代码编织梦想

【探索ai】四:ai(人工智能)自然语言处理(nlp)-爱代码爱编程

自然语言处理(NLP)的概念 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一门交叉学科,涉及人工智能、计算机科学和语言学等领域,旨在让计算机能够理解、分析、生成和处理人类语言。NLP技术致

【探索ai】十一 深度学习之机器学习基础-爱代码爱编程

鉴于之前文章中提到的深度学习计划,后续的文章会根据之前的接着继续学习,python基础略过,想学的同学请自学: python入门 python进阶 机器学习基础 机器学习是人工智能领域的一个子集,它专注于从数据中自动学习

[足式机器人]part2 dr. can学习笔记-爱代码爱编程

本文仅供学习使用 本文参考: B站:DR_CAN 《控制之美(卷1)》 王天威 《控制之美(卷2)》 王天威 Dr. CAN学习笔记-Ch00 - 数学知识基础 Part2 4. Ch0-4

php基础学习之错误处理(其一)-爱代码爱编程

一,错误处理的概念 错误处理指的是系统(或者用户)在执行某些代码的时候,发现有错误,就会通过错误处理的形式告知程序员,俗称报错 二,错误分类 语法错误:书写的代码不符合 PHP 的语法规范,语法错误会导致代码在编译过程中不通过,所以代码不会执行(parse error)运行时错误:代码编译通过,但是在执行过程中出现一些条件

llm大语言模型(典型chatgpt)入门指南_chatgpt llm-爱代码爱编程

文章目录 一、基础概念学习篇1.1 langchain视频学习笔记1.2 Finetune LLM视频学习笔记 二、实践篇2.1 预先下载模型:2.2 LangChain2.3 Colab demo2.3

【大厂ai课学习笔记no.51】2.3深度学习开发任务实例(4)计算机视觉实际应用的特点-爱代码爱编程

今天考试通过腾讯云人工智能从业者TCA级别的认证了! 还是很开心的,也看不到什么更好的方向,把一切能利用的时间用来学习,总是对的。 我把自己考试通过的学习笔记,都分享到这里了,另外还有一个比较全的思维脑图,我导出为JPG文件了。下载地址在这里:https://download.csdn.net/download/giszz/88868909 这个号码

【大厂ai课学习笔记no.52】2.3深度学习开发任务实例(5)需求采集考虑维度-爱代码爱编程

今天来学习,怎么做需求分析,如何明确数据采集需求。 我把自己考试通过的学习笔记,都分享到这里了,另外还有一个比较全的思维脑图,我导出为JPG文件了。下载地址在这里:https://download.csdn.net/download/giszz/88868909 本系列都是基于腾讯人工智能AI课的内容,学习笔记,分享给大家,需要更看全

pytorch框架下使用gemma-爱代码爱编程

Gemma介绍 Gemma是谷歌发布的一款开源大语言模型,并且Gemma是开源大模型的SOTA,超越了Meta的LLaMa2。综合来说,Gemma有以下几个特点: 坚实的模型基础:Gemma使用与谷歌更强大的人工智能模型Gemini相同的研究和技术。这一共同的基础确保了Gemma建立在一个强大的基础上,并具有强大的能力潜力。 轻便易用:与体型较大的G

【大厂ai课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(3)数据准备和数据预处理-爱代码爱编程

项目开始,首先要进行数据准备和数据预处理。 数据准备的核心是找到这些数据,观察数据的问题。 数据预处理就是去掉脏数据。 缺失值的处理,格式转换等。 延伸学习: 在人工智能(AI)的众多工作流程中,数据准备与预处理占据着举足轻重的地位。这两个步骤不仅影响着模型的训练效率和准确性,更是确保AI系统能够在实际应用中发挥效能的基石。 一、数

【大厂ai课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(1)搭建一个机器学习模型-爱代码爱编程

今天学习的是,如何搭建一个机器学习模型。 主要有以上的步骤: 原始数据采集特征工程 数据预处理特征提取特征转换(构造)预测识别(模型训练和测试) 在实际工作中,特征比模型更重要。 数据和特征的选择,已经决定了模型的天花板,模型算法只是去逼近这个上限。 在上述的特征工程中: 数据预处理,就是去除数据的噪声,例如文本中的错误

