路径规划 | 图解A*、Dijkstra、GBFS算法的异同(附C++/Python/Matlab仿真)_Mr.Winter`
图解A*、Dijkstra、GBFS算法原理，分析三种算法异同，提供C++/Python/Matlab仿真实现
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Rust机器学习之Linfa_JarodYv
本文将带领大家用Linfa实现一个完整的Logistics回归，过程中带大家学习Linfa的基本用法。
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Rust机器学习之ndarray_rust 机器学习_JarodYv
ndarray是Rust生态中用于处理数组的库。它包含了所有常用的数组操作。ndarray相当于Rust的numpy。要想用Rust做数据分析和机器学习离不开ndarray，本文就带大家了解一下ndarray的功能。
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种群多样性：智能优化算法求解基准测试函数F1-F23种群动态变化图（视频）_IT猿手
种群多样性：智能优化算法求解基准测试函数F1-F23种群动态变化图（视频）
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NCNN量化详解2_@BangBang
量化算法介绍的文章的话，下面这篇文章的大佬 @章小龙介绍的比我好多啦。虽然介绍的是NVIDIA TensorRT的算法，但是NCNN是参考其算法做出来的，方法几乎一样变换公式正常的量化，FP32 Value 和 INT8 Value之间的关系是这样的：取值范围由于float32的取值范围几乎是无穷的，而int8只有-128~127。因此建立映射关系时，确定float32的取值范围很重要。
标签：算法机器学习人工智能
滑台模组的应用有哪些？_GAOJ_K
滑台模组由滑块、滚珠丝杆、导轨、主体等其它传动零件组成的自动化晋级单元，经过各单元的组合，从而实现负载的往复高精度直线运动，其精度及负载也能得到有用保证。滑台模组的结构也很简单，一般都是运用高精度材料进行装配和调试，只要适用于各种高精度定位要求的操作流程中。
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JM员工福利与健康平台，企业关怀Always Online_Augmentum_
基于OI搭建移动端平台，任何时间、任何地点，员工福利早到一步
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【读论文】AttentionFGAN_小王不头秃
好久没有读过使用GAN来实现图像融合的论文了，正好看到一篇2021年的论文，很感兴趣。论文中介绍了一种基于多尺度和SE注意力用于可视图像与红外图像融合的方法，网络架构基于GAN，有点类似DDcGAN的结构，也是有两个辨别器。接下来咱们一起来看看吧。整篇文章让我最惊艳的有两个点，第一个就是在多尺度特征提取那里加入了SE块，从而挑选我们想要的特征；另一个就是在损失函数这里，尤其是注意力损失那个地方，通过我们希望注意的区域的特征的对比来判断融合图像中是否包含了可视的纹理信息和红外图像中的目标信息。
标签：计算机视觉深度学习人工智能
【论文解读】如何使用1B参数的小模型吊打GPT3.5_致Great
COT全称为Chain-of-Thought，定义是在应对推理任务时，在给出最终答案之前所产生的中间推理步骤，载体是一系列的短句子。简单来说，思维链是一种离散式提示学习，更具体地，大模型下的上下文学习（即不进行训练，将例子添加到当前样本输入的前面，让模型一次输入这些文本进行输出完成任务），相比于之前传统的上下文学习，即通过x1,y1,x2,y2,…
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中电金信：金融数字化转型路在何方？这里有答案_zhongdianjinxin
近期，媒体大数网整合了业内10份研究报告，详解金融数字化转型的思路、方法与路径。其中「中国电子金融级数字底座“源启”白皮书」也被收录其中。让我们一同阅读文章，探究金融数字化转型相关问题的答案吧。
标签：金融人工智能
【LSTM】2 多因素单步骤预测_weixin_40293999
t1 的 feature1, feature2, feature3, feature4 ]、 [t2 的 feature1, feature2, feature3, feature4] , y3]，在一列。[t2 的 feature1, feature2, feature3, feature4 ]、 [t3 的 feature1, feature2, feature3, feature4] , y4]，在一列。时间序列：t=1 是 特征 1,2,3 预测t=2 的回归值41。多因素单步多输出组合。
标签：lstm机器学习人工智能
图神经网络--论文精读_无盐薯片
图神经网络--论文精读
标签：神经网络机器学习人工智能降维的基本知识点总结_big_matster
慢慢的跟着学习，将降维数据全部都搞定都行啦的样子与打算。
标签：算法机器学习人工智能
自动驾驶仿真：ECU TEST自动化测试常用API调用_mydate()
方法2：在安装目录下找到API文件夹（根据安装位置）1、 安装python 3.6 及以上。以上，例举了一些自动化常用的API；方法1：通过注册表获取API路径。
标签：自动驾驶python人工智能
浅谈`AI`的那些事-环境搭建_void.bug
为何人工智能(AI)首选Python？读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。
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