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数据挖掘：从理论到实践的完整指南
数据挖掘：从理论到实践的完整指南在当今数据驱动的时代，数据挖掘作为一门融合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多领域知识的交叉学科，已经成为企业决策、市场分析、科学研究等领域不可或缺的工具。本文将为您提供一个从理论到实践的完整数据挖掘指南，帮助您深入...
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数据挖掘中的降维技术：pca与t-sne
标题：数据挖掘中的降维技术：PCA与t-SNE的深度解析在数据挖掘与机器学习的广阔领域中，数据降维是一项至关重要的预处理步骤。面对高维数据带来的计算复杂度增加、数据稀疏性增强以及过拟合风险等问题，有效的降维技术能够极大地提升算法的性能与效率。在众多降维方法...
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数据挖掘与机器人学习
标题：数据挖掘与机器人学习的融合：开启智能时代的新篇章在21世纪的科技浪潮中，数据挖掘与机器人学习作为人工智能领域的两大核心支柱，正以前所未有的速度推动着科技的进步与社会的变革。这两者的结合，不仅深化了我们对复杂数据的理解能力，也为机器人赋予了更加智能、自...
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数据挖掘中的关键算法解析
数据挖掘：关键算法的深度解析在信息技术飞速发展的今天，数据挖掘已成为企业决策、科学研究等领域不可或缺的重要工具。它通过对海量数据的深入分析，揭示数据背后隐藏的规律和模式，为决策制定提供有力的数据支持。数据挖掘涉及多种算法和技术，每种算法都有其独特的应用场景...
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数据挖掘中的分类与聚类技术
数据挖掘，作为现代信息技术的重要组成部分，旨在从海量、复杂的数据集中提取有价值的信息和知识。在这一过程中，分类与聚类技术扮演着举足轻重的角色，它们不仅是数据分析的核心手段，也是实现数据智能化应用的关键技术。本文将深入探讨数据挖掘中的分类与聚类技术，阐述其基...
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基于tensorflow/pytorch的数据挖掘
标题：基于TensorFlow与PyTorch的数据挖掘技术探索在当今数据爆炸的时代，数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息和模式的关键技术，正日益受到各行各业的高度重视。TensorFlow与PyTorch，作为深度学习领域的两大主流框架，不仅推动了人工...
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数据挖掘中的智能数据标注
数据挖掘，作为现代数据分析的关键技术之一，旨在从海量、复杂的数据集中提取有价值的信息和知识。然而，这一过程的有效性在很大程度上依赖于数据的准确性和完整性。智能数据标注，作为数据挖掘预处理阶段的重要环节，正逐渐展现出其在提升数据挖掘效率与精度方面的巨大潜力。...
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数据挖掘与机器学习的关系
数据挖掘与机器学习的关系：探索数据背后的智慧在当今这个数据爆炸的时代，数据挖掘与机器学习作为数据科学的两大核心领域，正以前所未有的速度推动着各行各业的发展。虽然两者在概念和实践上有所区别，但它们之间存在着紧密的联系，共同构建了一个从海量数据中提取有价值信息...
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文本数据的特征工程方法
标题：文本数据的特征工程方法：解锁数据背后的深层信息在大数据与人工智能日益融合的今天，文本数据作为信息的重要载体，其处理与分析能力成为了衡量技术先进性的关键指标之一。文本数据特征工程，作为连接原始文本与机器学习模型的桥梁，扮演着至关重要的角色。它不仅关乎模...
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数据挖掘中的特征提取技术
标题：数据挖掘中的特征提取技术：揭示数据背后的深层信息在当今这个数据爆炸的时代，数据挖掘已成为各行各业不可或缺的分析工具。它能够从海量、复杂的数据集中提取有价值的信息和知识，为决策制定提供科学依据。而在数据挖掘的过程中，特征提取技术扮演着至关重要的角色。这...
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数据挖掘中的在线学习评估
标题：数据挖掘中的在线学习评估：挑战、方法与未来展望随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已成为各行各业不可或缺的工具，它能够从海量数据中提取有价值的信息和知识，为企业决策、科学研究和社会服务提供有力支持。在这一背景下，在线学习评估作为数据挖掘领域的一个重要分...
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爬虫中的验证码识别技术
在网络爬虫技术日益成熟的今天，验证码识别成为了许多爬虫开发者必须面对的一大挑战。验证码（CAPTCHA，Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）的...
