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在1904年的时候，生物学家了解了神经元的结构然后在1945年的时候发明了神经元模型。那么这个神经元的模型真的可以模拟生物的神经功能吗，个人觉得有点奇妙，不过动物植物本来都是很奇妙的存在。所谓的全连接层，就是说某层的一个节点，和他上一层的所有节点都有连接。就像连接的边长不同，每条
之前好像有听人介绍说吴明辉的课程很不错，最近刚好在中国大学APP上看到他的一个人工智能相关的课程，看了一下确实很不错。课程名称叫做《深度学习应用开发 基于tensorflow的实践》。是一个入门级别的课程，不需要人工智能的基础，不需要太多的数学知识，也不需要什么编程经验。我觉得很
入侵检测是一种对网络系统进行监视和分析的技术，旨在发现并预防未经授权的访问、恶意攻击和异常行为。在油井安全中，入侵检测可以通过监测网络流量、检测异常行为和识别恶意攻击等方式，及时发现潜在的安全威胁，保障油井系统的安全运行。 深度学习算法在入侵检测中的优势 深度学习算法具有强大的学习和表达能力，可以从大量的数据中
有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。强化学习说的非常厉害，适用于下棋和游戏这一类领域，基本逻辑是正确就奖励，错误就惩罚来做一个学习。那么无监督学习的典型应用模式是什么呢？说出来之后你就会觉得无监督学习没有那么神秘了，那就是聚类。一个比较典型的例子就是超市里货架商品摆放，
训练模型跑出来了后，要使用，但是我们没有数据了，因为数据都拿去训练了。 所以课程中，随机挑了一条训练数据来应用到模型里来使用。 这样是不好的，因为就像学习训练时将考试题都让你做过一遍，再让你考试就不公平了，类似于作弊了。 应该是考你运用学到的知识，来做没做过的题。 那比较好的做法呢，是有一些数据，把这些数据分一分，
本文将探讨如何利用人工智能技术来实现对油田环境的监测与治理。通过分析油田环境数据，应用机器学习算法和深度学习模型，可以实现对油田环境污染、地质变化等问题的快速检测和预测。这些技术的应用将帮助油田企业更好地管理环境，保护生态平衡，并提高油田的可持续发展能力。 在油田环境监测方面，我们可以使用传感器网络收集实时的环境数据
AI：机器学习、深度学习在实际应用(工业应用)中的步骤流程框架、实际场景(案例)之详细攻略 目录 机器学习/深度学习场景实际应用 1、分类问题案例 2、回归问题案例 3、聚类问题案例 机器学习/深度学习应用流程步骤 机器学习/深度学习场景实际应用
能不能做点更有意义的事情？探索宇宙，非常有意义吧！通过人工智能在天量的天文探测数据中挖掘到一个小版的**。然后回到我们日常的社会生活之中，语音处理，比如语音输入，生活助理，拨打广告推销电话等等。图像处理。还有计算机写新闻稿，医疗等等，这些应用还是比较多的，看的有点累，就到这里吧！
y=wx+b里的w和b，也叫权重和偏差？在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度的减少损失的模型。这一过程称为经验风险最小化损失函数有L1，L2。L1是绝对值，L2是均方误差MSE，那么2个场景做损失比较时会有L1一样，L2不一样的情况本来是
列表列表（List）是Python中使用率最高的数据类型。它可以用来汇总数字，字符，字符串等类型数据。列表用[ ]标识，里面的元素用逗号分隔。元素的访问可以通过a[0]这样的方式进行。其中，[ ]中的数字被称为下标（索引），列表中第一个元素的下标为0，第二个元素的下标为1，以此类推;>>>p =
“橙盒”相当于将人的耳朵贴近设备去用心、细心聆听设备运转或停机时所发出的任何声响，而Noilyzer系统则以类似人脑的方式将数据进行筛选及计算分析，最后将所分析的结果以健康度的方式呈现至UI界面中，健康度的数值高低即为所监测设备运行状态稳定性的状况，利用AI算法设置预警阈值区间提
2.5，学习率是0.01，那下一个尝试的点是距离前一个点2.5*0.01=0.0025的位置。（梯度是固定的，还是每走一步都会变的呢？）个人认为好的学习率，不应该是一个固定值，而应该是先大后小。也就是先大步快速的到达底部附近，再小步寻找最底部。学习率是学习开始之前就设置的，叫超参
数据不是收集的，是自己生成的，好吧~一个简单的例子学习用的没关系%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1
还有一个是vggnet，他的问题是参数太大。深度学习的问题：1面向任务单一，依赖于大规模有标签数据，几乎是个黑箱模型。现在人工智能基本由深度学习代表了，但人工智能还有更多。。。然后就开始讲深度学习的开发框架。先整了了Theano，开始于2007年的加拿大的蒙特利尔大学。随着tens
什么是深度？深度就是简单的量变。神经网络到深度神经网络，就是每一层的节点搞多一点，层数也搞多一点。但是如果说网络越深，节点越多，表现能力就越好，这个我看未必，过犹未及嘛深度神经网络本身没再多讲，讲的是卷积神经网络就是CNN。这个是在60年代的时候，在研究猫的神经元时发现的，199
可视化还是比较重要的，因为数据能在图形上看到，会更直观，更符合人的认知思维。 这里先来展示一下loss的可视化。 用matplot将列表值画出来，调用非常简单 plt.plot(loss_list) 横坐标是列表中的索引，纵坐标是列表值，也就是loss值。 可以看到，曲线在收敛了，还有
这里谈到了独热编码one-hot，独热编码是用来表示标签数据的。前面已经知道了，标签数据很简单，就是表示0-9范围内的一个数字。 说实话独热编码有什么用处，真的还没有理解。还有什么欧式空间的概念啊，都很陌生。 看看代码吧。 ```python #独热编码示例。 x=[3,4] tf
智能化油田环境监测与治理是当今油田勘探开发中的重要课题之一。随着环保要求的提高和油田运营的复杂性增加，利用人工智能技术来监测和管理油田环境成为一种创新的解决方案。本文将介绍人工智能技术在油田环境监测与治理中的应用，探讨其在提高环境保护水平和优化油田运营效率方面的潜力。 首先，人工
先探索一下tf2里读取出的数据。 每张图片的数据化表示是28*28=784个数值，每个数值的类型是numpy.uint8，uint8的取值范围是0-255, 这个可能就是所谓的256位图吧？ 每张图片会有自己的标签，就是表示这张图片是数字0-9中的哪个。 另外用reshape重整了一下图像，比较有趣
这个房价预测的例子基本就结束了，下面是用TensorBoard来将算法，和模型训练过程的一些信息进行可视化。可视化是一件有意见的工作，有助于信息的理解和推广。可视化在modelarts的老版的训练作业下，是收费的，但这个服务在新版的训练作业里已经没有了，也行是因为这个可视化服务的使用不
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