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[资源分享]机器学习资料和常用工具汇总
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九又
机器学习
2个月27天前
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本地（家庭电脑）使用大模型与微调（简单入门版）
  先来列举几个可供本地使用与微调的大模型：   1：qwen2/qwen/qwen2.5：有0.5B，1B,2B,4B,7B等。   2：llama3/llama2:有2B,7B,8B,32B,70B等。   3:gemma2/gemma：有2B,7B,8B等。再来说说B这个概念：大模型的参数单位一般用“B”来表示，1B代表10亿参数。普通家庭电脑（本人电脑举例：ddr4 8gb内存 i3 10
12天16时前· 给一个参考，我用48G A6000的话，可以（使用或者不使用LoRA）微调Qwen2.5-3B，量化为BF16，BS开到2。家用游戏卡的话，也就勉强BS开到1微调个0.5B或1.5B顶天了，但这种Toy参数量的模型性能很差意义不大，根本没必要微调，效果大概率不如调用Deepseek之类API加上In-Context Learning...
全桥整流
电子技术
4个月20天前
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STM32MCU边缘AI部署之初探NanoEdge AI Studio（一）
前言：上星期去了ST的广州研讨会，得知低算力MCU（STM32F1）也能部署模型使用机器学习了（甚至还是好几年前的技术了），大为震惊。虽然STM32MCU算力不太高（反正也不准备跑图像，H7算力是够但价格高了），但对于多输入多输出的系统，可将上述系统抽象成一个黑箱，无需复杂的判断逻辑和建模即可输出结果，省去建模的烦恼，无疑是令人愉悦的。并且可以全系列部署，而且自动使用上万个模型匹配数据，每个模型都
4个月12天前· 想想16×16的图像矩阵甚至都可以识别手写汉字了
全桥整流
电子技术
4个月18天前
4
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STM32MCU边缘AI部署之再探NanoEdge AI Studio（二）
前言：原文再续，书接上一回。上一回讲到如何使用NanoEdge AI Studio训练出用于部署的模型，下面我将继续讲解如何部署模型到STM32的MCU。这里我使用的MCU是STM32F103，软件是CubeIDE。训练使用的数据集是上文正态分布生成的数据集。分别为3-1-200-16.csv，4-1-200-16.csv，5-1-200-16.csv，命名格式为：期望-标准差-矩阵的行数-矩阵的
4个月16天前· 感谢分享，感觉电炮自动调整时序要来哩
汉斯喵喵
机器学习
11个月16天前
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【当下的未来】漫谈GPT4潜在的生产力与教育价值
自2022年11月GPT3.5的发布，AI语言模型长期占据国内外舆论焦点。据笔者观察，大多数用户对于从GPT3.5至GPT4的使用，主要集中在文章代写、翻译等繁杂任务的替代工作，此外还有一系列趣味性的娱乐活动。出于某些原因，境内用户对于OpenAI产品的直接访问较为困难，从而导致简中社区对于这一潜在的划时代产品缺乏直观的实用性认知，笔者希望通过本帖中的两个对于GPT4在涉及数理教育和编程方面的使用
7个月24天前· 0编程经验的我，在gtp4o的喂饭级指导下一个晚上成功部署接入gpt4o的API的微信聊天机器人。给出的代码和步骤有大概二十分之一概率有错误，但是你可以通过把错误信息回复给它，它马上改。目前还喂了两本电炮的书给它，它已经能熟练回答电炮的各种问题了，再喂几本估计可以让它设计电炮了
chenghangtian
航空技术
10个月0天前
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让AI设计小型无人机——P蛇模型
(arxiv对本文拒绝刊登，因为本文没有标注训练样本的版权来源）摘要：本文提出的P蛇模型（Python Model，PM）基于改进后的Transformer算法开发，其设计理念源于对于无人机结构设计问题的深入理解和研究。在通用条件下，具备一定智能水平的模型能够在没有人工干预的情况下进行精确的结构设计和优化。然而，现有的用于生成二维图片和三维图片的扩散算法（Diffusion Algorithm，D
