GEE-MODIS影像MODIS/006/MOD09GQ数据暂时有问题

问题： ​我注意到每日 MODIS 版本 061 （MODIS/061/MOD09GQ） 存在已弃用的数据集没有的问题 （MODIS/061/MOD09GQ）。 在这里，您可以看到两个数据集中可用的第一张图像的日期相同，但是，当尝试加载两个图像时，061 版本找不到波段： I've noticed

探索PyTorch：介绍及常用工具包展示

PyTorch作为一个强大的开源深度学习框架，近年来在科学计算和人工智能领域备受欢迎。它提供了灵活的张量计算和动态计算图的功能，使得构建和训练深度神经网络变得更加简单和高效。本文将介绍PyTorch的基本概念，并展示一些常用的PyTorch工具包，帮助读者更好地了解和利用PyTorch进行深度学习项目开发。

华为数通学习

认真理解OSI七层协议

多分类学习

三种拆分策略：一对一（OvO）一对其余（OvR）多对多（MvM）一对一 将类别两两配对生成 \frac {N(N-2)}{2} 个分类器一对其余 每次将一个类别视为正例，其余视为反例，因此一共会生成 N 个分类器但是，一对一的 训练开销 通常小于 一对其余，因为一对一只用到了两个

好像坚持打卡学习

但是时间不允许

机器学习开发平台

TensorFlow，Pytorch，Caffe等，作为初学者，用哪个平台比较合适？有什么推荐没，谢谢

【转载】集成学习-GBDT

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【转载】机器学习分类

【机器学习】————分类（2）

How human classify(1NN)?        Step 1: represent the testing data point (x) in the vector space whose elements denote the "features"        Step

AI 学习笔记之模型的种类

这些模型是通过训练获得的.这些学习模型通常的复杂的/准确的,并通过一个非常复杂的方程来涵盖这些数据.通过机器学习得到的学习模型应用于推理引擎,最大的好处就是我们可以以不去推导那些基础的数学公式,你没必要去弄清楚数学的公式是什么,因为这些公式是机器根据数据推导的.我们需要做的就是构建输入和与之相关的输出

为什么学习react

为什么学习react 传统 Web 开发面临的困境在于：如何将服务器端或者用户输入的动态数据高效地反映到复杂的用户界面上。 React 的出现则完美解决了上面的问题，它用整体刷新的方式替代了传统的局部刷新。这样一来，开发人员就不需要频繁进行复杂的 DOM 操作，只需要关注数据状态变化和最终的

[机器学习|理论&实践] 机器学习在餐饮业的需求预测与资源优化

sales_data['Date'].dt.weekday 1.2.3 模型选择与训练 选择适当的机器学习算法对需求进行预测。这可以是基于时间序列的算法，如ARIMA或Prophet，也可以是深度学习算法，如LSTM。以下是使用Prophet进行需求预测的简化代码： # 示例：使用Prophet进行需求预测

基于机器学习的油井智能监测与维护系统

基于机器学习的油井智能监测与维护系统 在油田勘探和生产过程中，油井的监测和维护是至关重要的任务。传统的方法通常需要人工参与和大量的人力资源，而且往往无法及时发现问题。然而，借助机器学习技术，我们可以建立一个智能化的油井监测与维护系统，实现自动化的监测和实时的故障诊断，从而提高生产效率和降低维护成本。

人工智能学习—方法论

        关于学习一门新技能或新知识，学习方法很重要，好的学习方法可以少走弯路。首先，学习前需要先明确两个问题：是什么？怎么学？这两个问题概括说就是：学习目标与学习计划。学习目标比较清楚，就是踏入AI领域这个门，可以从事AI相关工作。学习计划就是对学习内容及过程的设计与执行

Python从0到100（五十七）：机器学习-主成分分析机

主成分分析是⼀种常⽤的降维技术，⽤于将⾼维数据集投影到低维空间中，同时保留数据集的主要特征。PCA通过寻找数据中最重要的⽅向（主成分），并将数据投影到这些⽅向上来实现降维。 1.基本原理 1、数据中心化：⾸先，对原始数据进⾏中⼼化处理，即将每个特征的均值减去每个数据点的对应特征值，以确保数据的均值为零。

MySQL数据库（12）：数据类型-Set集合

数据类型-Set集合 多个数据选项可以同时保存，本质按照对应的二进制位来控制 1表示选中 0表示没有选中 语法 set('值1', '值2'...) 1个字节，set只能有8个选项 2个字节，set只能有16个选项 3个字节，set只能有24个选项 8个字节，set只能有64个选项

三维重建技术简介

法只用一张图像估计图像的深度，能够在一定程度上重建三维的场景。这种方法通常在深度学习中比较常见，通过以深度图作为监督信号训练CNN模型，以图像作为输入，要求模型的输出可以尽可能拟合图相对应的深度图，从而使得到的模型可以预测图像的深度信息。后面基于深度学习的方法章节有该类方法的描述。

【华为云-上云之路】手把手教你利用ModelArts零代码开发美食分类模型

方框中单击“创建项目”在“创建图像分类项目”页面中，填写“项目名称”“数据集名称”选择“数据集输入位置”美食分类数据集OBS路径为“/fruit-modelarts/fruit-data/train/”“数据集输出位置”选择一个空目录如“/fruit-modelarts/frui