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跨学科数据人才的能力模型
标题：跨学科数据人才的能力模型构建在21世纪的数字化时代，数据已成为驱动社会进步和经济发展的关键要素。随着大数据、人工智能、云计算等技术的迅猛发展，跨学科数据人才的需求日益迫切。这类人才不仅需要具备扎实的数据分析与处理能力，还需融合多领域知识，以解决复杂问...
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数据：ai 和机器学习的基石
标题：数据：AI与机器学习的基石在科技日新月异的今天，人工智能（AI）与机器学习已成为推动社会进步的重要力量。从智能家居到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融分析，AI与机器学习的身影无处不在。而在这背后，有一个至关重要的元素支撑着这一切——数据。数据，作为AI...
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数据科学面试常见问题与准备技巧
数据科学，作为21世纪最具前景的领域之一，吸引了无数追求技术与创新的人才。在竞争激烈的就业市场中，如何通过数据科学面试脱颖而出，成为每位求职者必须面对的挑战。本文将探讨数据科学面试中常见的问题类型及相应的准备技巧，帮助求职者更好地准备，提升面试成功率。 一...
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异常检测：识别数据中的离群点
异常检测：识别数据中的离群点在当今数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的一部分。从金融交易到网络安全，从医疗诊断到制造业质量控制，数据的准确性和可靠性直接关系到决策的有效性和业务的成功与否。然而，在海量数据中，往往隐藏着一些不符合常规模式的数据...
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聚类分析：无监督学习的经典应用
聚类分析：无监督学习的经典应用在当今数据驱动的时代，机器学习已成为各行各业不可或缺的工具。其中，无监督学习作为机器学习的一个重要分支，旨在从大量未标记的数据中发现隐藏的规律和模式。聚类分析，作为无监督学习的经典应用之一，凭借其强大的数据探索能力，在众多领域...
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数据驱动的零售市场细分选型指南终极版：精准定位目标客户
数据驱动的零售市场细分选型指南终极版：精准定位目标客户在当今竞争激烈的零售市场中，精准定位目标客户已成为企业成功的关键。随着大数据和人工智能技术的飞速发展，数据驱动的零售市场细分策略为企业提供了前所未有的洞察力和灵活性。本文旨在提供一份终极版指南，帮助企业...
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数据清洗工具发展趋势：智能化与自动化
标题：数据清洗工具的发展趋势：智能化与自动化在当今这个数据驱动的时代，数据的质量直接关系到企业决策的有效性和准确性。然而，原始数据中往往充斥着错误、重复、缺失或不一致等问题，这些问题若不及时解决，将严重影响数据分析的可靠性和业务洞察的深度。因此，数据清洗作...
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stable diffusion和GAN网络的区别，优点缺点是什么
稳定扩散（stable diffusion）和生成对抗网络（GAN）是两种不同的深度学习方法。 稳定扩散是一种无监督学习方法，用于图像超分辨率重建。它基于扩散过程模型，通过在不同的时间步骤中对图像进行重建来增加分辨率。该方法能够有效地增加图像的细节，并产...
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AIGC创新应用技术实践：成都技术生态沙龙全回顾
AIGC创新应用技术实践：成都技术生态沙龙全回顾 2024年8月17日下午，我有幸作为CSDN校园主理人参加了在成都举办的AIGC创新应用技术实践沙龙活动。 此行也见到了许许多多的行业大佬，得到的收获非常之多，赶了1300公里的路，值了！ 这次活...
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AI大模型原理（通俗易懂版）——AIGC
传送门：AI大模型原理（通俗易懂版）-CSDN博客 AIGC 说起近期的热门科技词汇，AIGC当之无愧位列其中。从某一天开始，我们突然发现AI可以帮忙生成文字图片音频视频等等内容了。而且让人难以分清背后的创作者到底是人类还是AI。 这些AI生...
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Stable Diffusion原理与代码实例讲解
Stable Diffusion原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在图像处理和生成领域，扩散模型（Diffusion Models）作为一种新型的生成模型，逐渐成为了研究热点。这类模型通过模拟真实世界的物理扩散过程，为生成高质量...
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4K版《A计划》北影节全球首映，AIGC修复看清40多年前的武打动作
4月18日，第十四届北京国际电影节开幕，全新4K版《A计划》《卖身契》在“致敬·修复”单元全球首映。本次展映的4K版本，由中国电影资料馆、抖音、火山引擎共同发起的“经典香港电影修复计划”支持修复。 4K版《A计划》《卖身契》电影海报...
