- 一、贝叶斯优化支持向量机简介 1 支持向量机 SVM的基本思想是结构风险最小化， 通过核函数将数据从原始特征空间映射到高维特征空间， 使线性内积运算非线性化， 然后在高维特征空间建立使分类间隔最大化的最... 一、贝叶斯优化支持向量机简介 1 支持向量机 SVM的基本思想是结构风险最小化， 通过核函数将数据从原始特征空间映射到高维特征空间， 使线性内积运算非线性化， 然后在高维特征空间建立使分类间隔最大化的最...
- 前言 在YOLOv5的6.1版本新出了xView.yaml数据配置文件，提供了遥感数据集xView的检测方法。此篇就使用YOLOv5来试跑xView数据集，并对一些小样本检测的策略进行消融实验。 xV... 前言 在YOLOv5的6.1版本新出了xView.yaml数据配置文件，提供了遥感数据集xView的检测方法。此篇就使用YOLOv5来试跑xView数据集，并对一些小样本检测的策略进行消融实验。 xV...
- 前言 Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章，问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。 根据论文摘要所述，Swin Transformer在图像分... 前言 Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章，问世时在图像分类、目标检测、语义分割多个领域都屠榜。 根据论文摘要所述，Swin Transformer在图像分...
- 一：“手动实现前馈神经网络解决回归、二分类、多分类任务”实验 1.1“手动实现前馈神经网络解决回归”实验 实验过程： 1.1.1 导入所需要的包 1. import torch 2. import... 一：“手动实现前馈神经网络解决回归、二分类、多分类任务”实验 1.1“手动实现前馈神经网络解决回归”实验 实验过程： 1.1.1 导入所需要的包 1. import torch 2. import...
- 文章目录 1.数据集简介2.数据集结构3.Datasets 读入代码分析4.数据集下载 1.数据集简介 ShpaeNet是点云中一个比较常见的数据集，它能够完成部件分割任务，即部件知道... 文章目录 1.数据集简介2.数据集结构3.Datasets 读入代码分析4.数据集下载 1.数据集简介 ShpaeNet是点云中一个比较常见的数据集，它能够完成部件分割任务，即部件知道...
- 前提：不是前馈神经网络，没有隐藏层。 一：Logistic回归实验–人工构造数据集，手动构造模型 要求： 动手从0实现logistic回归，实现二分类，人工构造数据集，并分析loss、训练集、测试集的准确... 前提：不是前馈神经网络，没有隐藏层。 一：Logistic回归实验–人工构造数据集，手动构造模型 要求： 动手从0实现logistic回归，实现二分类，人工构造数据集，并分析loss、训练集、测试集的准确...
- 问题场景 在做目标检测任务时，我想提取训练集的图片单独进行外部数据增强。因此，需要根据划分出的train.txt来提取训练集图片与标签。 需求实现 我使用VOC数据集进行测试，实现比较简单。 im... 问题场景 在做目标检测任务时，我想提取训练集的图片单独进行外部数据增强。因此，需要根据划分出的train.txt来提取训练集图片与标签。 需求实现 我使用VOC数据集进行测试，实现比较简单。 im...
- 文章目录 6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络 6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 ... 文章目录 6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络 6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 ...
- 题号 标题 已通过代码 通过率 团队 A Floor Tiles in a Park 点击查看 74/232 B Rotate Sum 3 点击查看 24/313 C Constructive Pro... 题号 标题 已通过代码 通过率 团队 A Floor Tiles in a Park 点击查看 74/232 B Rotate Sum 3 点击查看 24/313 C Constructive Pro...
- 文章目录 员工离职预测——逻辑回归的应用1 读取文件2 独热编码3 划分数据集4 归一化5 逻辑回归预测6 模型预测及评估 员工离职预测——逻辑回归的应用 开始这个案例之前，请先点击这... 文章目录 员工离职预测——逻辑回归的应用1 读取文件2 独热编码3 划分数据集4 归一化5 逻辑回归预测6 模型预测及评估 员工离职预测——逻辑回归的应用 开始这个案例之前，请先点击这...