8个月10天前· 补正：PythonDPG算法的预印本论文需要大幅度修改较多内容，因为奖励机制必须真正能够控制和调整模型的输出，否则模型等同于直接堆积成规模的神经网络，无法利用强化学习的优势展开训练和推理。
zRed洲虹
科创茶话
2年3个月前
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AI作画最近挺热，聊一聊，顺便给大伙看看我召唤出来的
最近ai绘图比较热，发出来和kcer们交流交流
1年3个月前· 我融合了一下科创的图标，使用一张3090抽奖，640x780可以有6it/s的表现，一张图可以在5秒内完成（编辑说明：模型为Crosskemono3，请注意此模型极易输出色情内容，为了保护青少年的心理健康，建议不要在公共场合展示）抽奖参数：masterpiece, highly detailed, high resolution, best quality,city,building,Negati
Jason·Kamking·Black
机器学习
6年3个月前
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小小少年不可欺之人工智能艰辛的成长记录（跟踪贴）
   天空一声巨响，楼主闪亮登场~~人们都说，人工智能是大人们才可以驾驭的东西，只有苦闷的程序员才可以搞定他们。身为中国好少年的我，在一个电闪雷鸣的下午立下flag：我一定要玩转人工智能！    楼主可不想被雷神的裤衩批到于，于是楼主风餐露宿，兢兢业业的学习了半年的人工智能    那么何为人工智能？人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应
1年3个月前· 我最近这半年才开始学，已经学了两个月算法了，数学挺折磨人的，要是当初好好学数学就好了，现在要捡起来重新学🙃
章鱼wheat
机器学习
1年11个月前
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32012
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试用chatgpt进行科创B卷考试且成功通过
最近闲得蛋疼，刚好去注册了个chatgpt，玩了一段时间，问它一些网上直接搜索搜索不到的东西，它也能很好的回答出来，所以我萌发出了一个想法，就是能不能用chatgpt通过b卷的考试呢,当然我肯定是先通过了b卷，这个chatgpt是之后想到测试的,不过我之前考b耗费了很多次数，导致目前只测试了3个专业，其余的可以自行尝试并分享''因为我不能保证我自身认为的答案是否正确，所以我只会标注直接搜索能出来答
1年5个月前· 用这个查一些考试时相关的知识特别好用
chenghangtian
机器学习
1年7个月前
3
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10
尝试让AI学习固体火箭数据
开发者选择生成对抗网络（GAN）学习固体火箭的内弹道数据，目的是尝试让AI生成固体火箭的内弹道数据以供设计参考使用。数据由warmonkey于2011年3月开源的仿真程序“burnsim”生成：“burnsim”程序的原作者声明：（程序）已经经过试车检验，可认为计算较准确。开发者认为：AI设计像火箭一类的工业产品面临的一大问题便是高品质训练数据短缺，在当下（2023年），文本数据和图像数据的获取“
1年7个月前· 可以做些基础的工作，比如说根据火箭技术的知识微调大语言模型，微调后的模型作为人类工程师的助手
我说要有光
机器学习
1年7个月前
1
5145
学习生成式AI的 Google 免费课程
点击此处开始学习： Generative AI learning path这些课程使用英语授课和考试，但在 Google 强大的机翻能力协助下，即使英语能力不佳也可以轻松的使用中文字幕学习和理解课程内容。Google 在其Cloud Skills Boost 平台上推出了11 个免费的AI 课程，涵盖了生成型AI 产品和技术的各个方面，从大型语言模型的基础知识，到如何在Google Cloud 上
warmonkey
机器学习
14年4个月前
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10
Matlab惯性制导工具箱
惯性导航工具箱Inertial Navigation SystemTOOLBOX目       录1.安装说明    32指南    41.介绍    4航迹/飞行器动力学仿真    5导航用坐标系    6简化的3D惯性导航    6地球体-加速度漂移    7旋转地球体-科氏漂移和加速度计漂移    8陀螺仪漂移    9初始化速度误差    12初始化姿态角    14陀螺仪噪声    16
2年11个月前· 感谢lz
novakon
机器学习
