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量子机器学习中的GPU加速实践：基于CUDA Quantum的混合编程模型探索

引言：量子机器学习的新范式在量子计算与经典机器学习交叉融合的前沿领域，量子机器学习（QuantumMachineLearning,QML）正经历着革命性突破。
九章云极AladdinEdu·2025-05-09 01:56

机器学习 vs 深度学习：深入浅出解析两者的区别

在当今科技飞速发展的时代，**机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）**成为了人工智能（AI）领域的热门话题。
海豹工匠·2025-05-07 20:53

从MLOps到TestOps：测试流程的智能化演进

相比之下，机器学习工程领域的MLOps（MachineLearningOperations）发展迅猛，形成了从模型训练、部署、监控到反馈闭环的成熟体系。
测试者家园·2025-05-07 06:25

CCF推荐学术会议-A（人工智能）：NeurIPS 2025

NeurIPS2025TheThirty-NinthAnnualConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NeurIPS2025)isaninterdisciplinaryconferencethatbringstogetherresearchersinmachinelearning
爱思德学术·2025-05-07 00:50

机器学习与深度学习的区别详解

机器学习与深度学习的区别详解在数据科学和人工智能领域，机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是两个非常重要的概念。
云端.代码农夫CloudFarmer·2025-05-05 19:21

什么是机器学习，机器学习的用途？

目前，普遍认为，机器学习（MachineLearning，ML）是人工智能领域中的一个方向，主要是研究如何通过计算的手段，改进系统自身的性能，说到底是通过分析足够量的数据，不断改进已有的算法，从而使得算法更加的智能
悠悠海风·2025-05-04 22:28

【漫话机器学习系列】238.训练误差与测试误差（Training Error And Test Error）

训练误差与测试误差详解|MachineLearning基础概念在机器学习的学习和实践过程中，我们经常会遇到两个重要的概念：训练误差（TrainingError）和测试误差（TestError）。
IT古董·2025-05-04 15:10

【东枫电子】Embedded Software Engineer - 5G

DeepSigInc.isaventure-backedtechnologycompanypioneeringtheuseofAIin5Gandotherwirelesssystemsbyreplacingtraditionalsignalprocessingwithmachinelearning.DeepSig
东枫科技·2025-05-04 06:48

【Machine Learning Q and AI 读书笔记】- 04 彩票假设

MachineLearningQandAI中文译名大模型技术30讲，主要总结了大模型相关的技术要点，结合学术和工程化，对LLM从业者来说，是一份非常好的学习实践技术地图.本文是MachineLearningQandAI
TurboAI·2025-05-03 19:36

Switch Transformers：核心贡献与MoE的区别

ScalingtoTrillionParameterModelswithSimpleandEfficientSparsity》是WilliamFedus、BarretZoph和NoamShazeer于2022年发表在《JournalofMachineLearningResearch
阿正的梦工坊·2025-05-03 18:31

Weka通过10天的内存指标数据计算内存指标动态阈值

下面是一些步骤和思路，你可以用来计算内存指标的动态阈值：环境Weka官方网站：Weka3-DataMiningwithOpenSourceMachineLearning
飞火流星02027·2025-04-30 18:01

matlab实现文字识别

在MATLAB中实现文字识别通常涉及图像处理技术和机器学习算法，特别是使用MATLAB内置的ImageProcessingToolbox和MachineLearningToolbox。
孺子牛 for world·2025-04-29 21:36

图神经网络实战（3）——基于DeepWalk创建节点表示

skip-gram1.2构建skip-gram模型1.3skip-gram模型1.4实现Word2Vec模型2.DeepWalk和随机行走3.实现DeepWalk小结系列链接0.前言DeepWalk是机器学习(machinelearning
盼小辉丶·2025-04-29 12:57

Scikit-learn工具介绍与数据集

Python语言机器学习工具Scikit-learn包括许多智能的机器学习算法的实现Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API接口函数Scikit-learn官网：scikit-learn:machinelearninginPython—sc
慕婉0307·2025-04-27 23:23

【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---数据获取

KaggleDatasets(https://www.kaggle.com/datasets)GoogleDatasetSearch(https://datasetsearch.research.google.com)UCIMachineLearningRepository
Ronin-Lotus·2025-04-26 23:22

Unity3D 基于机器学习的 AI 行为树

结合机器学习（MachineLearning,ML）技术，可以赋予行为树更强的动态学习与自适应能力，从而构建更智能的AI系统。
Thomas_YXQ·2025-04-25 23:14

机器学习 第一章

机器学习第一章一、什么是机器学习(MachineLearning)让计算机自己从数据中学习出规律，无需人手写规则输入:特征x输出:标签y学习目标:学习出f(x)等价于y二、三大类型任务类型英文特点示例回归
小白猿同学·2025-04-24 19:55

选择 iOS 按键精灵无根有根越狱辅助工具的理由

新版本不断增加新功能，如支持苹果MachineLearning框架，支持yolo、ddddocr、飞浆等模型（需转换成.mlpackage|.mlmodel格式），还新增了sys.getAppList(
ii_best·2025-04-19 13:09

机器学习：利用Spark MLlib实现分布式机器学习算法训练与预测。

机器学习（MachineLearning）是一门融合了统计、模式识别、计算机科学、数据挖掘等多领域知识而成的交叉学科，其目的是利用已知的数据，对未知的数据进行预测、分类、聚类、降维等任务，从而提高计算机程序的学习能力
AI天才研究院·2025-04-18 12:56

