机器学习

Day 35首先回顾下昨天的内容,我在训练开始和结束增加了time来查看运行时长 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np

统一的人群计数训练框架（PyTorch）——基于主流的密度图模型训练框架视频讲解1：Bilibili视频讲解视频讲解2：https://www.douyin.com/video/7583893329385999667?count=10&cursor=0&enter_method=post&modeFrom=userPost&previous_page=personal_homepage&secUid=MS4wLjABAAAA0NVS_BfnZjuBUqHzrh-1oSxoNxExvuesrznu1Wu4-fc

【GitHub每日速递 20251215】微软开源12周26课机器学习入门课程，多语言支持还能离线学！原文: https://mp.weixin.qq.com/s/C9LOIq5vYaZrgldJU5nKsA

【人工智能数学基础】标准贝叶斯公式的一般化推导：从单一条件到任意多条件标准的贝叶斯公式处理两个事件： P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B) P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A)

自动驾驶—CARLA仿真（10）tutorial_gbuffer demoPythonAPI/examples/tutorial_gbuffer.py 这是一个高级传感器数据采集示例，用于：

GPT-Neo：开源大型自回归语言模型的实现与影响本文由「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！

卷积运算效果的池化处理|最大值前序学习进程中，已将掌握了卷积效果非线性处理|非负性的操作方法，引入非线性可以为后面的学习带来一些便利。而在更早的学习中，我们已经掌握了基本池化操作组件的应用。今天基于前序学习进度，尝试在非线性的基础上引入池化操作。

啊阿狸不会拉杆

《数字图像处理》第 4 章 - 频率域滤波在数字图像处理领域，空间域滤波是我们最开始接触的基础操作，但面对复杂的图像增强、去噪等需求时，频率域滤波往往能展现出更强大的优势。频率域的核心思想是将图像从空间域转换到频率域，对不同频率分量进行针对性处理后，再转换回空间域得到处理结果。

牛哥带你学代码

遥感卫星数据读取判断tif文件类型，TIF 是A. 0 / 1 掩膜B. 比例（0–1）C. 连续值（面积 / 覆盖率）

【Sympydantic】使用sympydantic，利用pydantic告别numpy与pytorch编程中，tensor形状带来的烦人痛点！HirasawaGen / Sympydantic你是否遇到过这样的情况🧐？CNN网络训练了一个下午，最后因为一个矩阵忘记转置的原因，导致前一矩阵的列数不等于后一矩阵的行数，然后程序报错，前功尽弃？😭

ADVANCE Day22_复习日@浙大疏锦行经过 Day 19-21 的高强度训练，我们已经掌握了从数据清洗、特征工程到模型解释的核心技能。今天（Day 22）是一个里程碑。我们将不再学习零散的知识点，而是将手中的“兵器”组合起来，针对信贷违约预测 (Credit Default) 任务，搭建一条完整的、工业级的机器学习流水线。

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融风险管理体系构建与风险防范能力提升中的应用（435）嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！金融是现代经济的核心，而风险则是金融行业的 “与生俱来的基因”。从信贷违约到跨境欺诈，从市场波动到合规风险，每一次风险事件的爆发都可能引发连锁反应 —— 某城商行 2021 年因传统风控滞后导致的 1.8% 不良贷款率，直接造成年损失超 12 亿元（数据来源：中国银行业协会《2021 年中国银行业风险管理报告》）；某券商 “双十一” 峰值交易中的 5 秒延迟，让欺诈交易有机可乘，单日潜在损失达 3000 万元（真实项目

学习笔记三十：极大似然估计令 DcD_cDc 表示训练集 DDD 中属于第 ccc 类的样本集合，假设这些样本是独立同分布的。似然函数：给定参数 θc\theta_cθc，观测到数据集 DcD_cDc 的概率，等于所有样本概率的乘积。

wa的一声哭了

拉格朗日插值我们知道两点可以确定一条直线，当只有两个节点 x 0 、 x 1 x_0、x_1 x0、x1，用过两点 ( x 0 , y 0 ) 、 ( x 1 , y 1 ) (x_0,y_0)、(x_1, y_1) (x0,y0)、(x1,y1)的直线 y = L 1 ( x ) y=L_1(x) y=L1(x)近似代替曲线 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x)，即 f ( x ) ≈ L 1 ( x ) f(x) \approx L_1(x) f(x)≈L1(x). 由直线的点斜方程可得： y −

傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z 变换的定义及关系针对绝对可积的连续时间信号 f ( t ) f(t) f(t)，傅里叶变换建立了时域与频域的直接映射，核心是将信号分解为不同频率的正弦 / 余弦分量的叠加。

打破砂锅问到底007

AI智能体：技术原理、实战应用与未来展望当我们让大模型“写一首关于秋天的诗”，它展现出了惊人的创造力；但当我们说“帮我策划一次北京三日游，包括订票、行程和餐厅推荐”，传统的大模型往往束手无策。这种需要多步骤规划、调用工具、与环境交互的复杂任务，正是AI智能体（AI Agent）大显身手的领域。

黑客思维者

GWM1真预测技术与GEN4.5视频模型技术研究目录1. 引言：GWM1 技术概览与研究背景1.1 GWM1 通用世界模型的技术定位1.2 技术发展历程与创新突破

山土成旧客

【Python学习打卡-Day20】打开机器学习黑箱：从“数据形状”到SHAP值的深度解析各位伙伴们，大家好！今天，Day 20，我们来聊一个在机器学习领域绕不开的终极话题：模型可解释性 (Interpretability)。我们已经能熟练地构建和调优各种复杂的“黑箱”模型，但一个灵魂拷问始终萦绕心头：

【神经风格迁移：性能优化】21、模型轻量化实战：让VGG19在CPU上实时运行在神经风格迁移的实际应用中，计算资源限制往往是部署的主要障碍。原始的VGG19模型包含约1.43亿参数，需要超过500MB存储空间，在CPU上的推理速度可能低至1-2 FPS，完全无法满足实时应用需求。

PhysX-Anything：从单张图像创建可用于模拟的物理 3D 资源25年11月来自南洋理工和上海AI实验室的论文“PhysX-Anything: Simulation-Ready Physical 3D Assets from Single Image”。