8年3个月前
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23301
5
为什么我要关注机器学习
下面是Geoff Hinton的《神经网络机器学习》课程视频的截图。 先别管这张图。为什么我要关注机器学习？在众多被冠以“机器学习”这样一个宣传噱头一样的名字的领域中，我最关注的是计算机视觉。对我而言，这一切的渊源都要追溯到2008年。 那时我和93°、小光还有很多网友都在关注一件很有趣的活动，叫做“爆吧”，也就是【大规模自动化贴吧灌水】的意思。当时的百度贴吧是全国人民旺盛精力的释放场所，有很多
3年6个月前· 忽然感觉我成了抱着传统工程建模思维不放的老学究了。
神之觉醒
机器学习
3年10个月前
19397
2
某免费人脸识别SDK测试
朋友介绍的，说想看看能不能做成一个AI安保，大概处理逻辑为，检测到陌生人则记录到系统，当发现相同人员出现时记录该人员的出现时间段，假如哪天电瓶不见，查记录发现有陌生人员出入，那么目标就好锁定了。测试视频(试过同时搜索1000多个数据延迟还算可以接受，再多的话必须多线程并发搜索)：XXXXXXXXXXXXXXXXXXX/v_show/id_XNTEyNTM0ODUzMg==.htmlhttps://
3年10个月前· seetaface 6也是免费的，现在有个产品用着，还可以。就是只有CPU指令集加速，还没有GPU的实现。
novakon
机器学习
9年4个月前
2
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14
担心就业？做一个ML工程师吧
担心就业？做一个ML工程师吧 ——从一个软件工程师的角度，看机器学习 科创联 创新工程局 覃永良 今天，我们拥有全世界最大的码农群体，凡是通过编制计算机程序，就能按步骤解决的问题（可计算问题），已经不是太大的问题了。要做个动态网页？有框架，有模板，有开源代码，有无穷无尽的教程；要做个原生APP？要建个订单数据库？要写个HTML5聊天室？要统计公司10年的流水账？要在浏览器里显示3dsmax模型
4年4个月前· 进行门槛是什么
三硝基二甲苯
机器学习
4年5个月前
19171
2
机器学习回归问题 - 高维多项式拟合
本文简单介绍了如何利用 Python 语言及第三方库（numpy, sko）来完成梯度下降法与粒子群算法的高阶非线性函数拟合这一基本的机器学习问题。
4年5个月前· 我给过滤了一下格式，不知道对不对。不能从word之类东西复制黏贴，文字要纯文字（记事本过滤），公式要latex编码。或者直接全文用LaTex写也可以，都支持的。上面帖子烂了是因为里面带有某个软件的特殊格式代码。
落叶兄
机器学习
4年6个月前
22112
6
【猫猫】【8/17更新】深度学习与神经网络从入门到精通
本文主要介绍以下内容： 1. 神经网络基础：单层感知器、线性神经网络、BP网络、hopfield神经网路、径向基函数神经网络、主成分分析神经网络与支持向量机。2.神经网络进阶：自编码器、稀疏自编码器、玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机、递归神经网络、自组织竞争神经网络。3.深度学习网络：深度置信网络、卷积神经网络、深度残差网络。4.神经网络的应用：数据挖掘、机器学习、OCR、CV、NLP、Alphago。
4年6个月前· 最好上手的就是matlab-nntool了，现在pytorch也比较流行，而且上手很容易
phpskycn
机器学习
8年7个月前
21563
1
【资源】《机器学习》 PDF版
带有电子目录，清晰度比较差。 如果有更好的版本欢迎提供。 本地下载：
4年10个月前· 谢谢，找了好久了。我以前有纸质书，弄丢了
epi.clyce
机器学习
5年1个月前
2
27219
1
谈谈DeepSDF中AutoDecoder
内容同步发布于简书以及知乎前阵子读了一篇关于三维重建的论文，是Facebook团队联合华盛顿大学发表在CVPR2019上的。这一论文尝试用神经网络去近似SDF函数（将在后面进行简述），进而重建三维模型。在阅读过程中我对其中的AutoDecoder概念产生了一定兴趣，特此将一些随想记录下来。在谈论AutoDecoder之前，我想先用最少的文字说说这个传说中のDeepSDF。用最简单易懂的语言来说，对
5年1个月前· 机器学习牛逼了。我比较关心这个东西的应用，如果是多层图片，边界分内外，重构三维模型。那么就可以直接做成华为那种手机三维扫描仪了。以前我尝试3D打印神盾局航空母舰，没找到模型的，或者太贵，就自己尝试用3Dmax做，下了航母的模型，然后想通过简单的布尔运算加上四个旋翼。可惜航母细节太多，3Dmax又玩的不溜，布尔运算不成功。遂用土办法，导出现有未经处理的stl格式文件，导入catia，转换成asc格式
