机器深度学习

机器学习,深度学习是人工智能的核心分支,致力于让计算机系统通过数据驱动的方式自动学习和改进性能,而无需显式编程。其核心是从数据中识别模式或规律,构建数学模型,使计算机能完成预测、分类、聚类等任务。主要类型包括监督学习、无监督学习和强化学习。机器学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域,正重塑各行各业,是当前AI爆发的核心技术之一。
项目包含三大核心模块:一是AI开发环境快速配置模块,提供Windows系统下Python虚拟环境创建、AI依赖包(TensorFlow、PyTorch)一键安装的命令行工具,自动解决依赖版本冲突问题;二是AI算法运行模块,支持机器学习模型(线性回归、随机森林)、深度学习基础模型的训练与推理,可上传数
260PHP机器深度学习
1.智能数据采集与获取定向评论抓取:通过调用B站官方API接口,输入视频链接(BV号/AV号),可自动化、结构化地获取目标视频下的全部或指定数量的用户评论。支持多级评论:不仅能获取顶级评论,还能抓取评论下的回复(二级评论),提供更全面的数据分析样本。2.前沿AI情绪分析精准情感判断:系统采用基于Tr
570Python机器深度学习
股票预测系统产品系统
本股票预测工具是一套基于机器学习算法的量化分析系统,核心功能包括:每日收盘数据分析系统在每日交易收盘后,自动获取并整理股票历史行情数据及相关衍生特征,对市场状态进行统一分析。个股特征建模与评分通过对价格、成交量、波动结构等多维数据进行特征工程处理,构建用于模型学习的特征向量,并对个股进行量化评分。置
420Python机器深度学习
DressYouUp产品系统
本项目为一款集成了智能穿搭与虚拟试衣功能的移动应用。其核心架构采用类微信的底部导航栏,结合MVVM设计模式,管理多个功能模块。应用具备账户登录、实时定位与多城市天气查询功能。在内容层面,应用能以瀑布流形式展示穿搭图片,支持用户根据性别、风格、场景等多维度进行筛选和搜索,并可收藏心仪穿搭。其核心创新功
410Python企业服务
本系统围绕医护培训在线考试系统的设计和实现展开研究,通过调研国内外相关文献和分析医护培训在线考试系统的功能需求,从而进行概要设计、详细设计,最终描述开发和实现过程。同时,在基本的在线考试系统基础上,本文通过引入基于遗传算法的自动组卷,确定约束条件,来简化人工命题组卷的过程,同时提高组卷质量;通过引入
590Java机器深度学习
收集A股原始交易数据,设计因子库,进行计算通过深度学习网络自动训练因子模型和策略模型通过滚动测试框架按照5-3-1(训练-验证-测试)的模式滚动训练5轮以上,以验证训练方法的可靠性通过web系统对训练生成的量化策略进行筛选、因子分析、相关性分析,并生成最终的组合策略
650C++金融
实时预警:100%全量监控,自动标识NG多维筛选:按机器号、膜色、时间范围灵活查询,支持编号搜索和趋势图点击联动智能诊断:每个异常样本提供光谱曲线对比、三通道分数、具体诊断建议趋势追踪:日/周/月粒度的稳定性趋势分析,Top15机台性能排名,支持工艺优化
680Python机器深度学习
核心功能模块包括数据处理模块、知识检索模块、模型训练模块、预测与评估模块、支撑功能模块。主要功能描述:数据处理模块支持Excel/CSV与JSONL格式自动转换,完成数据清洗、无效样本过滤及按题型比例拆分训练/验证集;知识检索模块实现知识库标准化处理、高维向量生成与FAISS索引构建,精准匹配“问题
910Python人工智能
云团AI变声产品系统
python+AI:深度学习transformer变声内核前端windowsc#wpf界面,包括:变声界面、音色市场、会员、账号管理、代币管理、微信充值、教程引导、营销卡片、公告日志、变声配置、音频设备管理、自动化配置、操作windows深度功能、虚拟声卡、激活码。后端Kotlin+C#服务器,包括
740C#人工智能
支持教师发起直播教学,直播过程可录制并自动生成回放视频供点播。系统记录学生视频观看进度、完成率、仿真实验次数、考试成绩等(学生观看学习视频的可以提供1.25倍速或者1.5倍速观看)教师可按“专业→产品→课程”三级结构上传、编辑、删除视频/课件/文档;支持拖拽上传、批量操作。课程视频采用HLS或MPE
520JavaScript音视频多媒体
项目产品系统
