活动
自编码模型（上）
自编码器是深度学习的研究热点之一，在很多领域都有应用。其应用主要有两个方面，第一个是对数据降维，或者降维后对数据进行可视化；第二是对数据进行去噪，尤其是图像数据去噪。
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
Django处理枚举(枚举模型)以及source的使用
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。
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
数学建模系列（2/4）：建模入门
tensorflow从入门到精通——Alexnet网络实现分类
tensorflow从入门到精通——Alexnet网络实现分类
深度学习从入门到精通——pytorch实现生成手写数字
深度学习从入门到精通——pytorch实现生成手写数字
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。
嵌入式优势到底在哪里？
嵌入式优势到底在哪里？
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。
数学建模基础：统计模型
统计模型是通过概率和统计学方法描述数据分布和关系的模型，广泛应用于数据分析、市场调查、预测等领域。本文将详细介绍统计模型的基础概念、常见类型和应用实例。
Matlab数学建模实战应用：案例2 - 传染病传播
传染病传播模型是公共卫生和流行病学的重要研究内容，通过数学建模可以帮助我们理解传染病的传播规律和趋势，以便制定有效的防控策略。
通用大模型VS垂直大模型：你更青睐哪一方？
AI大模型的战场正在分化：通用大模型在落地场景更广泛毋庸置疑，垂直大模型的落地有更高的可能性和更快的普及速度。
数学建模系列（4/4）：Matlab建模实战
Matlab（Matrix Laboratory）是MATHWORKS公司开发的一个高效数值计算和可视化工具，广泛应用于科学研究、工程计算、金融分析和数据处理等领域。Matlab提供了丰富的函数库，支持矩阵运算、数据分析、算法开发和仿真等功能，非常适合用于数学建模。
AI的智慧精华：解锁知识蒸馏的秘密
化学蒸馏是一种物质分离的方法，通过加热物质混合物，使其其中一种或多种成分的沸点低于其他成分的沸点，从而使其蒸发，然后通过冷凝使其凝结，最终得到纯净的成分。
热门文章
pytorch使用GPU训练模型
2023-04-19 09:38:47
pytorch 使用 CPU 多进程多核训练模型
2023-04-19 09:37:46
走近OSSIM传感器（Sensor）插件
2024-06-28 06:18:39
graylog 插件模型之PluginModule
2023-04-11 10:46:42
Django入门：第四章、模型设计
2023-03-24 10:32:07
Django入门：第五章、模型建立与迁移
2023-03-22 09:02:52
- APP
