机器学习

DAY44 简单 CNN首先说清楚：咱们今天学的 CNN（卷积神经网络），核心是让电脑像人一样 “看图片、找特征、认东西”，比如认手写数字、认猫狗。我会用「生活例子 + 极简代码 + 分步解释」的方式讲，保证零基础能懂，理解能力差也别怕，咱们一步一步来。

YOLO-World 端到端详解YOLO-World 是2024年提出的革命性实时开放词汇目标检测模型，它突破了传统YOLO系列模型对预定义类别的限制，实现了对任意类别目标的零样本检测能力。本文将深入解析YOLO-World的架构设计、核心技术和实现细节，帮助读者全面理解这一突破性模型。

YOLOv6 端到端详解YOLOv6 是美团视觉智能部在2022年提出的工业级实时目标检测模型，专注于检测精度和推理效率的平衡。相比前代YOLO系列模型，YOLOv6在保持高精度的同时，显著提升了推理速度，特别适合工业部署场景。

对MNIST FASHION数据集训练的准确度的迭代提高C这段代码实现了一个结构严谨、功能完整的高精度MNIST分类模型，体现了现代卷积神经网络在工业界的成熟应用。以下从技术实现、模型架构、训练策略三个维度进行专业评价：

十大基础机器学习算法详解与实践本文档详细介绍十大经典机器学习算法（非深度学习），包含算法原理、数学公式、Python实现和可运行的训练代码。所有代码基于Python 3.11，可直接运行。

通俗易懂讲解马尔可夫模型本文旨在用通俗易懂的话介绍马尔可夫模型，为后面求解HMM（隐马尔可夫模型）做铺垫。需要的前置知识只有条件概率。

Squeeze-and-Excitation Networks卷积神经网络建立在卷积运算之上，该运算通过在局部感受野内融合空间信息和通道信息来提取具有判别力的特征。为了提升网络的表征能力，近年来的多项研究表明，加强空间编码具有显著效果。本文则关注通道之间的关系，并提出了一种新的网络结构单元，称为Squeeze-and-Excitation（SE）模块。该模块通过显式建模通道之间的相互依赖关系**，自适应地重新校准各通道的特征响应。我们进一步表明，通过堆叠多个 SE 模块，可以构建出 SENet 架构，并且该架构在多个具有挑战性的数据集上展现出了极强的泛化能力。更为重

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DINOv3 demo本文将介绍如何使用 ModelScope（魔搭）平台提供的 DINOv3 预训练模型，在本地进行批量图像特征提取，并输出可用于后续融合或蒸馏的特征向量。全程无需 Hugging Face 账号验证，直接加载本地或魔搭模型即可。

你们补药再卷啦

识别手写数字（keras）1.自定义模型进行手写数字的识别例子2.直接用预训练模型识别图像3.迁移学习4.风格迁移1.识别手写数字 MNIST（自定义）

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论文复现-以动物图像分类为例进行多模型性能对比分析论文示例项目流程该项目旨在对动物图像进行分类，并通过对比多种深度学习模型的性能，深入分析不同模型在图像分类任务上的优劣。项目流程可概括为：数据准备、模型构建与训练、性能评估与对比分析、高级可视化分析。

Day44# DAY 44 预训练模型+CBAM 模块知识点回顾：1. resnet结构解析2. CBAM 放置位置的思考

模式识别，非监督聚类分析分类方法非监督聚类分析是一种常见的模式识别方法，用于将数据划分为不同的类别，而无需事先知道数据的类别标签。原理 K-Means 是一种基于划分的聚类算法，目标是将数据划分为 ( K ) 个簇，使得簇内数据的相似度高，簇间数据的相似度低。算法通过迭代优化簇中心（质心）和簇成员，最小化簇内平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS）。

集成学习方法在LSTM交易预测中的应用多元入参的作用本代码实现了一种基于集成学习的长短期记忆网络（LSTM）量化交易策略，通过融合多个不同参数配置的LSTM模型来提升交易预测的准确性。核心功能包括：数据预处理、多模型训练、集成预测和交易信号生成。该策略能够有效捕捉金融市场中的非线性时序特征，降低单一模型过拟合风险，提高预测稳定性。主要作用是为量化交易者提供更可靠的买卖信号，辅助决策制定。潜在风险在于模型复杂度增加可能导致计算资源消耗较大，且历史表现不代表未来收益，需结合风险管理措施使用。

[模式识别-从入门到入土] 拓展-KKT条件知乎：https://www.zhihu.com/people/byzh_rcCSDN：https://blog.csdn.net/qq_54636039

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强化lora训练后的用qwen训练的虚拟自己模型这次挺好数据总量300多条加了十几条正常对话聊天记录在300多条抽象qq空间数据加了十几条正常聊天记录现在像个人了 🎯 能力展示: ⚠️ 春节到了想说什么？， ˇ_ˇ 春节到了瞬间长大～ ⚠️ 朋友分享感情经历怎么回应？， =_＝每个感情经历都是一个里程碑～ ⚠️ 晚安晚安～

啊吧怪不啊吧

机器学习模型部署全流程实战：从训练完成到上线可用目录一、部署前准备：打好地基1.1 模型序列化：选对"快递盒"1.2 环境管理：避免"版本地狱"二、模型优化：小身材大能量

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强化lora训练这次好点下次在训练数据增加正常对话🎯 能力展示: ⚠️ 春节到了想说什么？好的好的，祝大家春节快乐～ ⚠️ 朋友分享感情经历怎么回应？恩啊。。。。 ⚠️ 晚安晚安

动作识别9——TSN训练实验目录一、前言二、训练结果1：0.82142.1 损失曲线和top1准确率可视化2.2 测试验证集2.3 配置文件

机器学习评估指标详解 - 高级篇本文是机器学习评估指标系列的第三篇，聚焦于后处理、模型量化、模型部署和全流程监控指标，帮助您在实际项目中全面评估和优化机器学习系统。

隐马尔可夫模型的三大问题（HMM）如上文所说，马尔可夫模型是一个简单好用的模型，日常中很多事问题也确实符合马尔可夫模型的要求，但有一个真严重的问题。对于一个问题，我们并不能直接观测到这个问题符合的马尔可夫模型的参数。比如下雨\晴天，实际生活中我们并不知道如果今天下雨，明天也下雨的真实概率是多少。因此我们需要方法来得到模型。