whqida
机器学习
8年9个月前
32069
28
求是第几个质数的简易算法
昨天晚上看电影一不小心看到快4点，又一不小心打开科创，发现改版了，发现自己发帖要考试，还好过了，其中有一题，104667是第几个质数（不一定是这个数，记不太清了），我是用python编程求的 结果是：9991 上面的函数不是很严谨，比如非法输入什么的都没处理。。。 差点忘了，话说python性能真不咋地，上面这题i5笔记本算了一分二十多秒。。。
5年2个月前· 嗯嗯。但是做标记太笼统了。顺着链接的思路，您想说的应该是动态规划：从2开始，用这种方法由小到大逐个构建出素数表，但是每判断一个质数都要搜索前面的素数表（素数表用标记实现）。其实换个方向就成了经典的埃氏素数筛：对于已经判断出是质数的数，不管它的前驱，而是标记后面已知不可能成为质数的数。这方法效率的确是高的，但是跟链接里面的算法还是有区别。另外恳请管理员帮忙编辑一下，原文“楼上的抛出问题”改为“楼上抛
phpskycn
机器学习
5年8个月前
24638
3
AutoML：深度学习替代人类工作的实践
一、背景：卷积神经网络的发展1998年Yann LeCun提出的LeNet-5[1]首次实现了可以有效地进行图像分类的卷积神经网络（CNN）算法，2012年Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet[2]首次在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge上击败了所有其他方法，在这之后的ILSVRC的成绩榜基本被基于CNN的算法占据。
5年3个月前· 我一直认为最先被AI淘汰的就是低端程序员。现在看来已经不远了。
epi.clyce
机器学习
5年9个月前
28457
3
【其实很简单】拉普拉斯算法和拉普拉斯矩阵
内容同步发布于知乎专栏人工智障领养中心，欢迎支持呀在机器学习、多维信号处理等领域，凡涉及到图论的地方，相信小伙伴们总能遇到和拉普拉斯矩阵和其特征值有关的大怪兽。哪怕过了这一关，回想起来也常常一脸懵逼，拉普拉斯矩阵为啥被定义成  ？这玩意为什么冠以拉普拉斯之名？为什么和图论有关的算法如此喜欢用拉普拉斯矩阵和它的特征值？最近读论文的时候，刚好趁机温习了一下相应的内容，寻本朔源一番，记录下来，希望大家阅
5年9个月前· 比数学书容易看懂
novakon
机器学习
8年3个月前
43545
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用机器视觉追踪四轴飞行器
//编辑：请往下翻，已经准备了视频素材。 //编辑：本文原标题为《四轴飞行器Training Examples》。 //编辑：tensorflow在windows上安装方法请往下翻。 //编辑：请往下翻，更新了数据集。 //编辑：请往更下翻，已经应用了新方案。 要训练就要有样例，没有样例就要自己造。 用Image Magick加一点点js脚本生成，一共1000张。 csv文件里面记录了每张图的文
5年10个月前· 请问怎么用imagemagick生成的训练样本啊？可以分享一下代码吗？
phpskycn
机器学习
6年2个月前
21589
4
在Windows10下编译Tensorflow-GPU 1.12 + CUDA10.0
背景通过pip直接安装的Tensorflow-GPU是基于CUDA9.0的，并且不支持AVX2指令集,因此打算尝试自行编译基于CUDA10.0并且支持AVX2的Tensorflow-GPU。通过前期调研可知，当前版本的Tensorflow可以编译出基于CUDA10.0的版本。环境CPU:AMD Ryzen ThreadRipper 1950XRAM:4 * DDR4 2400 8GBSSD1:Sa
6年1个月前· 是GPU版本，这个提示似乎是AVX2的问题
Aromatisation
机器学习
6年9个月前
17460
25
关于这种带有斑点图片的处理
这是一张带有噪点的图片，想识别某种特征（比如特定形态的天体），极为困难。现在谁有办法将这种东西处理好（发个算法哈）？接下来有6个例子，是望远镜拍到的
6年7个月前· 如果是白噪声的话可以试试用小波做，有一定的效果，或者用fft也行，手动调想要滤除的频率呗
Cirno
机器学习
8年2个月前
23439
11
[机器学习笔记#5] Neural Style 分析及实验
[机器学习笔记#4] Neural Style 算法分析及caffe实验 在之前的帖子中，楼主简要介绍了 Neural Style 算法的原理和实现思路，该方法2015年由三位德国科学家以一份tech report的形式提出，今年他们发表了一篇CVPR 论文。 在楼主随后的进一步实验中，发现当初好死不死选caffe是给自己挖了个大坑，caffe作为曾经占据科研界支配地位的工具，用来跑各种pre-
