技术栈
机器学习
fie8889
12 分钟前
算法
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机器学习
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matlab
基于遗传算法的机械故障诊断MATLAB程序
参考代码 遗传算法与和机械故障诊断向结合的matlab程序 www.youwenfan.com/contentcsu/63497.html
YBAdvanceFu
21 分钟前
人工智能
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深度学习
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机器学习
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llm
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数据科学
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ace
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ai时代
开源音乐生成新王炸!ACE-Step用Qwen3+扩散模型实现音色克隆,代码深度解析
导语:之前我们聊过DiffRhythm2的歌词控制能力,但今天要介绍的ACE-Step更狠——不仅能根据文本生成音乐,还能克隆参考音频的音色,实现"用周杰伦的声音唱你的歌"。更关键的是,它把LLM(Qwen3)和扩散模型完美结合,这种架构设计思路值得每个AI开发者学习。
MATLAB代码顾问
30 分钟前
算法
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机器学习
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matlab
MATLAB实现灰狼算法优化PID参数
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)模拟灰狼的等级制度和群体捕猎行为,由Mirjalili于2014年提出。算法将狼群分为α、β、δ、ω四个等级,通过围猎、追捕、攻击三个步骤搜索最优解。
哥布林学者
42 分钟前
机器学习
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ai
深度学习进阶(十七)高效通道注意力 ECA
上一篇我们介绍了 CBAM,它在 SE 的基础上加入了空间注意力,形成了"通道 + 空间"的混合注意力机制。 我们发现,无论是 SE 还是 CBAM,它们的通道注意力子模块都采用了一个 bottleneck 结构的 MLP,即先将通道维度从 \(C\) 压缩到 \(C/r\),再升维回 \(C\)。 这种设计合理且常见:降维可以控制参数量,同时低维空间迫使网络保留最重要的信息。
YBAdvanceFu
1 小时前
人工智能
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深度学习
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机器学习
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多智能体
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智能体
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suno
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diffrhythm2
开源版Suno来了!用扩散模型生成带歌词的完整歌曲,DiffRhythm2实战详解
导语:之前我们聊过MusicGen的自回归生成方式,但今天这个更狠——直接用扩散模型从噪声里"雕刻"出整首歌,还能精准控制歌词和时长。DiffRhythm2这个项目让我第一次感受到:开源社区真的能做出媲美商业产品的AI音乐工具。
YBAdvanceFu
1 小时前
人工智能
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深度学习
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机器学习
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数据挖掘
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transformer
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agent
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智能体
拆解 MusicGen:Meta 开源音乐大模型,到底是怎么跑起来的?
跑完 model.generate() 那段代码,听到 AI 根据"80s synth pop with bassy drums and synth"生成的音乐时,我第一反应是:这东西底层到底是什么逻辑?花了一天时间扒源码,把整个流程清楚了。
Java后端的Ai之路
2 小时前
前端
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机器学习
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gradio
模型调好了怎么给老板看?用这玩意儿5分钟出Demo,连前端都不用学:Gradio 6全栈实战指南
对了,分享一个我最近常看的AI人工智能学习渠道,讲得挺有章法的,不端着也不故弄玄虚。不感兴趣划走就行,感兴趣的可以自己去验证一下。
硅谷秋水
2 小时前
人工智能
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深度学习
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机器学习
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语言模型
语言智体的Harness工程:Harness层作为控制、智体和运行时
26年3月来自阿里公司的论文“Harness Engineering for Language Agents: The Harness Layer as Control, Agency, and Runtime”。
高洁01
3 小时前
python
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深度学习
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机器学习
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数据挖掘
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知识图谱
工程科研中的AI应用:结构力学分析技巧
