我己窥探部分灵魂，你也能理解，因人人多有个大脑 人工灵魂其实很简单，因人人多有个大脑，人人多可以研究产生行为及认知背后的机制 - 对灵魂的一点见解 - - 意识的本质就是时时好坏感知，然后趋利避害 人判断好坏的依据就是感受。如：好的感受，就像打了鸡血，人很爽。坏的感受，就像累，苦，饿，的感受。感受好，那趋利避害。感受就是系统释放的好坏信号加告知好坏的因果。有时不理智分析，系统告知好坏因果，你会认为自己判断的没

已经做了4个年头的辅导，有本有硕，有优有良，做事凭良心，优良靠自己。学习规划是根据你个人未来定制的，模型原理是我亲自录的，过往三年有太多辅导的同学现在都发展成了朋友，目前也已经过了需要靠辅导攒钱的阶段，也比较释然。科研方向和技术栈也越搞越多 越搞越深。讲课也越来越成熟。我在cv nlp 大模型 多模态 都有较深的科研和工程经验！！！只要你认真跟着学，搞懂，优秀不是问题。还是那句话 我不靠这个攒钱，价格只根据工作量

二分类，一百多个特征，280条数据，准确率一直都好低，特征选多选少都不行，超参数调了作用也不大

要求不高，学习代码，导入数据，能出图就行了

我现在在做一个机器学习的任务，代码都搞好了，但是发现在训练模型的时候没办法使用gpu来跑，我是英伟达4070的显卡，然后也装了cuda，cudnn什么的，问了deepseek也没解决，也装了tensorflow，但是就是识别不出来我的gpu… 我一开始在用xedu的jupyter notebook来配置环境的，但是弄了两三周也没弄好，所以换到了thonny（这个就是我自己下载的，没有什么平台的那种） 第一张图是我在下载好tenorflow后的验证（输出结果在图三） 第二张就是一些配置什么的 本人

自己用代码算了一篇论文里的数据，算出来R²不太理想，然后又找了一篇算出来跟原文接近，请问有没有大佬知道怎么回事啊，可不可以教教我 有偿

深度学习，机器学习方面能力等出众。个人已发表多篇核心期刊论文，经验十分丰富。能够依据需求提供开题方向与思路的选择，实现文章中的代码编写，并且给出创新点，还可根据意见进行修改和润色等操作。指导SCI，EI会议，CCF期刊。创新点思路指导：一起 brainstorm，找到独特的研究角度。实验设计：协助规划实验步骤，确保研究的严谨性和有效性。代码讲解：解析复杂的代码逻辑，提升你的编程能力。模型优化与算法改进：帮助优化模型性能，

这个贴子给想学习机器学习的同学，提供入门级到进阶级的参考资料。 建议：如果是为了找工作，985本科和211硕士是算法工程师的学历门槛。学历低于这个门槛的，建议转开发岗找工作的性价比更高。

计算机相关专业研一，深度学习的公式看的头疼，请问这个一定要深入理解吗？大佬们能不能教教我怎么学好深度学习，李沐的书也买了，网上的课也看了，但感觉提升不太大

有问题问我就对辣！

基于YOLO-World的工业产品质量检测系统 本研究开发了一种基于YOLO-World的工业产品质量检测系统，利用高清摄像头捕获生产线上的产品质量图像，并结合深度学习算法进行缺陷检测。研究内容包括缺陷检测算法的优化、模型的迁移学习、以及实时检测系统的集成。 数据集获取链接：MVTec AD数据集和Kaggle工业检测数据集

复现huggongface上面的erya项目，CPTForConditionalGeneration报错，说要4.4.1版本的transformers，但是一直安装不了，rust编译器也装好了，求助应该怎么解决这个问题

专注于为全球互联网及AI企业提供创新的数据服务解决方案，包括开源数据集LAION-5B（全球最大开放跨模态数据集）、Taisu、HD-VILA-100M等；以及独家自建数据库，覆盖海外人像、20国车牌识别、多语言手写体等垂直场景，支持500+细分领域定制数据采集（CV/NLP/多模态），提供数据下载/爬取/采集/清洗/标注，定制化API接口开发，有需求可聊～😘

刚接触这一块，有没有大佬可以帮忙代做几个聚类，最好可以带着我一起的，教教我，有偿，可以的留，细心一点，有人带学的快些

本人计算机在读博士，一般和难一点（特别难的除外）的活都能做。还找小论文/EI论文一作。还可以指导毕业论文。如有需要，欢迎联系。支持闲鱼平台。

首先，最重要的，要明确自己学习的目的。是为了期末考试，是为了找工作，还是为了研究生做论文？ 只有明确了学习目的，才能做到有的放矢。

rt，现在学完线性回归的原理及代码实现，但发现我花这么久时间学的这些 其实都有现成的包代替(比如sklearn)，再如后面的决策树，随机森林等等，这些都只要一句import就搞定了，我所要学的只是如何使用包里的方法。 所以一下就显得机器学习的内容单薄许多(还是说本就如此)：就是学习怎么调用包。这就有了一个方向性的问题，了解完每个机器学习的类别，学习完怎么用对应的包，然后怎么走？就只能不断锻炼自己找到正确模型的能力了？