【大厂ai课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(4)制作数据集-爱代码爱编程

要划分训练集和测试集。 训练集也要分为训练集和验证集。 延伸学习: 1. 数据集的划分比例 训练集:通常占据整个数据集的60%-80%,用于训练模型。验证集:约占10%-20%,用于在训练过程中调整模型参数和超参数,以及进行早期停止训练等操作,防止过拟合。测试集:约占10%-20%,用于评估模型的最终性能。测试集在整个训练过程中应保持未

【大厂ai课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(2)房屋价格预测模型搭建-爱代码爱编程

下面学习一个具体的实例,关于中介根据历史房屋价格,进行房价评估和预测的方法。 大家都知道,中介要给房东和客户报价,一般人是比较有经验的,资深的经纪人,往往会报出更符合市场的价格,再进行一定的微调,管理好买家和卖家的预期,这是非常重要的。 对于一些有实力的中介,可能就要对房价进行一定的预测,例如成交出现下降,或者不太正常的上升,就要进行风险控制和大数

web安全学习笔记【13】——信息打点(3)-爱代码爱编程

信息打点-JS架构&框架识别&泄漏提取&API接口枚举&FUZZ爬虫&插件项目[1]  #知识点: 1、业务资产-应用类型分类 2、Web单域名获取-接口查询 3、Web子域名获取-解析枚举 4、Web架构资产-平台指纹识别

【大厂ai课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(10)模型评测-爱代码爱编程

目录 一、模型评测的定义 二、模型评测的方法 三、模型评测的原理 四、涉及的关键技术 五、实例阐述 今天是2.2机器学习开发任务实例的最后一个部分——模型评测。 不同的模型计算出的MSE值会有差异,通过模型的选择,参数的变换,可以比较获得最佳解决方案。 一、模型评测的定义 在人工智能机器学习项目中,模型评测是对训练好的机器学习模型

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别-爱代码爱编程

Hi,大家好,我是半亩花海。本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别,通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。虽然这四种“学习”方法在理论和应用上存在着一定的区别,但它们之间也存在交叉和重叠,有时候也会结合使用来解决实际问题。 一、四种“学习” 1. 机器学习 机器学习是人工智能的一个子领域,研

web安全学习笔记【11】——信息打点(1)-爱代码爱编程

信息[1] 打点-Web应用&企业产权&指纹识别&域名资产&网络空间&威胁情报[2] [3]  #知识点: 1、业务资产-应用类型分类 2、Web单域名获取-接口查询 3、Web子域名获取-解析枚举 4、Web架构资产-平台指纹

【大厂ai课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(9)模型优化-爱代码爱编程

模型训练后,就要进行模型优化了。 一般来讲,很简单,优化就是不换模型换参数,或者直接换模型。 换了之后来对比,最后选个最好的。 比如在本案例中,选择LinearRegression后,MSE从22下降到12,因此选择新的模型。 取前20个验证集数据,将标注数据与实际房价对比关系如上图。 可以看到,效果还是很好的。   Linea

gitcode配置ssh-爱代码爱编程

下载SSH windows设置里选“应用” 选“可选功能” 添加功能 安装这个 坐等安装,安装好后可以关闭设置。 运行 打开cmd 执行如下指令,启动SSH服务。 net start sshd 设

【大厂ai课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(8)模型训练-爱代码爱编程

好吧,搞了半天,都是围绕数据在干活,这也就验证了,我们说的,数据准备等工作,要占到机器学习项目一半以上的工作量和时间。而且数据决定了模型的天花板,算法只是去达到上限。 我们今天来学习模型训练! 首先,我们来进行线性回归训练,如上图。 当训练到loss小于0.0001时停止,如右图,此时训练结合与验证集标注之间的MSE=22.073。 那么我

关于spring中管理bean的杂谈-爱代码爱编程

关于Spring中管理Bean的杂谈 1 filter、监听器,不能直接被spring容器管理2 Listener监听器不能被Spring管理3 使用EasyExcel的自定义监听器,可使用Spring容器