7年1个月前· 我在这里贴一下我做的style transfer，技巧和楼主是一样的。当时是发在个人博客上的：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/site/on_learning/image/style_XXXXXXXXXXXml 具体的过程和解释也写在那边。 注意到图中噪声很大，这是因为VGG用了MaxPool，导致Adversarial Sample的机会出奇地多。这种噪声是有解决方案的，参
randomized
机器学习
7年2个月前
1
15283
2
[科创A基金|CNNIC]阶段成果报告 更宽模型、更少参数带来的更优效果
1导言 深度学习正在努力让神经网络变得越来越深 [13],因为更深的模型意味着更复杂的处理带来的更好的分类性能,诸如 [4] 等研究已经把神经网络成功地训练到了一百多层。但是我们却把目光放在让模型更宽上,因为我们认为神经网络在这一方向上还有很多的性能供我们挖掘,同时更宽的模型能够更好地并行化以利用计算能力提升带来的红利。 前人已经在这个方面做了许多的重要的工作,Ensemble-based cla
7年1个月前· 楼主的代码是raw tensorflow，实在是太难阅读了……如果我没有理解错的话，楼主把主卷积神经网络的每一个点附近的卷积操作（从patch到pixel），替换成了一个更小的卷积神经网络。造成了计算量的爆炸，使得此架构不实用。楼主没有证明（也没有说明），使用这个架构的necessity 或者 justification（一定要分解成单步卷积吗？因为大卷积套小卷积，等效于两个大卷积）尤其是，即便加
novakon
机器学习
7年1个月前
3
21069
机器学习研究的感悟
我从16年10月开始接触机器学习。以独立研究工作者的身份，实验从早做到晚。17年10月份又参加了个RL比赛（具体搜Learning to Run），忙得昏天黑地。 AI是一个发展飞快的领域。 做前沿研究，辛苦且不论，投入产出比低得吓人。 图像特征提取+识别，目前的主流方法是CNN，CNN像积木一样，可以以无穷多的方式组合成一个完整的神经网络，但是只有某些特定的组合方式，在经过训练后能达到较好的性
Cirno
机器学习
8年8个月前
1
24813
9
[机器学习笔记#1]从 Logistic Regression 讲讲分类器和机器学习
分类( Classification) 以及分类器( Classifier)是机器学习和传统统计学里边一个很重要的概念，可能是我们日常生活中接触到的最多的一种机器学习应用。垃圾邮件过滤，人脸识别，手写字符识别，都是利用了分类的知识。 在这些任务中，我们往往希望给定一个具体输入，通过分类器的处理，能自动将其划到我们预先定义的某个类别中去。比如垃圾邮件过滤，给定邮件内容作为输入，输出 “是垃圾”，“不
7年2个月前· 楼主，请问在定义梯度下降函数时，用的sigmoid=1/(1+XXXXXt(x_batch,XXXXXanspose(w)))为什么不用带exp啊，
我说要有光
机器学习
7年5个月前
16380
1
Dueling DQN 这种结构的神经网络每轮训练需要两次吗？
上面的是普通的神经网络，每轮训练通常只需要进行一次，但在遇到类似于 Dueling DQN 这种结构的神经网络时应该如何训练呢？需要在1和2分别推一次？其中一条只需要推一半就好？或者是有什么神奇的函数可以把它们重新聚合起来之后一次推回去？
7年5个月前· 正向：计算->计算->两个分叉分别计算->合并（相加或者concat）->计算反向：梯度传递->两个分叉分别传递->合并（相加）->梯度传递->梯度传递总结：没有什么特殊的，如果某一输出被用在两个地方，由这两个地方传回来的梯度相加就可以了。
1aomegp9
机器学习
7年6个月前
11684
3
比特币的哈希算法能否被破解？
看了一个比特币原理的简单介绍视频(《想知道比特币（和其他加密货币）的原理吗？》)，里面讲到，通过大量运算找出一个区块，这个区块的hash值恰好是前面有N个零的一串数(查了下现在的区块是18个零)，然后将这个区块的hash值加入下一个区块中，再通过大量运算找出hash值前面有N个零的下一个区块，这样区块和区块之间就可以关联起来形成区块链。区块要记录上一个区块的hash数据，还有当前的交易数据，比如A
7年6个月前· 应该先学《密码学入门》。。
ok520
机器学习
7年6个月前
4095
来一点关于人工智能-深度学习的文献
来一点关于人工智能-深度学习的文献大家看看喽希望大家开心
布布卡
机器学习
7年6个月前
13920
用matlab的guide写了个滞后校正的
不知道有没有用 程序写的比较烂
randomized
机器学习
7年10个月前
20445
1
现代神经网络发展