- 文章目录 1 机器学习概述1.1 欢迎1.2 什么是机器学习1.3 监督学习1.4 无监督学习1.5 强化学习1.6 机器学习的开发流程 1 机器学习概述 1.1 欢迎 对于机器学习... 文章目录 1 机器学习概述1.1 欢迎1.2 什么是机器学习1.3 监督学习1.4 无监督学习1.5 强化学习1.6 机器学习的开发流程 1 机器学习概述 1.1 欢迎 对于机器学习...
- 文章目录 致谢 4 补充知识4.1 微积分4.1.1 导数和微分4.1.2 偏导数4.1.3 梯度4.1.4 链式求导 4.2 Hub模块 致谢 导数与微分到底有什么区... 文章目录 致谢 4 补充知识4.1 微积分4.1.1 导数和微分4.1.2 偏导数4.1.3 梯度4.1.4 链式求导 4.2 Hub模块 致谢 导数与微分到底有什么区...
- 文章目录 2 引入2.1 模型概述2.1.1 预测房价问题2.1.2 符号 2.2 代价函数2.3 代价函数的用处2.4 回到问题2.5 梯度下降2.6 梯度下降知识点总结2.7 线性回归模... 文章目录 2 引入2.1 模型概述2.1.1 预测房价问题2.1.2 符号 2.2 代价函数2.3 代价函数的用处2.4 回到问题2.5 梯度下降2.6 梯度下降知识点总结2.7 线性回归模...
- 文章目录 致谢 11 逻辑回归11.1 引入11.2 激活函数11.3 损失函数11.4 梯度下降11.5 案例：癌症分类预测 致谢 逻辑回归为什么用Sigmoid？ - 知... 文章目录 致谢 11 逻辑回归11.1 引入11.2 激活函数11.3 损失函数11.4 梯度下降11.5 案例：癌症分类预测 致谢 逻辑回归为什么用Sigmoid？ - 知...
- 文章目录 5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测5.1 实现前的知识补充5.1.1 神经网络的表示5.1.2 隐藏层5.1.3 线性模型出错5.1.4 在网络中加入隐藏层5.1.5 激活函... 文章目录 5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测5.1 实现前的知识补充5.1.1 神经网络的表示5.1.2 隐藏层5.1.3 线性模型出错5.1.4 在网络中加入隐藏层5.1.5 激活函...
上滑加载中
推荐直播
-
Skill 构建 × 智能创作：基于华为云码道的 AI 内容生产提效方案2026/03/25 周三 19:00-20:00
余伟，华为云软件研发工程师/万邵业（万少），华为云HCDE开发者专家
本次直播带来两大实战：华为云码道 Skill-Creator 手把手搭建专属知识库 Skill；如何用码道提效 OpenClaw 小说文本，打造从大纲到成稿的 AI 原创小说全链路。技术干货 + OPC创作思路，一次讲透！
回顾中 -
码道新技能，AI 新生产力——从自动视频生成到开源项目解析2026/04/08 周三 19:00-21:00
童得力-华为云开发者生态运营总监/何文强-无人机企业AI提效负责人
本次华为云码道 Skill 实战活动，聚焦两大 AI 开发场景：通过实战教学，带你打造 AI 编程自动生成视频 Skill，并实现对 GitHub 热门开源项目的智能知识抽取，手把手掌握 Skill 开发全流程，用 AI 提升研发效率与内容生产力。
回顾中 -
华为云码道：零代码股票智能决策平台全功能实战2026/04/18 周六 10:00-12:00
秦拳德-中软国际教育卓越研究院研究员、华为云金牌讲师、云原生技术专家
利用Tushare接口获取实时行情数据，采用Transformer算法进行时序预测与涨跌分析，并集成DeepSeek API提供智能解读。同时，项目深度结合华为云CodeArts（码道）的代码智能体能力，实现代码一键推送至云端代码仓库，建立起高效、可协作的团队开发新范式。开发者可快速上手，从零打造功能完整的个股筛选、智能分析与风险管控产品。
回顾中
热门标签