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  • python机器学习数据建模与分析——数据预测与预测建模
    python机器学习数据建模与分析——数据预测与预测建模
    机器学习预测建模是指利用机器学习算法对现有数据进行分析和建模,从而预测未来的趋势和结果。这种方法已经被广泛应用于各个领域,如金融、医疗、交通和电子商务等。随着人们对数据的需求不断增加,同时计算机的处理能力和算法的发展也为机器学习预测建模提供了支持。在大数据时代,机器学习预测建模已经成为数据分析和决策制定的重要工具。
    人工智能 . 科技周边 354 2025-07-24 10:46:53
  • Resnet18_by_paddlepaddle带你入门神经网络搭建
    Resnet18_by_paddlepaddle带你入门神经网络搭建
    本文介绍基于PaddlePaddle框架复现ResNet18的项目,含详细注释助新手入门。代码定义了BasicBlock和ResNet类构建模型,提供Cifar10数据集下载及本地类ImageNet结构数据集的训练方法,设置20轮训练,验证准确率达0.7792,还包含模型保存步骤。
    人工智能 . 科技周边 888 2025-07-24 10:45:08
  • 飞桨常规赛:中文新闻文本标题分类 9月第7名方案
    飞桨常规赛:中文新闻文本标题分类 9月第7名方案
    该项目是中文新闻标题分类方案,基于PaddleNLP,fork自炼丹师233的项目并做改进,如用pandas读取数据、采用ernie模型等。使用roberta-wwm-ext-large模型微调,经数据读取分析、模型构建、训练评估等步骤,还给出预测方法及提升方向,如数据增强、模型融合等。
    人工智能 . 科技周边 409 2025-07-24 10:43:19
  • 《人工智能导论:案例与实践》基于BiLSTM+Attention实现新闻标题文本
    《人工智能导论:案例与实践》基于BiLSTM+Attention实现新闻标题文本
    本文围绕基于THUCNews新闻标题的文本分类实验展开,介绍实验目的为掌握LSTM、Attention机制等知识,用飞桨构建相关模型。实验处理THUCNews数据集,经数据处理、模型构建等步骤,用双向LSTM结合Attention机制实现分类,还涉及训练评估、模型保存与推理等内容。
    人工智能 . 科技周边 252 2025-07-24 10:40:38
  • 【新手入门】0基础学习用AI模型进行预测(以A股股票场景为例、基于Paddle)
    【新手入门】0基础学习用AI模型进行预测(以A股股票场景为例、基于Paddle)
    本教程将带领大家从0开始,学习如何使用深度学习模型进行时序预测,以股票价格预测为实战案例。通过本教程,希望您将掌握从数据收集、模型构建到预测分析的完整流程。
    人工智能 . 科技周边 305 2025-07-24 10:39:42
  • 【新手入门】0 基础掌握大模型训练(二):LoRA 轻量微调实战
    【新手入门】0 基础掌握大模型训练(二):LoRA 轻量微调实战
    本文是PaddleNLP大模型训练系列第二篇,聚焦LoRA轻量微调实战。解析LoRA原理,通过类比说明其仅训练1%新增适配器参数的优势,显存占用大降、速度提升。还介绍不同显卡配置、完整训练流程,包括环境准备、数据处理等,以及部署和常见问题解决,助开发者低成本训练大模型。
    人工智能 . 科技周边 718 2025-07-24 10:32:06
  • 点云处理: 基于飞桨复现PointNet++
    点云处理: 基于飞桨复现PointNet++
    本文介绍PointNet++在PaddlePaddle的复现项目。PointNet++通过分层结构提取点云局部特征,解决点集分布不均问题。复现基于ModelNet40数据集,top-1 Acc达92.0,超原论文。说明环境依赖、快速开始步骤,分析代码结构及复现中PaddlePaddle多维索引支持不足的问题与解决方法。
    人工智能 . 科技周边 816 2025-07-24 10:23:45
  • ChatGPT如何语音输入 语音交互功能设置教程
    ChatGPT如何语音输入 语音交互功能设置教程
    ChatGPT可通过不同设备实现语音输入,但无原生语音输出功能。一、iOS设备点击键盘麦克风按钮使用听写功能实现语音转文字;二、安卓用户点击输入框麦克风图标或长按空格键启动语音输入;三、网页版需使用Chrome浏览器并点击麦克风图标或系统快捷键启用语音识别;四、ChatGPT暂不支持语音输出,可借助第三方TTS工具实现声音播放。整体操作依赖系统或浏览器服务,需注意网络连接、口音环境及隐私问题。