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AI绘画SD教程 - 模型分类与使用，一文看懂！
主业写代码，副业做 AI 大家好，我是程序员晓晓 模型分类与使用 在 AI绘画Stable Diffusion 中，模型分为大模型、VAE、Lora、Embedding、Hypernetwork 等。 大模型 大模型又称基础模型、底模、主模...
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机器学习中不得不知的数学基础
随着各类语言库和框架的不断增加，机器学习变得越来越受欢迎。人们在各个领域更容易找到人工智能和机器学习的应用。然而，依赖库和框架来使用人工智能可能不会使人们成为该领域的专家。虽然编码框架的支持增加了可用性，但要在人工智能行业取得成功，我们必须深入理解代码背...
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机器学习：K均值算法
一、基础理论 1. 欧氏距离 想象你在北京，想要知道离上海有多远，则可以直接计算这个城市（两点）间直线的距离，这就是欧氏距离。 在二维平面上，在二维平面上有两个点A(x1, y1 和B(x2, y2 ，欧氏距离为： 图片 欧氏距离衡量的是两点间的真实物理...
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知识分享系列五：大模型与AIGC
大模型（LLM，Large Language Mode）是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的深度学习模型。大模型主要用于进行自然语言相关任务，给模型一些文本输入，它能返回相应的输出，完成的具体任务包括生成、分类、总结、改写...
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OpenAI CEO曾称 GPT-2“非常糟糕”，现在对该版本“情有独钟”
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 近日表达了对 GPT-2语言模型的喜爱之情，尽管他此前批评了早期模型，但他对即将推出的 GPT-5充满期待。Altman 在社交平台上承认，他 “确实对 GPT-2有一种软肋”。 今年早些时候，Altman...
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一文了解人工智能如何让机器进行学习？
在《一文了解人工智能（AI）》文章中我们介绍了AI可以解决哪些复杂的问题。这些问题无法通过固定的规则进行解决，需要机器根据以往的事例进行比较评估，作出最终的判断。机器需要模仿人类对事物进行学习。 人类的学习过程可以拆分为以下几个阶段：感知、记忆、对比和...
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探索数据科学对机器人的影响
数据驱动的感知: 数据科学彻底改变机器人技术的关键领域之一是感知。配备了传感器、摄像头和其他数据收集机制的机器人会产生大量有关其环境的数据。数据科学技术，包括计算机视觉、传感器融合和深度学习，使机器人能够解释和理解这些数据，促进强大的感知能力。从物体识...
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常见的ai绘画大模型介绍
绘画人工智能模型详解 一、什么是绘画人工智能模型 绘画人工智能模型是指利用机器学习、深度学习等人工智能技术构建的计算机程序，它们能够模拟人类的绘画创作过程，自动生成具有艺术美感的图像或画作。这些模型通过学习大量的绘画作品...
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机器学习如何提高欺诈预防能力
在线欺诈是许多国家的严重问题，存在网络钓鱼攻击、身份盗窃和假冒电子商务网站等各种诈骗行为。一份报告显示，很大一部分欺诈交易发生在晚上10点至凌晨4点之间，其中60岁以上的信用卡持有者是主要受害者。 机器学习有助于预防欺诈，使组织能够实时检测和防止可疑活...
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人工智能、机器学习、深度学习，到底是个啥？
说到近些年的火热名词，“人工智能”必须榜上有名。随着去年ChatGPT爆火出圈，“AI（Artificial Intelligence，人工智能）”屡次霸屏热搜榜，并被英国词典出版商柯林斯评为2023年的年度词。 除了“人工智能”，我们还经常听到“机器学...
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详解面向 Java 开发人员的机器学习案例
译者 | 陈峻 审校 | 重楼 自去年以来，诸如ChatGPT 和 Bard之类的大语言模型已将机器学习提升到了一种现象级的地位。开发人员使用它们在辅助编程方面不断探索了从图像生成到疾病检测等领域的应用案例。 鉴于全球各大科技公司都在加大针对机器学习的...
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机器学习中的十种非线性降维技术对比总结
降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。 尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。 线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影 。例子包括...
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文心一言---中国版的“ChatGPT”狂飙的机会或许要出现了
⭐️我叫忆_恒心，一名喜欢书写博客的在读研究生??。 如果觉得本文能帮到您，麻烦点个赞?呗！ 近期会不断在专栏里进行更新讲解博客~~~ 有什么问题的小伙伴 欢迎留言提问欧，喜欢的小伙伴给个三连支持一下呗。?⭐️❤️ 目录...
