人工智能

新编儿时童话【388】小花猫流浪记之热带雨林216---小灰灰课堂开讲了了

鲁迅口吻表达穷:我没钱了,但我向来如此,晚饭时间到了,我从容的走到高处,转过身,对着西北,缓缓张开了嘴。 →【新人0元开通简书会员,可获大熊400万权重点赞助力!】 “灰灰,灰灰······” “谁?谁叫我?”大狐蝠灰灰瞪大看不见的双眼,耳朵仔细辨别方位。 小花和乌鸦们也跟着四处搜寻 ······ 乌鸦小弟:“你不是瞎子吗?” 大狐蝠灰灰怒目视之······ “你才是瞎子,你们全家都是瞎子!”大

【R实战 基本方法】 七、基本统计分析

这里是佳奥!继图形学习后,我们开始统计分析的部分。 在数据被组织成合适的形式后,我们也开始使用图形探索数据,而下一步通常就是使用数值描述每个变量的分布,接下来则是两两探索所选择变量之间的关系。其目的是回答如下问题: 1、各车型的油耗如何?特别是,在对车型的调查中,每加仑汽油行驶英里数的分布是什么样的?(均值、标准差、中位数、值域等。)2、在进行新药实验后,用药组和安慰剂组的治疗结果(无改善、一定程

433. 【数据库技术基础】大数据的特征

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。业界通常用 “4V” 来概括大数据的特征。 大量化(Volume)指数据体量巨大。随着 IT 技术的迅猛发展,数据量级已从 TB 发展至 PB 乃至 ZB,可称海量、巨量乃至超量。当前,典型个人计算机硬盘的容量为 TB 量级,而一些大企业的数据量已经接近 EB 量级。 多样化(Var

目标检测算法

(一)目标检测算法的介绍 (1)R-CNN 算法的核心是,首先使用启发式搜索算法来选择锚框。使用与训练模型对锚框内的特征进行抽取。训练一个SVM来对类别分类。然后是训练一个线性回归模型来预测边缘框偏移。 rcnn 这里有一个重要的问题是,锚框的大小是不确定的。那就出现了一个问题,怎么来组成一个形状一样的batch呢?这个模型使用的是兴趣区域(Rol)池化层。 rol pool

【哈佛大学:计算生物学 & 生物信息学】学习记录(三)

局部比对算法 —— Smith-Waterman Algorithm Swimt-Waterman算法本质上是一种Dynamic Programming(动态规划算法),和Needleman算法有许多相同之处。其分为3个步骤:Initialization —— Matrix Filling —— Trace Back。 Swith-Waterman算法相较于Needleman-Wunsch算法最大

[源力觉醒 创作者计划]_文心大模型4.5开源:从技术突破到生态共建的国产AI解读与本地部署指南

一起来轻松玩转文心大模型吧👉 文心大模型免费下载地址 1. 摘要2025年6月30日,百度正式宣布文心大模型4.5系列全面开源,这一里程碑事件标志着国产人工智能技术从"闭门造车"的追赶阶段迈入"开放共建"的领跑时代。作为覆盖0.3B到424B参数规模的完整模型矩阵,文心4.5不仅在技术架构上实现了混合专家&#

CompletableFuture

一、定义 CompletableFuture提供了非常强大的Future扩展功能,可以帮助我们简化异步编程的复杂性,提供了函数式编程的能力,可以通过回调的方式处理结果,也提供了转换和组合CompletableFuture的方法。 可能代表一个明确完成的Future,也可能代表一个完成阶段,支持在计算完成以后触发一些函数或执行某些动作 实现了Future和CompletionStage接口

从0到1:让AI赋能计算机的全流程实践指南

🎁个人主页:User_芊芊君子 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 🔍系列专栏:AI 【前言】 在数字化浪潮席卷全球的今天,AI(人工智能)早已不是科幻电影中的虚构概念,而是切实融入到我们的计算机应用中。无论是数据处理、图

为什么相关性不是因果关系?人工智能中的因果推理探秘

目录一、背景(一)聚焦当下人工智能(二)基于关联框架的人工智能(三)基于因果框架的人工智能二、因果推理的基本理论(一)因果推理基本范式:因果模型(Structure Causal Model)(二)因果推理基本范式&#