车流量预测任务是一个回归任务，旨在根据区域历史的车流量情况来预测其未来某一段时间的车流量情况。使用的数据为纽约市出租车流量数据。输入为纽约市各区域的历史车流量时间序列，输出为对应各区域的未来车流量的预测值。 纽约出租车流量数据集，时间跨度为从2015年1月1日到2015年3月1日。数据处理成为网格流量数据，时间间隔设定为30分钟。后20天数据被划定为测试集，其余数据为训练集。数据格式：以训练集为例，其shape=(192010202) 代表有1920个时间段，1020个区域，2个特征分别为区域的入流量与出流量

监督学习-线性模型-2. 岭回归&Lasso回归

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大模型入门学习笔记.zip 大模型入门学习（主要基于DataWhale组织的学习任务） ## Task 01 梳理了语言模型的进化史。 ## Task 02 这一节主要是讲述大模型的能力，通过一些任务来探索，这里我整理了prompt的范式，包括一个范例，另外整理了langchain介绍，包括一些langchain示例。 ## Task 03 这一部分主要整理了ChatGPT的原理，包括ChatGPT训练的三个阶段，目前这部分仅是简单叙述，接下来会对具体的技术细节进行总结。 ## Task 04 这一部分主要梳理了GPT的进化史，从GPT-1到GPT-3，从数据、模型、训练方式有了一个大致的了解。 ## Task 05 这一部分整理了ChatGPT从零开始的训练流程，主要包括预训练、指令微调、奖励模型三个阶段。

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该书《Hands_On_Machine_Learning_with_Scikit_Learn_and_TensorFlow_3rd_Edition》相对于第一版，本书第三版所有代码都已从 TensorFlow 1.x 迁移到 TensorFlow 2.x，并且用更简单的 Keras 代码替换了大部分低级 TensorFlow 代码（图形，会话，特征列等）。该书是tensorflow官方网站的推荐图书之一（https://tensorflow.google.cn/resources/learn-ml/basics-of-machine-learning/?hl=zh-tw）本资源不仅有pdf，而且有配套的代码和数据。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

阈值分割源码matlab 用于新型腹部数据集的皮肤分割的深度学习技术 介绍 该存储库提供了[]中研究的皮肤分割方法的代码，主要是Mask-RCNN，U-Net，全连接网络和用于阈值化的MATLAB脚本。 该算法主要是为了使用RGB图像对创伤患者进行腹部皮肤分割而开发的，这是正在进行的研究工作的一部分，该研究工作旨在开发用于创伤评估的自主机器人[] []。 机器人腹部超声系统具有摄像头查看的腹部区域，以及相应的分段式皮肤面罩。 腹部皮肤数据集的信息 该数据集包含从Google图像搜索在线检索的1,400幅腹部图像，这些图像随后进行了手动分段。 选择图像以保留不同种族的多样性，从而防止分割算法中的间接种族偏见； 700张图像代表肤色较深的人，其中包括非洲，印度和西班牙裔群体，而700张图像代表肤色较浅的人，例如高加索人和亚洲裔群体。 总共选择了400张图像来代表体重指数较高的人，在明亮和黑暗类别之间平均分配。 在数据集准备中，还考虑了个人之间的差异，例如头发和纹身的覆盖范围，以及阴影等外部差异。 图片尺寸为227x227像素。 皮肤像素占整个像素数据的66％，每个单个图像的平均值为54.4

修复了发卡功能，分站功能，解密文件。 带有详细安装步骤，经测试相对完整 1、可作为个人发卡网使用 2、分站功能可能，无限分站 3、可对接各大社区或克隆各网站，简单操作 4、集成免签约接口，直接到自己的支付账户 5、优化相应速度，分站可以自选模板 直接运行/install/目录下的安装文件 安装完成后访问后台进行对网站的配置 后台地址：你的域名/admin 这个源码安装起来很简单 ，有安装没啥可以说明的 这个代刷平台还可以作为发卡平台源码研究学习

内容概要：该资源介绍了使用机器学习方法对毒蘑菇进行分类的实现。主要包含了逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和人工神经网络等六种监督学习模型的应用。 适用人群：对机器学习和分类算法感兴趣的学习者、数据科学家、机器学习工程师等。 使用场景及目标：本资源可用于学习如何使用不同的监督学习模型对毒蘑菇进行分类，帮助用户理解各种模型的原理和应用场景，并能够根据实际需求选择合适的模型进行分类任务。 其他说明：资源中提供了详细的代码示例和实验结果，以及对比不同模型在毒蘑菇分类任务上的性能评估，帮助用户深入理解各个模型的优缺点和适用范围。