为啥求解的皮尔逊相关性热图有两行是空白的没有值，真诚发问#机器学习##回归预测##皮尔逊相关性#

我不能复现课本的结果，但是结果很接近，运行也没问题，稍微改了一点数据的随机打乱

请问前辈8u们是怎么入门机器学习的？最近老师让我们自己学些简单的图片识别，但是感觉完全是抄源码，内部算法感觉看不明白，有什么深入浅出最好能解释算法原理的资料可以推荐么？

这段时间通过和一些学弟学妹的聊天，给我的感受非常深刻，今天有空我就想写下这篇文章来聊一些我的想法和观点。希望能帮助到迷茫的你们。 距离本科毕业也有快3个年头了，回顾过往，本科时候的科研经历也算丰富，数学建模国赛国二，美赛国二，数维杯省三。计算机设计大赛国二，计算机博弈国二，国家级大创项目结题。本科毕业论文关于生成对抗网络，获优秀毕业论文，备发ccfb。计算机垂直领域粉丝2w+。也进了实验室与研究生，老师多次参

我是一名学生，最近突发奇想想训练一个游戏AI，想找一些有专业知识的人帮助我，有意向可以私聊详细说说思路，有偿

有没有大佬帮我看一下我跑这个数据啊，我用的resnet18加上cbam注意力跑的，但是数据集很少总共就800张图片，这个和数据集有关吗

import numpy as np from sklearn import datasets r = 2 # 筛选特征个数 X,y = datasets.load_iris(return_X_y = True) print('原始数据特征个数是：',X.shape[lbk]1[rbk]) # 1、去中心化 mean_ = np.mean(X, axis=0) X -= mean_ # 2、奇异值分解 u,s,v = np.linalg.svd(X) # 3、符号翻转（如果为负数，那么变成正直） max_abs_cols = np.argmax(np.abs(u), axis=0) signs = np.sign(u[lbk]max_abs_cols,range(u.shape[lbk]1[rbk])[rbk]) u *= signs # 4、降维特征筛选 u = u[lbk]:, :r[rbk] # 5、归一化 u = (u - u.mean(axis = 0))/u.std(axis = 0,ddof = 1) 这里的符号反转

求助！！用autodl跑代码，结果把文件夹误删了！里面的数据代码怎么找回啊！有没有大佬救救孩子，天塌了。。。。

有大佬接机器学习作业吗

检查过了路径也对之后也能自动跳转到浏览器这jupyter notebook我也重新安装过了。

想问下Option Lab用到tensorflow numpy pandas 等包的版本是谁什么。导入包时报错，chatgpt说是因为版本不兼容导致的，求一个稳定运行的环境

吴恩达老师的optional lab里有很多用了交互界面widget,但是我无法显示,请问怎么解决啊

有没有大佬给点学习建议

请问大佬们，机器学习模型对比，混合优化模型的训练集和原模型一样大小吗？比如混合优化模型是采用优化算法对模型超参数进行优化，需要一个验证集，数据集划分比例为6:2:2；那请问原模型的训练集是多少？它的超参数采用默认值，不需要调参

请问在YOLOv10的环境下，出现下面这个问题该怎么解决啊

大学生期末作业不会写，问题太多了，有没有大佬可以帮忙解答一下吗

比如用nsight或者nvidia-smi这些指令啥的，要查看所有sm的利用率。比如我的rtx4090有128个sm，如何查看这128个sm每个利用率是多少？

Python代做，本人985硕在读，可接python,matlab,html等多种语言代码，程序开发，调试。 包括但不限于：机器学习，深度学习，数据分析，前端后端，留学生辅导，模型修改，模型创新，数据库，Anaconda，Jupyter，强化学习，金融数据分析等。 算法包括但不限于：线性回归，逻辑回归，贝叶斯，knn，LSTM，支持向量机，决策树，随机森林，xgboost，ARIMA，CNN，RNN，GAN，transformer等 python代码编写，python代做，python解答python作业辅导，python数据处理python代码修改，pyt

这是YoloV3-tiny的模型结构，00和05都是卷积核参数，中间的4个4维数组是做什么的呀，求大佬解答

我目前本科在读，跟着老师做科研项目（为了升学背景提升），一开始就是普通的结构设计，做完了之后老师说让我学机器学习，然后基于机器学习预测结构的力学性能这种的。但我之前没有接触过，老师就说可以看看b站吴恩达机器学习的视频，别的没说。我也不知道机器学习需要什么知识储备，想问问各位大佬学些什么呢？该看哪些书入门，需要哪些模块的知识

斯坦福大学的CS229机器学习课程是非常著名的公开课，这是一门研究生课程，更偏重数学理论，不满足调包而想深入理解算法本质的同学可以学习这门课程。 即使不想看课程视频或者不想做作业，我也非常推荐这门课程的讲义(网站上的notes)。虽然仅有200多页，但是写得非常严谨和专业，需要有一定的数学功底。 课程网站：http://cs229.stanford.edu/

快该期末了，有什么题库推荐吗，题书也行，得做做题，

本人算了半天都是1.6左右，和2.06相差甚远，不知问题出自哪里。做不出来，难受死了qwq。大佬们救命呀