工程科研中的AI应用:结构力学分析技巧一、 传统结构力学的痛点与AI的切入点 二、 AI赋能结构力学的核心技巧 三、 实战中的注意事项
郝学胜-神的一滴
4 小时前
人工智能
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python
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程序人生
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算法
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机器学习
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数据挖掘
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回归
深入理解回归损失函数:MSE、L1 与 Smooth L1 的设计哲学
在机器学习与深度学习的回归任务中,损失函数如同模型的 “导航仪”,决定着参数优化的方向与收敛效果。其中MSE(L2 Loss)、MAE(L1 Loss)、Smooth L1 Loss是最经典的三大损失函数,它们各有优劣,也暗藏着工程实践的设计巧思。今天我们就从原理、优缺点、工程应用到代码实现,彻底吃透这三大核心损失函数。
Godspeed Zhao
4 小时前
人工智能
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科技
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数码相机
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机器学习
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事件相机
具身智能中的传感器技术40.2——事件相机0.2
下文为翻译文,只是对事件相机的讨论,非专门针对具身智能领域。Ref1:https://lenzgregor.com/posts/event-cameras-2025-part1/
网络工程小王
5 小时前
数据库
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人工智能
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redis
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机器学习
[RAG 与文本向量化详解]RAG篇
本文详细介绍了 RAG(检索增强生成)技术的核心概念、文本向量化的原理、以及完整的 RAG 流程,包括文档加载、文本分割、向量存储、相似度检索和生成回答等环节。
小何code
5 小时前
随机森林
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机器学习
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集成学习
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boosting
人工智能【第13篇】集成学习入门:Bagging与Boosting原理详解
↵作者的话:在前面的文章中,我们学习了各种基础分类算法,如决策树、SVM、KNN和朴素贝叶斯。今天要介绍的集成学习(Ensemble Learning)是机器学习中最重要的技术之一。它通过组合多个基学习器来提高模型的性能和稳定性。本文将深入讲解Bagging和Boosting两大集成学习框架的原理、算法和实战应用!
2zcode
14 小时前
神经网络
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机器学习
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lstm
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金属材料
基于LSTM神经网络的金属材料机器学习本构模型研究(硕士级别)
摘要:金属材料在循环载荷下呈现复杂弹塑性行为,传统Chaboche模型参数标定繁琐且泛化能力有限。本文以316L不锈钢为对象,基于Chaboche双背应力模型生成涵盖单调拉伸、对称/非对称循环、递增幅值及随机加载等10条路径的应力-应变数据集,以当前应变与应变增量为输入,构建双层LSTM网络学习本构关系。
phoenix@Capricornus
15 小时前
机器学习
从贝叶斯决策到最小距离判别法再到Fisher判别分析
Bayes准则(最小期望风险)→\rightarrow→Bayes假设检验→\rightarrow→判别分析法→\rightarrow→最小距离判别法→\rightarrow→Fisher判别分析法
Chef_Chen
17 小时前
人工智能
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机器学习
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agent
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memory
论文解读:多模态智能体长期记忆突破:M3-Agent让AI像人一样“看、听、记、想“
想象一个场景:你家里有一个机器人管家,每天早上你起床,它递给你一杯咖啡——不用问"要咖啡还是茶?",因为它记得你过去三个月每天早上的选择。它知道你喜欢黑咖啡、不加糖,知道你周末会晚起半小时,甚至知道你心情不好的时候会多喝一杯。
代码飞天
18 小时前
人工智能
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算法
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机器学习
机器学习算法和函数整理——助力快速查阅
0-1 损失函数 公式:L(Y,f(x))={1,Y≠f(x)0,Y=f(x)L(Y, f(x)) = \begin{cases} 1, & Y \neq f(x) \\ 0, & Y = f(x) \end{cases}L(Y,f(x))={1,0,Y=f(x)Y=f(x)
绛橘色的日落(。・∀・)ノ
19 小时前
人工智能
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机器学习
机器学习 单变量线性回归模型
这个实验用房屋面积预测房价,数据只有两个样本:用初始参数计算预测值:我们可以直接用两个点解出完美拟合的参数:把两个点代入 y=wx+b:
phoenix@Capricornus
19 小时前
机器学习
卷积表示的错误
关于卷积的表示,绝大部分书中写的卷积公式都是错的,当战老师指出来时,我都难受好久了,他坚定了我的想法💡。
FindYou.
20 小时前
人工智能
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机器学习
机器学习day01(机器学习概述 + KNN算法)
有监督 = 有特征 、有标签。有监督又被分为:分类问题 和 回归问题。目标值(标签值)是不连续的分类种类:二分类、多分类