ReLU[1]与softplus[2] 图15ReLU与softplus的函数图像 ReLU可表示为 \( f(x)=max(0,x) \) 而softmax可表示为： \( f(x)=ln(1+e^x ) \) 其导数为： \( f^{'}(x)=e^x/(e^x+1)=1/(1+e^{-x} ) \) 这一类的激活函数主要是为了拟合神经元的单侧抑制输出，它们可以加快神经网络的训练速度，更早地
7年8个月前· 感觉应该再说一下vgg的那几个模型的最近看cnn的时候发现这两个模型很好用的说用vgg的模型魔改照片简直一绝
金坷居士
机器学习
8年8个月前
30087
8
计算机仿真电路原理简介 - 入门！
在科创玩电路的童鞋萌基本都用过电路仿真软件，比如PSPICE，LTSPICE，Multisim之类的玩意，有没有想过这些货是怎么仿真电路的呢？这些大型的仿真软件其实是基于SPICE的，外加一堆商业零件的电路模型还有画图工具啥的。核心的SPICE是免费的软件，不过是命令行的，日难用（首先举个最简单的例子，各位刚学电路的时候最常遇到的老三件还记得么？电压源，电流源，电阻！那就先弄个只有电压源，电流源和
7年9个月前· 引用 qiuzheru:是的，中国科大少院物理方向大二。我有一句膜拜不知当讲不当讲233333
reinhard
机器学习
7年11个月前
8665
4
为什么1965年机器定理证明上会 出现 无法证明 两个连续函数之仍是连续函数
在读人工智能历史，发现很多地方都有这样一个表述：“1965年，机器定理证明遇到瓶颈：计算机推了数十万步也无法证明两个连续函数之和仍是连续函数。”而1958年，已经有人“用计算机证明了《数学原理》 命题演算部分的全部220条定理”是由于那时的计算机对连续函数搞不定？ 还是就是证明两个连续函数之和仍然是连续函数 这个命题比较特殊？ 抑或是其他原因。求先贤指点。
7年11个月前· 参考cas系统的历史
novakon
机器学习
8年1个月前
26833
3
Recent Advancement in RL and Robotics
很久不上了，上了写点干货。 You may have dreamed about having your own two-legged (bipedal) robot. Now you may came up with some names, like ASIMO from Honda, or Big Dog from Boston Dynamics. They've accumulated de
8年1个月前· The course is now full, and enrollment has closed 哈哈 刚进去就发现了这个
novakon
机器学习
8年3个月前
15132
5
中国大亨 1.0
我之前曾经写过文章，说未来社会的很多基础设施不再由政府提供，而是由非常庞大的科技企业提供。比如说大家不再去中国移动或者中国联通办手机卡，而是直接买华为的手机，里面内置了私有基带协议，直接接入华为的网络；大家的身份信息不再向政府登记、查询，而是直接接入BAT的API服务，等等。 现实总是来得比想象快。阿里刚刚发布了他们的新产品“公众趋势预测” XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/docu
8年2个月前· 针砭时弊    这有点圈地自萌了社会阴暗面看得多了，就会发现“物质和精神的贫穷”是一切恶之根源，物质条件达不到，人是没有拥有资格善良 英国的公投，美国的总统，日本来回换的首相，里面都有各种PY交易，能够被操控的选举也就是个橡皮图章或许过几年我们就能看到贫困的魔鬼在非洲屠戮上亿人，然后大家就会开始怀疑人生了，，
568981484
机器学习
8年2个月前
6328
1
煎饼：vr头追难题解决
摄像头是小蚁的（拆开来看到Xbee,紫蜂通讯。直接买的小米VR，不准备做FPV。两块arduino nano,两块蓝牙主从一体模块，GY-85九轴传感器，舵机云台。硬件差不多布线完成了，软件方面参考XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/p/4445673292发现他arduino语句有问题因为煎饼还处于单片机跑马灯阶段，蓝牙更不懂，所以哪位程序猿帮我看看头追程序// Written by
8年2个月前· 程序这是祖国版魔改的，感觉魔友自己对arduino的blink语句也是半罐子水，所以我也看的一团乱麻
novakon
机器学习
8年2个月前
28094
4
最简单的中文机器学习教程
我之前在论坛发过一些机器学习的资源，但是这些资源比较难直接下手，必须要先学高数和概率论。那么我今天就把复杂的机器学习算法，写成高中数学形式。 问题：我有1000张猫的照片，1000张狗的照片，请训练一个系统，令其能够分辨猫和狗。 假如每张照片的大小是32x32，那么一张照片就有1024个像素，每个像素的亮度从0到1可变。我们把这1024个像素标记为x0, x1, x2....x1023. 这样，我
