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统计学习方法与实战——统计学习方法概论
统计学习方法与实战——统计学习方法概论
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。
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。
python梯度提升决策树
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是一种基于集成学习的算法，它通过构建多个决策树模型，并将它们组合在一起来实现更好的预测性能。
深度学习的第二天学习笔记-激活函数的作用
深度学习的第二天学习笔记-激活函数的作用
数字安全护航：ADSelfService Plus与零信任模型共塑未来
随着疫情冲击和技术飞速发展，我们的数据和工作方式日益数字化。这为无数机会敞开了大门，却也为威胁行为者提供了新的入侵途径，使得防范数据泄漏成为每个组织IT基础设施中至关重要的一环。
零信任安全模型和多因素身份验证：提升网络安全的关键一步
零信任安全模型和多因素身份验证：提升网络安全的关键一步
允许访问：掌握权限的艺术
允许访问：掌握权限的艺术
AIGC从入门到大神：解锁人工智能生成内容的奥秘
在人工智能的浩瀚星空中，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）无疑是一颗璀璨的明星。它利用深度学习、自然语言处理、计算机视觉等先进技术，让机器学会了“创作”。
【知识科普】关于领域模型设计的一些思考
领域模型设计（Domain Model Design）是软件工程中的一个概念，它涉及到对业务领域内的概念和过程进行建模，以便于开发人员和业务专家能够更好地理解和解决问题。领域模型是业务逻辑的抽象，它通常包括实体（Entities）、值对象（Value Objects）、聚合（Aggregates）、领域服务（Domain Services）、应用服务（Application Services）和领域事件（Domain Events）等组件。
深度学习基础案例2--从0到1构建CNN卷积神经网络(以识别CIFR10为例）
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详细分析Pytorch中的register_buffer基本知识（附Demo）
register_buffer 是 PyTorch 中 torch.nn.Module 提供的一个方法，允许用户将某些张量注册为模块的一部分，但不会被视为可训练参数。这些张量会随模型保存和加载，但在反向传播过程中不会更新
深入解析大模型：从基础理论到实际应用
大模型（Large Model）是指包含大量参数和复杂结构的机器学习模型，通常用于处理复杂的任务，如自然语言处理、图像识别和推荐系统。大模型的核心优势在于其强大的表达能力和泛化能力，能够在大规模数据集上训练出高精度的预测模型。
扩散模型在机器学习中的应用及其挑战
扩散模型（Diffusion Models）是一类近年来在机器学习领域获得广泛关注的生成模型。这些模型在生成任务中的表现尤为突出，包括图像生成、图像恢复和文本生成等。尽管扩散模型在实践中展示了其强大的能力，但它们的应用也面临着诸多挑战。本文将探讨扩散模型的应用、优缺点及其面临的挑战。
StyleGAN——定制人脸生成思路
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物联网智能项目全面解析
随着科技的迅猛发展，物联网（Internet of Things，IoT）已经成为推动全球数字化转型的关键力量。物联网通过将物理设备、传感器和软件连接到互联网，使得数据的收集、交换和分析变得前所未有的高效。这种连接性催生了众多智能项目，从智能家居到智慧城市，再到工业物联网，为各行各业带来了革命性的变化。
探索图像生成大模型Imagen：原理、比较与应用
随着深度学习和人工智能的迅猛发展，生成式模型在图像生成领域取得了令人瞩目的成就。从早期的生成对抗网络（GAN）到最近的扩散模型，研究人员不断探索更为先进的技术，以生成高质量、逼真的图像。谷歌于近期推出的Imagen模型，凭借其卓越的性能和创新的架构，引起了学术界和工业界的广泛关注。
数学建模常见模型（下）
神经网络（Neural Networks）是一类受生物神经系统启发的机器学习模型，模仿人脑神经元的工作机制，通过大量的神经元及其连接来处理和学习复杂的数据模式。神经网络广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，极大地推动了人工智能的发展。
RFM模型（扩展）
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【django】站点管理
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Django入门：第四章、模型设计
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