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Pytorch预训练模型下载慢解决方式
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【DRF】模型序列化器使用（5）
如果我们想要使⽤序列化器对应的是Django的模型类，DRF为我们提供了ModelSerializer模型类序列化器来帮助我们快速创建⼀个Serializer类。
Java与机器学习模型的集成与部署
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，将机器学习模型集成到生产环境中已经成为许多企业的需求。
理解大模型在分布式系统中的应用和优化策略
随着云计算和大数据技术的发展，大模型在分布式系统中的应用变得越来越普遍。
分词算法在自然语言处理中的基本原理与应用场景
分词是自然语言处理（NLP）中的重要基础环节之一。分词算法的有效性直接影响后续处理步骤如词性标注、句法分析、机器翻译等的质量。
扩散模型在机器学习中的应用及原理
在机器学习中，扩散模型（Diffusion Model）是一种基于随机过程的数学模型，用于描述信息、热量、物质或其他实体在空间中传播和扩散的过程。扩散模型广泛应用于多个领域，如物理学、生物学、经济学以及计算机科学中的机器学习和数据挖掘。
Java中的机器学习模型集成与训练
随着人工智能和机器学习技术的发展，机器学习在各行各业的应用越来越广泛，而Java作为一门强大且广泛应用的编程语言，自然也成为了许多机器学习工程师的首选。
【django】模型
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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
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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
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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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