8年2个月前· 感谢分享。。。
novakon
机器学习
8年3个月前
1
10451
coursera课程：杰辛腾（Geoffrey Hinton）《神经网络机器学习》
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/watch?v=vVEju0zMCaA&list=PLoRl3Ht4JOcdU872GhiYWf6jwrk_SNhz9&index=44一共有78讲，主讲者是杰辛腾。杰辛腾从07年到16年一直都有在外演讲，其知名度既源自他对领域的辉煌贡献，也源自他不辞辛劳地往复奔波，很像C++的作者Bjarne Stroustrup为了推广他认为“正确”的编写高可靠
novakon
机器学习
8年3个月前
10686
初探计算机视觉的三个源头、兼谈人工智能（转）
谈话人： 杨志宏 视觉求索公众号编辑 朱松纯 加州大学洛杉矶分校UCLA统计学和计算机科学教授 时间: 2016年10月 杨: 朱教授，你在计算机视觉领域耕耘20余年，获得很多奖项， 是很资深的研究人员。近年来你又涉足认知科学、机器人和人工智能。受 《视觉求索公众号》编辑部委托，我想与你探讨一下计算机视觉的起源，这个学科是什么时候创建的， 有哪些创始和代表人物。兼谈一下目前热门的人工智能
randomized
机器学习
8年5个月前
21194
12
卷积神经网络实现
XXXXXXXXXXXXXXXXXX/mwsht/CNN 更新日志： 11/4 更改训练函数，权值生成函数，以及一些模型中的计算 train(train_label->LabelPtr[i].LabelData,0.0005,0.0005,0.0005); 11/15 更改权值改变函数，解决溢出问题。 w.d[i][l_1][j][k] +=eta*(sum/((last_m-a)*(last_
8年3个月前· 现在代码已基本完成，在运算完成确认模型无误后我将添加MPICH支持。(也许是OpenACC)
神之觉醒
机器学习
9年10个月前
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不用浮点运算的3D图形算法~
用浮点运算很浪费时间, 于是就想了一个办法... 屏幕坐标都是整数, 我们不需要尾数, 把一个0.0000000 ~ 1.0000000 的数表示成0x00~0x80,最高位和低7位的中间是小数点, 由于二进制小数表示十进制小数会有误差,只能取近似值, 比如0.7880108,取0.7890625也就是0x65, 要把一个二进制整数调整成0.7890625倍, 只需要用0x65乘上那个整数再右移7
8年4个月前· 感觉挺不错的，如果用透视投影就好了→_→
novakon
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8年8个月前
12050
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coursera课程：吴恩达(Andrew Ng)《机器学习》
由前科创航天局主席，现科创网络局主席墙裂推荐。XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/learn/machine-learning楼主注：本课程的目的是帮助参与者掌握机器学习的基本概念和方法。机器学习和软件设计一样，是解决现实世界中许多工程问题的一味良药，也有助于让我们更透彻地观察世界、更深入地了解自身。
8年5个月前· Coursera上之前有个神经网络课程也很不错的不过现在Coursera改版之后，旧的资料都访问不到了不知道那个可什么时候重开Youtube上面有链接XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/watch?v=cbeTc-Urqak&list=PLoRl3Ht4JOcdU872GhiYWf6jwrk_SNhz9
novakon
机器学习
8年6个月前
7487
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JavaScript: 梯度下降法拟合函数
环境是node 4.x 先定义一个函数： y = f(x) = 3x^2 + 2x 然后在 [-50,50) 上采样一组数据，并添加白噪声。 此时，input数组包含[-50,50)上的一组输入值，output数组包含对应的输出值。 问题：已知原函数的形式是 y = f(x) = ax^2 + bx，求 a 和 b。 首先定义我们的假设：y = p0x^2 + p1x，接受x为输入，以及par
