本文分类:news发布日期:2024/10/5 6:30:57
打赏

相关文章

前端新手小白的第一个AI全栈项目---AI聊天室

前言 ok,大家好。- ̗̀(๑ᵔ⌔ᵔ๑)最近也是想做自己的第一个前后端分离的项目,刚好最近学了一点AI接口的实现。想着用接口做一个自己的ai聊天室并且尝试一下全栈式开发。中间真的解决了很多问题,也是成功之后也是想要将实现过程分享一下&a…

Android Studio上传新项目到Gitee

一、在Gitee上创建仓库 首先需要再Gitee上创建仓库 1、在Gitee中新建仓库 2、输入仓库信息 3、生成仓库地址 创建成功会生成一个仓库地址,格式如下: https://gitee.com/test/compose_mvi_demo.git二、Android Studio 上传项目到Gitee 1、在Android …

JetBrains Rider 2024安装教程

一、下载Rider 1、进入官网,点击“下载” 2、下载完毕 二、安装Rider 1、双击下载的exe文件 2、点击“下一步” 3、可以点击“浏览”选择安装路径,之后点击“下一步” 4、选中图中四项,点击“下一步” 5、选中图中四项,点击“下…

[深度学习] Transformer

Transformer是一种深度学习模型,最早由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它最初用于自然语言处理(NLP)任务,但其架构的灵活性使其在许多其他领域也表现出色,如计算机视觉、时间序列分析…

【超越拟合:深度学习中的过拟合与欠拟合应对策略】

如何处理过拟合 由于过拟合的主要问题是你的模型与训练数据拟合得太好,因此你需要使用技术来“控制它”。防止过拟合的常用技术称为正则化。我喜欢将其视为“使我们的模型更加规则”,例如能够拟合更多类型的数据。 让我们讨论一些防止过拟合的方法。 获…

机器学习算法(二):1 逻辑回归的从零实现(普通实现+多项式特征实现非线性分类+正则化实现三个版本)

文章目录 前言一、普通实现1 数据集准备2 逻辑回归模型3 损失函数4 计算损失函数的梯度5 梯度下降算法6 训练模型二、多项式特征实现非线性分类1 数据准备与多项式特征构造2 逻辑回归模型三、逻辑回归 --- 正则化实现1 数据准备2 逻辑回归模型3 正则化损失函数4 计算损失函数的…

记录Gstreamer的uridecodebin可以自动选择硬解码器

记录: uridecodebin3 和uridecodebin优先硬解码 这两个插件,本来是负责动态选择合适的解码器来处理特定的媒体流,使用案例: gst-launch-1.0 uridecodebin urirtsp://192.168.1.120:8554/test ! glimagesink -v gst-launch-1.0 …

统计学二学习笔记

假设检验(Test of Hypothesis) ①Null hypothesis :H0 期望值 ②Althernative hypothesis:Ha 或者H1 拒绝了H0之后要接收的值 ③即使是真的,如果发生的机率很小,我也会拒绝掉你 ④在范围内就接收他的H0值:定义阿尔法…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部