    人工智能 . 科技周边 746 2025-07-24 10:23:02
  • “机器学习”系列之Logistic Regression (逻辑回归)
    “机器学习”系列之Logistic Regression (逻辑回归)
    本文介绍逻辑回归,这是一种分类算法。它通过Sigmoid函数将线性回归结果映射到[0,1],以概率形式分类。损失函数为对数似然函数,用随机梯度下降或牛顿法优化。其优势在于输出概率、可解释性强等,应用于CTR预估等场景。还展示了自定义函数及调用sklearn的实现代码与结果。
    人工智能 . 科技周边 837 2025-07-24 10:22:15
  • AI剪辑将取代传统剪辑师?未来三年行业趋势分析
    AI剪辑将取代传统剪辑师?未来三年行业趋势分析
    AI剪辑技术正在提升影视制作效率,但传统剪辑师短期内不会被取代。1.AI可自动识别镜头内容、推荐配乐与音效、一键生成粗剪版本、语音识别与字幕生成;2.然而其情感表达不够细腻、缺乏创意判断力且依赖高质量数据输入;3.未来三年,AI剪辑师角色将兴起,传统剪辑师需转型掌握AI工具操作及数据标注能力,并适应人机协作流程。
    人工智能 . 科技周边 270 2025-07-24 10:20:02
  • 新人赛 钢铁缺陷检测挑战赛baseline改良方案
    新人赛 钢铁缺陷检测挑战赛baseline改良方案
    本文针对钢铁缺陷检测挑战赛,提出baseline改良方案。将模型由yolov3换为PPYOLO,调整数据增强,改batch_size为16,采用lr预热策略,选ResNet50_vd_ssld作为backbone并调学习率。经训练预测,得分4.9285,较原基线高0.5。还提及后续可用PPYOLOV2、优化数据增强及模型融合进一步提升。
    人工智能 . 科技周边 169 2025-07-24 10:12:58
  • 如何用豆包AI优化邮件内容 豆包AI商务沟通文本优化教程
    如何用豆包AI优化邮件内容 豆包AI商务沟通文本优化教程
    豆包AI可以有效润色邮件,提升语言表达、句子结构、可读性和说服力;2.使用时需明确优化目标,准备草稿,选择合适功能并设置偏好,审查优化结果后再发送;3.优化效果取决于原始内容质量、AI能力及用户设定,不能保证绝对成功,需人工审核;4.安全性方面,应选择可信平台、阅读隐私政策、避免上传敏感信息并定期改密;5.其他替代工具包括Grammarly、ProWritingAid、HemingwayEditor和MicrosoftEditor,各有特点可根据需求选择;6.判断优化效果可通过可读性、专业性、说
    人工智能 . 科技周边 707 2025-07-24 10:11:02
  • 基于Paddle工具链:ROS目标检测部署方案
    基于Paddle工具链:ROS目标检测部署方案
    FSACOCO数据集由北理工无人驾驶方程式车队搭建,用于中国大学生无人驾驶赛事视觉部分,含42张带标注的红蓝锥桶图像。介绍了两种基于飞桨的训练方式:PaddleDetection需克隆仓库、改参数等,PPYOLO v2训练后mAP50达99.01%;PaddleX则通过低代码完成全流程。两者均涉及模型导出与部署,可参考BITFSD开源3.0。
    人工智能 . 科技周边 546 2025-07-24 10:10:23
  • 模型压缩之剪枝(MLP)
    模型压缩之剪枝(MLP)
    本文围绕CV领域MLP模型压缩中的剪枝技术展开,介绍剪枝因深度学习模型过参数化而生,可去除冗余参数。细粒度剪枝分训练基准模型、剪去低于阈值连接、微调恢复性能等步骤。还给出MLP剪枝实现代码,包括网络搭建、训练、剪枝函数等,展示剪枝前后效果,提及卷积剪枝思路。
    人工智能 . 科技周边 591 2025-07-24 10:08:31
  • 【飞桨黑客松-AIGC - DreamBooth LoRA】HomeTown
    【飞桨黑客松-AIGC - DreamBooth LoRA】HomeTown
    该作品为基于PaddleNLP和PPDiffusers训练的AIGC趣味模型,主题是“我的家乡”,聚焦金昌紫金花海。介绍了花海背景,详述了环境安装、Hugging Face操作、模型训练参数调整、可视化及权重上传等步骤,模型已上传至Hugging Face和AI Studio,可生成相关场景内容。
    人工智能 . 科技周边 164 2025-07-24 10:07:02

PHP讨论组

组员:3305人话题:1500

PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是

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