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玩LLM和StableDiffusion常说的LoRA到底是什么
论文地址：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models LoRA是一种用于adapters和大模型迁移的技术,全称为Low-Rank Adaptation of Large Language M...
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2023-12-12 AIGC-AI工具的基本工作原理
摘要: 2023-12-12 AIGC-AI工具的基本工作原理 AI工具的基本工作原理 AI工具的基本工作原理涉及到一系列复杂的技术和算法。这些原理可以根据不同类型的AI工具进行概括，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等。以下是一些关键的A...
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ChatGPT4.0 ＞ChatGPT 3.5 ＞ 文心一言
文章目录 前言 一、ChatGPT4.0与ChatGPT3.5相比具有以下优点： 二、ChatGPT和文心一言相比具有以下优点： 总结 前言 ChatGPT是一种基于自然语言处理的对话型人工智能模型，由OpenAI开发。它是使用...
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人工智能教程（七）：Scikit-learn 和训练第一个模型
在本系列的 上一篇文章 中，我们用 TensorFlow 构建了第一个神经网络，然后还通过 Keras 接触了第一个数据集。我们还将介绍另一个强大的机器学习 Python 库 scikit-learn。不过在进入正题之前，我要介绍两个轰动性的人工...
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纯文本模型训出「视觉」表征！MIT最新研究：语言模型用代码就能作画
只会「看书」的大语言模型，有现实世界的视觉感知力吗？通过对字符串之间的关系进行建模，关于视觉世界，语言模型到底能学会什么？ 最近，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）的研究人员对语言模型的视觉能力进行了系统的评估，从简单形状、物体...
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AI作画的背后是怎么一步步实现的？一文详解AI作画算法原理+性能评测
前言 “AI作画依赖于多模态预训练，实际上各类作画AI模型早已存在，之所以近期作品质量提升很多，可能是因为以前预训练没有受到重视，还达不到媲美人类的程度，但随着数据量、训练量的增多，最终达到了现在呈现的效果。”远在AI作画还没有爆火之前，深度学习就已经...
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[论文精读] 自条件图像生成 - 【恺明大神新作，AIGC 新基准】
论文导读: 论文背景: 2023年8月，AI大神何恺明在个人网站宣布，2024年将加入MIT担任教职，回归学术界。这篇论文是其官宣加盟MIT后首度与MIT师生合著的公开论文，论文一作本科毕业于清华姚班，二作为MIT电气工程与计算机科学系教授，今年的斯...
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aigc分享
AIGC技术分享 AIGC概述 AIGC的概念、应用场景和发展历程 https://36kr.com/p/2135547607286144 ppt https://36kr.com/p/2243237713604482 机器学习基础 机器学...
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AIGC的初识
?欢迎来到自然语言处理的世界 ?博客主页：卿云阁 ?欢迎关注?点赞?收藏⭐️留言? ?本文由卿云阁原创！ ?首发时间：?2023年12月26日? ✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！ ?作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分...
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自然语言处理的革命：AI大模型在AIGC领域的应用
1.背景介绍 自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，其主要关注于计算机理解、生成和处理人类语言。自从2012年的深度学习革命以来，NLP 领域的研究取得了巨大进展，尤其是在自然语言生成和机器翻译等方面。然而，直到2020年，GPT-...
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网络安全人士必知的AI专业术语
随着人工智能的迅猛发展，我们正置身于第四次工业革命的浪潮中。在这个数字化的时代，网络安全成为各行业至关重要的议题。作为网络安全从业人员，不仅需要熟练掌握传统安全领域的知识，更需要深刻理解和运用人工智能，以在风云变幻的网络战场中保护信息资产。人工智能不仅为...
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小扎砸数百亿美元猛攻开源AGI！狂掷60万块H100，爆50倍GPT-4算力
【新智元导读】今天，小扎正式宣战「开源AGI」!下一代大模型Llama3正在训练，年底将拥有35万块H100，届时算力总和达60万块H100。为了追赶OpenAI，成立十年的FAIR团队纳入GenAI，全力奔赴AGI。 自Llama2、Code Llama...
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AIGC：使用生成对抗网络GAN实现MINST手写数字图像生成
1 生成对抗网络 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种非常经典的生成式模型，它受到双人零和博弈的启发，让两个神经网络在相互博弈中进行学习，开创了生成式模型的新范式。从 2017 年以后，GAN相...