人工智能

大师兄的数据分析学习笔记(二十四):回归树与提升树

大师兄的数据分析学习笔记(二十三):人工神经网络 大师兄的数据分析学习笔记(二十五):聚类(一) 一、回归树 回归树是决策树的一种算法,但回归的值是连续值。 与分类树不同,回归树的每个节点(包括叶子节点和中间节点),都会得到预测值。 一般这个预测值就是这些连续标注的平均值。 对特征进行分类,切分属性的依据不再是熵或基尼系数,而是最小方差。 也就是说在根据某一个属性切分后,

AI赋能原则3解读思考:可得性时代-AI 正在重写人类能力结构的未来

目录一、AI 是“能力结构”的改变,而不是“能力强度”的提升(一)人类能力的结构属性:稀缺、线性、不可复制(二)AI 能力的结构属性:非稀缺、并行化、可复制(三)二者能力结构的根本差异二、可得性:未来竞争力差异的终极变量(一)可得性

AI5 - 从手动标注到智能打标:AI数据标注工具实战全解析

在 AI 技术飞速渗透各行各业的当下,我们早已告别 “谈 AI 色变” 的观望阶段,迈入 “用 AI 提效” 的实战时代 💡。无论是代码编写时的智能辅助 💻、数据处理中的自动化流程 📊,还是行业场景里的精准解决方案 ,AI 正以润物细无声的方式,重构着我们的工作逻辑与行业生态

kotlin学习日志二

listOf()表示一个不可变的集合,比如val list = listOf("java","kotlin"),只能读取,不能添加,修改或者删除操作 mutableListOf()表示一个可变的集合 表示 mapOf()跟mutableMapOf()与前面的同理,例如创建map集合的方式 val map = mapOf("map" to 1,"map1" to 2),表示往map集合里面添加key

构建基于Java技术栈的AI Agent系统

构建基于Java技术栈的AI Agent系统 全面解析如何使用Java技术栈构建智能AI Agent系统,从架构设计到实际部署的完整实践指南。 📋 目录 引言 系统架构设计 核心技术选型 AI Agent引擎实现 知识库与向量搜索 多Agent协作机制 系统监控与运维 部署与扩展 总结 🚀 引言随着大语言模型技术的快速发展,A

数据漂移的处理

数据漂移的处理 通常我们把从源系统同步进人数据仓库的第一层数据称为 ODS stag ing 层数据,阿里巴巴统称为 ODS 。数据漂移是 ODS 数据的一个 顽疾,通常是指 ODS 表的同一个业务日期数据中包含前一天或后凌晨附近的数据或者丢失当天的变更数据。 由于 ODS 需要承接面向历史的细节数据查询需求,这就需要物理落地到数据仓库的 ODS 表按时间段来切分进行分区存储 ,通常的做法是按

5 分钟用满血 DeepSeek R1 搭建个人 AI 知识库(含本地部署)

最近很多朋友都在问:怎么本地部署 DeepSeek 搭建个人知识库。老实说,如果你不是为了研究技术,或者确实需要保护涉密数据,我真不建议去折腾本地部署。为什么呢?目前 Ollama 从 1.5B 到 70B 都只是把 R1 的推理能力提炼到 Qwen 和 Llama 的蒸馏版本上。虽说性能是提升了不少,但跟原汁原味的 R1 模型比起来,还是差太多了。官方的满血版本可是 671B 的参数量,说实话,

多自由度机械臂阻抗控制的一点个人看法

很多人要轨迹和代码 链接: 提取码:z2le 初衷: 研三马上毕业,2019年入学,当年12月份就开始闹疫情,很多事情都当误了,不过自己以后也不从事这个行业了,并且现在论文也写完了,就把知识点总结一下,以帮助更多的人吧。 动力学模型: 标准动力学模型 M C G项都是我们所熟知的,其求法近期