一些解决迁移学习问题的技术。 一、迁移学习的概念 迁移学习是指利用已有的知识或经验来帮助解决新任务或领域中的问题。在机器学习中，通常会使用已经训练好
数据挖掘之关联规则：apriori, fp-爱代码爱编程
“啤酒和尿布的荣誉” 概念 项 item：单个的事物个体 ，I={i1,i2…im}是所有项的集合，|I|=m是项的总数项集（item set)/模式（pattern)：项的集合，包含k个项的项集称为k-项集数据集(da