8年5个月前· js 有求梯度的库么？
randomized
机器学习
8年7个月前
30224
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神经网络结构概览
零、前言 神经网络是我这半年来研究的重点，它的接近完美的非线性非类能力和广泛的运用前景是我所期待的（要不然为什么研究那么久）。 于是乎，来给大家讲一讲几种主要的的神经网络结构。 可能大家会问神经网络到底是什么？ 综合神经网络的来源、特点和各种解释,它可简单地表述为:人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统 [1] 。 嗯，有点教科书的古板，但讲的如此简洁、清楚。 一、M-P模型 知
8年6个月前· 图中的深层卷积神经网络是一种较深层级的卷积神经网络，使用两台NVIDIA GTX 580 3GB GPU进行计算和训练（上下的层分别代表两显卡中不同的层），它验证了卷积神经网络在高层数方面的适用性及其优越性，在ILSVRC-2012 数据集中获得了37.5% 17.0%的Top-1 Top-5误差，可以说它运算速度快、分类能力好，具有极强的发展潜力。图中的神经网络类型按照名字来说应该是深度神经网络
Cirno
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8年6个月前
18318
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[技术笔记&实验记录] Kalman Filter 公式推导
Kalman Filter 之前考虑做飞控玩，所以研究过一下 kalman filter相关的数学模型和实际使用，在此做个整理以及记录编程实验。 本来想归到之前的机器学习笔记中去，毕竟 kalman filter 是属于 Bayes' Filter 实际使用中的一个特例，跟机器学习中的Hidden Markov model (HMM) 有着牵不清扯不断的联系，其求解思路归结起来就是EM （Expe
8年6个月前· ORZ，说好的调程序，结果推了一晚上公式。。。
Cirno
机器学习
8年7个月前
20928
[机器学习笔记#4] Neural Style 算法分析及caffe实验
2015 年德国的几位科研人员基于 google deep dream 的思路，提出了一种用 CNN自动生成带有特定艺术风格的图片的算法，发表了一篇名为A Neural Algorithm of Artistic Style的 tech notes， 可以说是 deep dream的美梦+艺术版本。 由于效果实在是太神奇，从那时起开始出现了很多利用此技术来美化用户图片的App和在线应用，比如手机
Cirno
机器学习
8年7个月前
20682
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转: Yann LeCun 主页上关于 Hinton 的段子
原文 初稿译者：@龙星镖局 友情指导：@winsty，@妖僧老馮， @jarszm，@潘布衣 郑重声明：本文素材是Yann LeCun 收集整理，英文链接。虽然是简单的翻译，但本文没有机器学习领域的深厚知识是领会不到精髓的。由于知识水平和美国文化理解不够，文中仍有多处自觉没有真正体会LeCun的幽默。欢迎大家能继续批评指正。译文中若有不当之处，是译者水平有限所致，跟指导者没有任何关系。 第0条 R
8年7个月前· 形象生动
zx-16533
机器学习
8年7个月前
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9437
4
[简单应用]利用sklearn进行乐曲音色分类
sklearn是python的一个ML库。其文档非常详细，详细程度可称教材级别。使用简便。 运作流程 音频输入==>STFT==>寻峰==>泛音提取==>使用sklearn进行聚类==>输出 有关STFT 本应用中由于输入的音频文件为44k的CD采样率，因此采用的STFT使用44100的原采样率，不再重新采样。并使用8000点的帧长度，步进2000点(即帧重叠6000点)，使用hanning窗，以
8年7个月前· 引用 琪露诺:这个好玩，做了STFT以后对音乐的处理跟图像处理很像了。回想起以前为了交作业抓学音乐的同学帮忙手动分析泛音的事了，因为坐标系的缘故，这里的……可不可以套和弦呢？乐曲里和弦的组成一般来说总是不变且有规律的，跑无规律（相比之下）单音的乐器除了人声，只占比较小的部分，从这个规律入手可能可以做部分训练
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