增加用户引导组件,如功能模块切换、说明区域等。(4)内容管理与数据结构设计设计模板库的数据结构(名称、封面、分类、文件结构说明)。负责作者信息、合作方式、教程页内容的统一展示。(5)部署与性能优化实现网站构建、压缩、打包与上线部署。处理页面加载速度优化、静态资源管理等。
730openCV低代码
1.机器派发为了减轻人工派单压力使用AI机器学习技术训练模型,对新产生的投诉案件的投诉内容通过中文文本分类算法,预测所属的对应的案件类型和所属部门为90以上,以达到热线派发精准分类,便将任务自动直接派发。2.辅助派发在机器预测值不足90时,还是由人员进行手工派发,派单员手工派单时,系统也会给出三个派
1280Python机器深度学习
1、数据爬取。利用爬虫程序模拟人类浏览行为,遍历目标网站,收集并整理所需数据。遵守法律法规和网站规则,尊重隐私政策,避免对目标网站造成不必要的负担。同时,还注重数据的准确性和完整性,确保爬取到的信息具有实际应用价值。2、数据分析。通过数据挖掘和机器学习算法,数据分析发现隐藏的价值,推动业务创新和发展
1570Python机器深度学习
开放域视觉定位:支持通过自然语言指令,在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理:利用大模型的内在推理能力,通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调:采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调,仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线:实现
3400Python人工智能
Myolotrain开源项目
Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统,为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能,支持windows、linux、docker等多种部署方式,使用户能够轻松地训练和部署YOLOv8模型,支持CPU和GPU,使用t
2431Flask人工智能
AI动态大脑API产品系统
API接口安全分析POST/api/analyze:安全分析POST/api/meta-cognition:元认知分析POST/api/intelligent-reasoning:智能推理POST/api/decision:决策生成实验管理POST/api/experiment/create:创建实
860Caffe人工智能
项目特色:1.自适应检索策略:根据本地文档数量自动选择本地检索或Elasticsearch检索,支持运行时强制切换。2.多版本演进:从基础命令行版本延展到多个WebUI版本(简洁版、增强版、图像增强版、ESRAG版本等),满足不同部署和交互需求。3.混合检索与网络补充:优先使用本地知识库,缺失时可通
2350Python人工智能
●项目介绍:本项目设计并实现了一个从单张人脸图像预测BMI的端到端系统。我们自行爬取数据并制作数据集,设计并实现了一个轻量级CNN。最终,模型在独立测试集上取得了4.39的平均绝对误差(MAE),并使用Flask框架将其封装成一个可交互的Web应用,完整实现了从数据获取、模型训练到服务部署的全流程。
1780Python人工智能
AI文生图开源项目
基于StableDiffusion开源接口构建的AI视觉创作平台,在交互与功能层面实现全链路优化:前端采用Vue框架打造直观流畅的操作界面,用户可轻松完成参数配置、模型选择与生成预览;模型应用支持双模式——既提供经过性能优化的系统预置模型,满足快速出图需求;也开放用户自定义训练通道,允许上传专属数据
1830Python人工智能
平台包含以下核心功能模块:VeriMind™AI引擎:智能方案生成、需求分析、团队匹配、成功率预测、项目Copilot助手三端服务系统:企业端(需求发布、项目管理、财务中心)、学生端(项目大厅、任务看板、个人档案)、高校端(资源管理、设备预约、项目监督)交易与激励系统:分阶段支付托管、钱包管理、VI
1930Python人工智能
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