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AI推荐系统
AI推荐系统通过分析用户行为数据和物品数据,利用算法模型为用户提供个性化推荐,解决信息过载和用户需求多样性问题。推荐系统已成为APP的标配,适用于移动端、互联网、物联网等场景,提高用户体验和业务流量。推荐系统技术架构包括数据收集、机器学习模型、模型服务和个性化推荐服务等。推荐系统适用于新闻、博客、小说、图片、音频、视频等多种应用场景,对技术类型的人群具有较高的参考价值。
线性代数19-特征分解5-空间变换
此内容详细解释了特征分解及其在空间变换中的作用。特征分解指将矩阵分解为特征向量和特征值,这提供了一种理解和处理矩阵旋转和缩放操作的方法。此过程可以区分旋转和伸缩操作,并用于创建新的特征空间,能揭示向量变化幅度最大和最小的方向。特征分解不仅是理论知识,而且在实际应用中非常重要,涉及到降维、图像压缩等领域,为数据处理和分析提供了强大工具。适应于矩阵理论、数据科学、图像处理等行业的专业人士,以及对线性代数应用感兴趣的学者。
计算机视觉-医学图像增强
视频内容主要介绍了医学图像处理领域中图像增强的应用,特别强调了在肺结节检查、肝脏及肿瘤3D重构和染色体图像分析等方面的重要性。讲解了由于成像设备限制导致的医学图像分辨率普遍较低的问题,并展示了如何通过使用Python编程进行图像增强来提高图像质量而不依赖于AI或深度学习技术。视频中详细展示了MRI核磁共振图像增强前后的差异,说明简单的锐化和对比度增加不能达到相似效果,并指出通过调节参数可以实现令人满意的图像增强效果。适合对医学图像处理有兴趣的技术人员、医学领域的研究者、Python程序员等。
为什么目前AI项目失败的非常多?
AI项目高达78%至87%的失败率揭示了模型开发与部署之间的巨大鸿沟。尽管AI模型开发可能只需数周,但项目上线延実常常超过数月,这主要是因为AI学习系统中与模型直接相关代码仅占5%。真实世界中的AI系统复杂,涵盖配置、数据处理、资源与流程管理等,工程与数据相关内容占了绝大部分的工作量。这些挑战突出了将AI科研成功转化为业务价值的难点。适合对AI模型开发、部署、运维及其在实际业务环境中应用有浓厚兴趣与相关经验的专业人群。
机器学习实战系列课程环境配置
本视频介绍了Python编程环境的配置,特别是Anaconda发行版的安装及其重要性。提到了如何根据不同操作系统选择合适的Anaconda版本,并推荐了适用的Python版本,强调放弃使用已淘汰的Python 2.7版本。视频中还讲解了如何检查已安装的包以及添加新的库,比如TensorFlow和XGBoost,并介绍了使用Notebook进行编程和文档编写的便利。内容适合需要配置Python开发环境的学九之人士,对于初学者和想要学习数据科学及机器学习的学生也有很大帮助。
如何使用训练好的模型完成预测?(1)
本次内容涉及Python源码文件的创建与编码指定,阐述了源码中如何处理编码格式,避免错误,并以此作为切入点引出模型加载流程。介绍了使用Jieba库进行文本分词,GOBLIB库打包模型文件,以及如何导入和读取预训练模型。同时解释了全局变量的定义和使用,以及如何忽略代码中非关键警告信息。重点介绍了利用朴素贝叶斯算法对文本
学习排行榜,夺榜够刺激!奖品够给力!
在这个在线平台上,用户通过坚持每日学习并完成至少15分钟的学习任务,能够触发打卡机制记录他们的学习进度。系统不仅设有周奖励,如VIP卡、付费课程抵扣券等,还升级了月奖励,提供小米手环、定制化键鼠等实物激励。用户可以轻松参与,只需登录平台并进行简单操作即可加入排行榜竞争。学习成果会呈现在排行榜上,以增加用户间的互动性与竞争性。这个机制适合于有志于自我提升且喜欢有形回报的学习者。
前端李游携手短视频,祝51CTO18周年生日快乐!
本视频来自51CTO平台的资深前端讲师,讲述了平台成立18周年的里程碑,以及个人短视频账号的开通。讲师鼓励追求前端学习的听众在新的一年里继续努力,同时邀请他们关注自己的教学内容。视频内容适合对前端技术有浓厚兴趣、希望通过在线教育提升个人技能以及想要构建个人学习网络的人群。