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。
linkpet开源项目Vibe Coding
LinkPet是一个面向宠物领养与交流的综合平台,包含用户端和管理端。用户端提供注册登录、宠物信息发布、按品种筛选、宠物详情与图片浏览、领养申请、社区发帖、点赞、评论回复及个人记录查询等功能。管理端支持用户、宠物和帖子管理,以及领养申请和自定义宠物品种审核,帮助用户完成从宠物信息浏览到提交领养申请的
370Java人工智能
面向全国大学生数学建模竞赛建模手的开源入门与赛时速查工具包。项目把“题目输出是什么”作为算法选择入口,提供算法导航、训练计划、权威资料目录、可运行基线和模型验证清单。项目内容21张可搜索算法卡:识别信号、最低基线、升级条件、验证方法与常见误用。34条官方或权威资料入口,不镜像第三方受版权保护内容。3
550Python教育校园
本项目是一个基于深度学习的智能医疗影像辅助诊断系统(IMID),旨在帮助医生提高医学影像诊断的效率与准确性。系统采用前后端分离架构,前端使用Vue.js+ElementUI,后端使用SpringBoot,AI分析模块基于YOLOv8模型,支持多种医学影像(CT、X光等)的智能识别与异常区域检测。
740Java机器深度学习
自动预标注:加载sam模型,图片进行预标注。可加载自定义训练好的小数据集yolo模型,对大数据集进行预标注。手动编辑:绘制、移动、缩放、微调边界框;删除/清空/修改类别与置信度三类标注显示:检测框、Pose关键点骨架(按类别自定义放射状连接)、Seg分割多边形标签导出:YOLO检测/Pose/Seg
740C#机器深度学习
搭建可复现的数据处理流程,整合YahooFinance、CoinMarketCap与DefiLlama的500天市场、情绪和链上数据。完成数据清洗与特征工程,构造收益率、移动平均、波动率等特征,用于周度涨跌趋势预测。基于时间顺序划分训练/测试集,训练逻辑回归与随机森林模型,并输出混淆矩阵、概率分布和
970Python人工智能
1.数据采集模块:从Open-MeteoAPI拉取某城市15年的的逐日气象数据模型训练模块:杂交LSTM架构:共享Encoder(lstm1→lstm2),温度走自回归decoder,湿度/风速/降水走直接多步输出Web可视化面板:前端展示模型评估,未来天气预测,历史数据分析和AI聊天助手页面2.预
1320Python机器深度学习
Prism开源项目
1.数据剖析—自动推断类型,统计均值/标准差/分位数/偏度/峰度,IQR异常值检测,直方图,缺失值/唯一值统计2.质量检测—10种内置规则:无空值、无重复、值范围、正数检查、无空字符串、最小/最大长度、允许值、正则匹配,支持自定义规则3.报告生成—HTML报告(卡片式概览+列表式列统计+质量检查表)
1140HTML5人工智能
本地RAG开源项目
项目简介:本项目是一个基于本地大模型的智能文档问答系统。你可以上传自己的文档(目前仅支持txt文件),大模型将会根据文档内容回答你的问题。整个过程完全在本地进行,无需联网,保障隐私安全。核心功能:-文档上传与管理:支持上传'.txt'文件,并自动构建数据库。-智能问答:你可以显式指明"根据文档内容进
1380Python人工智能
论文翻译开源项目
基座冻结训练:冻结大模型基底权重,仅开放部分参数参与训练,降低显存开销,避免通用能力灾难性遗忘。LoRA参数微调:使用低秩矩阵对模型做垂直微调,定向学习计算机学术论文句式与专业术语,强化学术翻译精度。模型指针调用:设计模型权重指针映射,动态指向微调后的LoRA分支与原始基座分支,按需切换推理权重。R
1210Python人工智能
Aprogramaimstorecognizethemodelofcivilairlinersthroughtheirside-lookingpictures常见民航客机识别程序(主要识别侧视图片)首先使用yolo算法实现飞机定位和裁切,通过引入注意力通道的卷积神经网络实现细粒度的飞机型号分类。
1460C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
6951Flask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
3370Python人工智能
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