机器 森林28

机器学习应用于基因组预测,以苜蓿为例

目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目,张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠(Fall dorma ......
苜蓿 基因组 基因 机器

实验一:百度机器翻译SDK实验

实验 一、实验要求 任务一:下载配置百度翻译Java相关库及环境(占10%)。 任务二:了解百度翻译相关功能并进行总结,包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版(占20%)。 任务三:完成百度翻译相关功能代码并测试调用,要求可以实现中文翻译成英文,英文翻译成中文(占30%)。 任务四:完成百度翻译GU ......
机器 SDK

28_二叉树的最近公共祖先

236.二叉树的最近公共祖先 给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个节点 p、q,最近公共祖先表示为一个节点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。” 示例 1: 输入:ro ......
祖先 28

了解JavaScript中的机器学习和人工智能

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
人工智能 JavaScript 人工 机器 智能

使用JavaScript函数实现机器学习的异常检测

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
JavaScript 函数 机器

使用JavaScript函数实现机器学习的预测和分类

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
JavaScript 函数 机器

28-Scala-基本语法

1. Scala 概述 Martin Odersky 于 2001 年开始设计 Scala。Scala 是将「面向对象」和「函数式编程」结合的一种简洁的高级语言。 1.1 语言特点 Scala 是一门以 Java 虚拟机(JVM)为运行环境并将面向对象和函数式编程的最佳特性结合在一起的静态类型编程语 ......
语法 Scala 28

机器学习周刊 第4期:动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

LLM开发者必读论文:检索增强(RAG)生成技术综述! 目录: 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
人工智能 实战 人工 语音 助手

机器学习周刊03:如何学习深度学习?2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving

腾讯推出的 AppAgent,是一个多模态智能体,通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面,能像真实用户一样操作手机! 机器学习周刊:关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习? 最近X上有推友重提这篇文章,是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
路线图 DreaMoving 深度 周刊 路线

每日导数28

遇到的最难的一个找点问题 已知函数\(f(x)=\ln x+\dfrac{a-x^2}{2x}\) \((1)\) 讨论函数\(f(x)\)的单调性 \((2)\)若关于\(x\)的方程\(f(x)=a\)有两个实数解,求\(a\)的最大整数解. \((1)\) \(f(x)=\ln x-\dfra ......
导数

机器学习-决策树系列-GBDT算法-集成学习-29

目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类:3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归(二分类) 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......
算法 机器 GBDT 29

以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker

报时机器人源码参考[1][2],本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时,events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时,events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......

12.28

7-2 迪杰斯特拉方法实现最短路径 用迪杰斯特拉算法实现有向网的最短路径 输入格式: 第一行输入有向网的顶点和边数,第二行输入各顶点值,用空格间隔,第三行开始输入各条边的 两个点的及边上的权值,用空格间隔。最后一行输入要求路径的两个顶点。 输出格式: 输出最短路径经过的各顶点,中间用-->连接。 输 ......
12.28 12 28

机器学习周刊第二期:300个机器学习应用案例集

大家好 前文:机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源,包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址:https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......
机器 周刊 案例 300

面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费

微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好,我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址:https://microsoft.github.io/ML ......
初学者 机器 课程 科学 数据

js报错:Uncaught SyntaxError: Unexpected identifier 'Object' (at my_customer_index?addtabs=1:1:28)

js报错:Uncaught SyntaxError: Unexpected identifier 'Object' (at my_customer_index?addtabs=1:1:28) 开发遇到的是用onmouseover传递对象参数时(easyui传递一行数据时),会报Sncaught Sy ......

简易机器学习笔记(十)Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境

前言 大伙既然都来做这个了,那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧(笑) 最前面的最前面, 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
PaddlePaddle 简易 机器 Windows 环境

非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人

引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下,如何构建自己的开源 ChatGPT,这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例,在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调,并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标,即可轻松通往荣耀之路!😀 为什么这 ......
机器人 机器 指南 LLaMA

机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29

目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率,一般有如下两种: bagging: 不同的base model可以并行计算,输出预测结果少数服从多数,回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
算法 Adaboost 机器 29

day28 基于Loki的日志收集系统-基于Loki特性的场景变现及优化 (9.8-9.9)

9.8-基于Loki的日志收集系统 一、EFK vs LPG 架构和组件 Loki:Loki是一个开源的水平可扩展日志聚合系统,由Promtail、Loki和Grafana组成。 EFK:EFK是一个集成的解决方案,由Elasticsearch、Fluentd和Kibana组成。 存储和查询: Lo ......
Loki 场景 特性 系统 日志

【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34144 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人,具备自主决策和规划行动的能力,正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末68份仿生机器人相 ......
专题 数据表 机器人 机器 报告

Kubernetes高可用集群二进制部署v1.28.0版本

一、集群环境准备 1.1 主机规划 主机IP地址 主机名 主机配置 主机角色 软件列表 192.168.198.144 k8s-master1 2C4G master kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、etcd、kubectl ......
二进制 集群 Kubernetes 版本 28.0

大二打卡(11.28)

今天做了什么: 上午的数据结构课程如往常一样,老师认真地讲解着各种数据结构的原理和应用。我认真地记着笔记,试图将每一个知识点都牢牢地印在脑海中。这样的课程虽然有些枯燥,但却是我专业基础的重要组成部分,不容忽视。 马原课是我们这一学期的最后一次给领导看监控的课。这意味着我们将不再受到课堂监控的压迫,可 ......
11.28 11 28

机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28

目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数, 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......
机器 森林 28

Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据

太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据,我们用机器学习来检测其语言,并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多,元数据,作为一 ......
机器 Hugging 语言 数据 Huggy

钉钉小程序生态—企业机器人加互动卡片,改善用户体验的开始!

一、前言 大家好!我是sum墨,一个一线的底层码农,平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文,限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。 首先上一些图,让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人? 企业机器人,具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......
机器人 卡片 生态 机器 程序

Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包

相关: 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景: 深度学习 (Deep Learning):JAX 在深度学习场景下应用很广泛,很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景,方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation):JAX ......
框架 机器 Google jax

简易机器学习笔记(九)LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用

前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容,这一章就直接来用,实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集: https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明: 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担,在近视人群中,有超过35%的人 ......

世微 AP3471 8-30V 输出1.8V-28V 3.1A 同步降压恒压驱动器

产品描述 AP3471 是一款支持宽电压输入的同步降压电源管理芯片, 输入电压 8-30V 范围内可实现3.1A 的连续电流输出。通过调节 FB 端口的分压电阻, 设定输出 1.8V 到 28V 的稳 定电压 。AP3471 具有优秀的负载调整率和线电压调整率,在全范围内不超过±5%。AP3471 ......
驱动器 3471 1.8 3.1 AP

机器学习-Kmeans算法的sklearn实现

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
算法 机器 sklearn Kmeans
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