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TensorFlow模型导出到OpenCV调用
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【大模型应用开发极简入门】微调（一）：1.微调基础原理介绍、2. 微调的步骤、3. 微调的应用（Copilot、邮件、法律文本分析等）
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【大模型认识】警惕AI幻觉，利用插件+微调来增强GPT模型
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【机器学习基础1】什么是机器学习、预测模型解决问题的步骤、机器学习的Python生态圈
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Python 实现 NLP 的完整流程
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机器学习Python使用scikit-learn工具包详细介绍
Scikit-learn是一个开源的机器学习库，用于Python编程语言。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib这些科学计算库之上，提供了简单有效的数据挖掘和数据分析工具。
MATLAB中颜色模型介绍级各模型之间转换（RGB、HSV、NTSC、YCbCr、HSI）
某个三维颜色空间中的一个可见光子集，它包含某个颜色域的所有颜色。例如，RGB颜色模型就是三维直角坐标颜色系统的一个单位正方体。
深度学习TensorFlow---保存和加载 Keras 模型
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深入解析C++26 Execution Domain：设计原理与实战应用
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机器学习算法的核心理论小总结
机器学习算法的核心在于利用数据构建模型以解决实际问题，而理解其理论基础是高效应用的关键。
如何通过MLOps提升机器学习模型的生产效率
MLOps是将DevOps理念引入机器学习开发流程的一个综合实践框架，它涵盖了模型开发、测试、部署、监控和持续改进的整个生命周期。MLOps的主要目标是提高团队协作效率、降低模型部署风险，并确保模型的可维护性和可复现性。
大数据、人工智能、机器学习、深度学习关系联系前言
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深度学习基础（二）卷积神经网络（CNN）
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数仓建模（四）大数据分析的基础结构：星型模型与雪花模型
星型模型（Star Schema）是一种数据仓库设计方法，其结构像一颗星星：在模型的中心是一个存储事务数据的事实表，周围是与之相连的多个维度表。这种设计简单、直观，非常适合快速分析和报表生成。星型模型最常见于商业智能（BI）系统和在线分析处理（OLAP）场景。
统计学习方法与实战——统计学习方法概论
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统计学习方法——机器学习和统计学习介绍及基本入门
统计学习方法三要素——模型、策略、算法，对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。
从零做软件开发项目系列之五——系统开发过程
在软件项目的设计开发过程中，除了前期的用户需求调研确认，系统设计、数据库设计等工作之外，还有一些重要的工作需要考虑，比如软件开发模式，如何制定开发计划，如何协调开发人员开展开发工作等。
MVVM架构详解：前端开发的理想选择
MVVM架构是MVC（Model-View-Controller）的一种变体，特别适用于数据绑定和视图逻辑处理。
深入解析MVC架构（Model-View-Controller Architecture）
MVC架构是一种用于构建用户界面的软件设计模式，最早在1970年代由Trygve Reenskaug提出。该模式将系统划分为三个主要部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。这种分离的方式旨在提高代码的模块化程度，促进代码的重用和维护。
深度学习——强化学习算法介绍
强化学习讨论的问题是一个智能体(agent) 怎么在一个复杂不确定的环境(environment)里面去极大化它能获得的奖励。
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