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【数模智能算法】BP神经网络基本算法原理
人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。
统计学习方法——机器学习和统计学习
统计学习方法——机器学习和统计学习
DeepLearning——模型压缩剪枝量化
深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或者参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，因此需要模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。
Django处理枚举(枚举模型)以及source的使用
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统计分析：判别分析（机器学习）
判别分析类似于机器学习，判别分析是根据观测到的某些指标对所研究的对象进行分别的一种多元统计分析方法。判别分析技术是由费希尔与1936年提出的。
全能型与专精型AI模型：平衡的艺术
在人工智能（AI）领域的发展过程中，设计和构建模型的策略分化为两大方向：全能型AI模型与专精型AI模型。全能型AI旨在应对广泛的任务需求，而专精型AI则专注于特定的领域，以达到更高的精度。随着AI技术的进步，这两种模型类型各自展现出独特的优势和挑战。
在Java中使用机器学习算法的实际案例
机器学习作为人工智能的重要分支，正在被广泛应用于各个领域，从推荐系统到自然语言处理再到图像识别。Java作为一种强大而稳定的编程语言，也提供了丰富的工具和库来支持机器学习模型的开发和部署。
Matlab数学建模实战应用：案例1 - 股票价格预测
Matlab数学建模实战应用：案例1 - 股票价格预测
Matlab数学建模实战应用：案例3 - 投资组合优化
投资组合优化是金融工程中的核心问题之一，通过合理分配资金在不同资产之间，可以在控制风险的同时最大化收益。
数学建模系列（2/4）：建模入门
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软件设计中常用的开发模型
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tensorflow从入门到精通——Alexnet网络实现分类
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深度学习从入门到精通——pytorch实现生成手写数字
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深度学习从入门到精通——GoogLeNetV1分类算法
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增强现实：MATLAB在3D数学建模的关键作用
MathWorks公司开发的MATLAB（矩阵实验室）是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言。它专门设计用于工程师和科学家进行算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。
MATLAB入门指南：从零开始进行数学建模竞赛
MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言。由MathWorks公司开发，它提供了一个便捷的数学解决框架，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等任务。MATLAB的核心是一个以矩阵为基础的语言，这使得处理数学问题时更加直观和高效。
同步电机模型的MATLAB仿真模型
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工程数学与数学建模在编程与算法设计中的应用（下）
数学建模是现代科学与工程的核心方法之一，它通过将现实世界中的问题抽象为数学模型，从而实现对复杂系统的分析、预测和优化。在计算机科学领域，工程数学和数学建模为算法设计和系统优化提供了强大的理论支持。通过结合数学与编程，我们能够构建高效、可扩展的系统，解决实际工程中的各种复杂问题。
数学建模系列（1/4）：数学建模简介
数学建模是将现实中的问题转化为数学语言，通过构建数学模型加以解决的一门强大工具。其应用广泛，涵盖了从工程、金融到生物学等多个领域。
软件测试模型
正如软件开发有开发过程模型一样，软件测试也有模型。软件测试模型是软件测试工作的框架，它描述了软件测试过程中所包含的主要活动以及这些活动间的相互关系。通过测试模型，软件测试工程师以及相关人员可以了解测试何时开始，何时结束，测试过程中主要包含哪些活动以及需要哪些资源等。
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一段比较简单的人工智能自动做模型的程序
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【面试】拿到需求后你是如何设置合理的数据库模型的？
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为什么基于树的机器学习方法在表格数据上优于深度学习？
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