【学习笔记】机器学习(Machine Learning) | 第三章(1)| 多特征与向量化计算

机器学习（MachineLearning）简要声明基于吴恩达教授(AndrewNg)课程视频BiliBili课程资源文章目录机器学习（MachineLearning）简要声明一、多特征（MultipleFeatures
北温凉·2025-04-17 14:37

机器学习：让数据开口说话的科技魔法

机器学习（MachineLearning）是一门通过从数据中自动分析规律、构建模型，从而对未知数据进行预测或决策的科学。简单来说，它是让计算机像人类
不三不四୭·2025-04-17 04:32

我的机器学习之路（初稿）

算法类型详解1.监督学习（带标签数据）2.无监督学习（无标签数据）3.强化学习（决策优化）(我之后主攻的方向)四、典型应用场景五、学习路线图六、常见误区警示七、工具链推荐八、前沿方向一、机器学习定义机器学习（MachineLearning
兮兮能吃能睡·2025-04-16 16:12

【开篇：机器学习：新能源汽车研发的“数据炼金术“】

机器学习（MachineLearning）就像一套新型"实验工具"，它能够：从10万行BMS日志中发现潜在失效模式用数字孪生替代50%的物理测试
新能源汽车--三电老K·2025-04-16 08:21

【cs.LG】25.1.14 arxiv更新速递

【cs.LG】25.1.14arxiv更新120篇—第1篇----=====PathLossPredictionUsingMachineLearningwithExtendedFeatures关键词:路径损耗
hinmer·2025-04-12 06:03

了解强化学习

#REINFORCEDSERIES(#REINFORCEDSERIES)“Reinforcementlearning(RL)isanareaofmachinelearningconcernedwithhowsoftwareagentsoughttotakeactionsinanenvironmentinordertomaximizethenotionofcumulativereward
weixin_26704853·2025-04-10 10:20

AI3013 Machine Learning

AI3013MachineLearningCourseProjectDescription:ThisisaGROUPproject(eachgroupshouldhave4-6students),whichaimsatapplyingmachinelearningmodelsaswellasmachinelearningtechniques
·2025-04-09 21:16

机器学习、深度学习和强化学习【简单理解】

通过本篇文章，读者可了解机器学习、深度学习和强化学习三者的基础概念及区别，以便找准大致框架，相关知识整理及总结如下：一、定义机器学习（MachineLearning,ML）机器学习是人工智能的核心分支,
记忆面包与铜锣烧·2025-04-07 18:55

机器学习的数学基础：必备的线性代数和概率论

1.背景介绍机器学习（MachineLearning）是一种利用数据训练算法来自动发现隐藏规律和模式的技术。它广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
AI天才研究院·2025-04-04 12:55

【机器学习的定义】

机器学习的深度解析1.核心定义机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个子领域，研究如何让计算机系统从数据中自动学习规律，并利用这些规律做出预测或决策，而无需显式编程。
Blue桃之夭夭·2025-04-04 12:54

深度学习心得（3）

深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence
dlhisme·2025-04-04 06:49

python获取期货数据_【python量化】期货ML策略(一)数据获取

最近要开始研究期货上的机器学习(MachineLearning)策略了。
weixin_39865277·2025-04-03 22:20

DTS304TC Machine Learning

XJTLUEntrepreneurCollege(Taicang)CoverSheetModulecodeandTitleDTS304TCMachineLearningSchoolTitleSchoolofAIandAdvancedComputingAssignmentTitleAssessmentTask2SubmissionDeadline23
·2025-04-01 00:42

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning
weixin_30777913·2025-03-26 17:48

AI人工智能原理与Python实战：Python机器学习库介绍

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）和机器学习（MachineLearning,ML）是当今最热门的技术领域之一。
AI天才研究院·2025-03-26 07:02

基于Python的机器学习入门指南

在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning）已经成为科技领域中最热门的话题之一。它不仅改变了我们对数据的理解和处理方式，还在许多行业中得到了广泛应用，如金融、医疗、交通等。
Blossom.118·2025-03-26 05:15

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

书籍：MachineLearning:FromtheClassicstoDeepNetworks,Transformers,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis
·2025-03-25 13:51

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现DesignandImplementationofaMachineLearning-basedStockPredictionandStockRecommendationSystem
usp1994·2025-03-25 11:04

机器学习：让计算机学会思考的艺术

结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车，再到语音助手，机器学习的应用无处不在。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

46-886 Machine Learning Fundamentals

46-886MachineLearningFundamentalsHW1Homework1Due:Sunday,March23,11:59pm•UploadyourassignmenttoCanvas(
W_X_99515681·2025-03-23 18:30

统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解

统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-19 09:11

新手村：混淆矩阵

《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn》Python基础熟悉变量、循环、函数、列表、字典等基本语法。
嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

数据架构与机器学习：如何构建智能系统

1.背景介绍机器学习（MachineLearning）是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下，通过经验的学习自动改善其行为的技术。
AI天才研究院·2025-03-15 11:41

信息检索系统评估指标的层级分析：从单点精确度到整体性能度量

当用户输入查询词如"machinelearningtutorialspython"，系统返回结果列表后，如何客观评估这些结果的相关性和有效性？这正是信息检索评估指标的核心价值所在。
·2025-03-15 10:52

Python实现机器学习项目教程：房价预测

Python实现机器学习小项目教程：房价预测案例机器学习（MachineLearning）是数据科学中的一项重要技术，它通过从数据中学习规律，进行预测和决策。
向着开发进攻·2025-03-14 08:47

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。
6v6-博客·2025-03-12 06:23

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada
七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。
The god of big data·2025-03-10 16:28

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com
任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40
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