机器学习

YOLO11实例分割训练任务——从构建数据集到训练的完整教程实例分割的核心是"既要识别目标类别，又要勾勒目标轮廓"，这决定了YOLO11分割数据集与传统检测数据集的本质区别。在动手构建前，必须先明确其核心定义和格式规范。

深度学习理论与实战：Pytorch基础入门作为刚接触深度学习的新手，第一次看到 “张量”“自动求导”“计算图” 这些概念时，我完全是懵的 —— 这些词到底是什么意思？PyTorch 又该怎么用？后来慢慢发现，其实不用一开始就纠结复杂公式，先把 PyTorch 当成 “带 GPU 加速的计算器” 和 “自动算导数的工具”，反而能快速上手。这篇文章就用最通俗的语言，带你一步步搞懂 PyTorch 的核心逻辑，最后还能跑通一个完整的小案例。

【论文阅读笔记】多实例学习方法 Diverse Density（DD）：在特征空间中寻找正概念的坐标本文介绍1998年由Maron和Lozano-Pérez提出的多实例学习通用框架——Diverse Density。该框架解决一个特殊学习场景：训练数据以"包"（bag）为单位标记，正包包含至少一个正实例（但不知道具体是哪一个），负包仅含负实例。Diverse Density通过最大化"正包交集与负包并集之差"的概率密度来定位目标概念。

机器学习重点探索机器学习的重点在当今数字化与智能化飞速发展的时代，机器学习已然成为科技领域的一颗璀璨明星。它如同一位神秘的魔法师，不断地为我们揭示数据背后隐藏的奥秘，而理解其重点对于深入掌握这一强大技术至关重要。

胖达不服输

「日拱一码」155 小提琴图目录什么是小提琴图？数学原理核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）

计算机软件程序设计

基于Python的新能源汽车销量数据分析与预测系统设计与实现摘要：本项目旨在设计并实现一个基于Python的新能源汽车销量数据分析与预测系统。系统将以和鲸社区提供的新能源汽车销量数据为核心数据源，利用Pandas、NumPy等进行数据清洗与处理，运用Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等库进行多维度可视化分析，并综合采用时间序列模型与机器学习模型（如ARIMA、Prophet、随机森林、XGBoost）对未来销量进行预测。最终通过Flask或Django框架集成前后端，构建一个具备数据看板、交互式分析和销量预测功能的Web应用系统，为理解市场趋

BenchMARL-前置TorchRL4TorchRL中构造了和Dataloader类似的加载器；需要注意：每个batch并不会重新reset环境开始收集，也就是和之前的rollout不一样；

PyTorch 深度强化学习实战：从零手写 PPO 算法训练你的月球着陆器智能体上节课我们讲完了PPO的原理，这节课我们来从零开始实现PPO，使用月球着陆器来进行教学：如果对理论还有不懂的，请点击以下链接学习PPO理论，我讲的非常详细：

CNN全连接层前序学习进程中，已经梳理了卷积计算和池化计算的基本知识。实际上这两部都是使用卷积核对原始矩阵进行计算或，获得的新的、缩小的矩阵，如何把计算结果一步一步送到最后的输出端，也就是把它们传送、或者说连接起来，这就是全连接层的功能。

二叉树：机器学习中不可或缺的数据结构本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

【有源码】基于Python的睡眠压力监测分析系统-基于Spark数据挖掘的睡眠压力动态可视化分析系统注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。发语言：python 采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架数据库：MySQL 开发环境：PyCharm

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Halcon图像分隔\1. 定义图像分割是计算机视觉的核心技术之一，指根据图像中像素的灰度、颜色、纹理、形状等特征，将图像自动划分为若干个互不重叠、语义连贯且具有明确物理意义的子区域的过程。其核心目标是简化图像信息，突出感兴趣区域（ROI），为后续的图像分析、识别、理解提供基础。

全是头发的羊羊羊

深度学习Week1--数学基础 + 机器学习基础建立深度学习所需的基础数学直觉知道什么是“模型、参数、损失函数、梯度下降”入门机器学习的最基本流程线性代数：向量、矩阵、矩阵乘法

hui梦呓の豚

数据预处理以下是机器学习数据预处理技术的详细总结，内容涵盖缺失值处理、数据标准化、特征编码和数据二值化等核心方法。

Spark Core vs Spark MLlib：从数据处理到机器学习的完整指南在大数据领域，Apache Spark已经成为事实上的标准计算框架。但很多初学者常常困惑：Spark Core和Spark MLlib到底有什么区别？什么时候该用哪个？

TensorFlow Keras：快速搭建神经网络模型目录1. 基本概念1.1 什么是 TensorFlow Keras？1.2 Keras 的核心设计原则

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LSTM门控机制：本质是神经元构成的小型网络LSTM 的遗忘门、输入门、输出门，本质都是由神经元构成的小型神经网络层—— 不是离散的if/else，而是通过神经元的协同计算，实现对信息的连续比例控制。

多叉树：核心概念、算法实现与全领域应用本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

努力的光头强

《智能体设计模式》从零基础入门到精通，看这一篇就够了！文章详细介绍了AI智能体设计模式中的规划模式，这是让AI"先思考再行动"的关键机制。通过目标理解、任务分解、步骤排序和执行调整四个阶段，AI能分解复杂任务、保持方向一致性并进行动态优化。文章还探讨了LangChain实现、思维树、Google ADK规划引擎等内容，强调规划模式是智能体从"指令执行"迈向"理性决策"的转折点，是实现真正AI智能的基础。