【AI驅動】 隨著自動駕駛汽車、智能監控攝像頭、面部識別以及大量對人有價值的應用出現，快速、精準的目標檢測系統市場也日益蓬勃。這些系統除了可以對圖像中的每個目標進行識別、分類以外，它們還可以通過在該目標周圍繪制適當大小的邊界框（bounding ...

【AI驅動】 在深度學習領域，如何快速構建和訓練神經網絡是每位開發者都會遇到的問題。今天我們就來認識 Keras，這個由 Google 支持的深度學習高級接口，它能讓我們像搭積木一樣輕松構建復雜的神經網絡模型。無論你是剛接觸深度學習的新手，還是想提升開發...

【AI驅動】 一階優化算法 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是一種常用的優化算法，用于求解函數的最小值或最大值。它通過迭代地更新參數的方式來逐步接近最優解。假設我們要最小化一個可微函數f(x)，其中x是參數向量。梯度...

【AI驅動】 本文詳細介紹了如何通過kimi.ai API Key快速接入Kimi智能助手，并利用其強大的自然語言處理能力構建智能應用。文章首先解釋了kimi.ai API Key的作用，它是開發者訪問Kimi API的憑證，用于實現與Kimi的交互。接著，文章提供了獲取kimi.ai API Key的步驟，包括注冊開發者平臺、創建應用并生成API Key。 在快速入門部分，文章通過Python代碼示例展示了如何使用kimi.ai API Key調用Kimi的Chat API，并解析API響應。此外，文章還探討了Kimi API的多種應用場景，如智能客服、知識問答和內容生成，并提供了相應的代碼示例。

【AI驅動】 知識圖譜在AI搜索領域發揮著關鍵作用。通過構建結構化的語義知識庫,結合GraphRAG技術,能夠實現更智能的搜索體驗。GraphRAG不僅繼承了傳統RAG的檢索增強能力,還融入了知識圖譜的語義理解和關系推理功能,顯著提升了AI系統在復雜查詢、個性化推薦等場景下的表現。這種結合讓AI搜索更準確、更智能,為下一代搜索技術指明了方向。

【AI驅動】 回歸 回歸算法是一類用于預測連續數值輸出的監督學習算法。 根據輸入特征預測一個或多個目標變量。回歸算法有多個分支和變種，每個分支都有其獨特的優缺點。 1、線性回歸（Linear Regression） 優點...

【AI驅動】 # 處理非線性關系 1. 多項式回歸 多項式回歸通過引入原始特征的高次冪，將線性模型擴展到非線性關系。 例如，對于一個特征 ，多項式回歸可以考慮添加 、 等項。 對于一元多項式回歸（二次...

【AI驅動】 時序數據分析在預測未來事件、檢測異常、識別模式等領域中廣泛應用。 因此，下面將詳細介紹如何使用PyTorch框架構建一個基于Attention機制的LSTM（長短期記憶網絡）模型來處理時序數據。 原理闡述 LSTM網絡 ...

【AI驅動】 首先呢，歸一化這個步驟是非常非常重要的！ 數據歸一化是一種預處理步驟，就是想要將不同尺度和數值范圍的數據轉換到統一的尺度上。 這個過程通常涉及對原始數據進行調整，使其符合特定的標準，如使數據的范圍落在0到1之間或具有標準正態分布...

【AI驅動】 理論基礎 Lasso回歸就是在普通最小二乘法的基礎上增加了一個懲罰項，用于約束模型中的系數，使某些系數變為零，從而實現特征選擇。 1. 數學公式 在普通的線性回歸中，我們的目標是找到參數向量  ...

【AI驅動】 Ridge 回歸是一種用于處理多重共線性（即自變量之間高度相關）的線性回歸技術。它通過在模型中引入一個額外的懲罰項來避免過擬合，從而提高模型的泛化能力。 那么，具體什么是 Ridge 回歸？ 首先來說線性回歸：線性回歸是用來預測...

【AI驅動】 整個案例是使用 CNN 構建圖像分類，包括理論背景、模型構建、訓練過程、代碼實現及可視化的表現。 好了，廢話不多說，一起來看~ 理論背景 卷積神經網絡（CNN）概述 卷積神經網絡（Convolutional Neur...

【AI驅動】 先來簡單說說K-均值聚類是什么吧。 K-均值聚類 主要用于將數據分成幾個組（稱為簇）。它的名字里有個“K”，就是你要提前告訴算法你想把數據分成幾組。 下面舉一個通俗易懂的例子，很容易可以理解~ 假設有一堆數據點...

【AI驅動】 基本概念 首先，層次聚類是一種常用的聚類方法，用于將數據分成不同的組或簇。 這個方法的核心思想是：根據數據之間的相似度來構建一個“層次結構”，逐步將數據進行合并或拆分，直到得到最終的聚類結果。 下面，看看基本的步驟： ...

【AI驅動】 基本結構 LSTM單元包括三個主要的門，這些門用于控制信息的流動，LSTM單元的結構如下： 遺忘門（Forget Gate）：決定當前時刻哪些信息需要被遺忘。 輸入門（Input Gate）：決定當前時刻哪些信息需要被寫...