SaaS模式云HIS系统源码，支持四级电子病历

界面布局合理、操作简便。融合B/S版电子病历系统，支持电子病历四级，HIS与电子病历系统均拥有自主知识产权。 云HIS系统是一款满足基层医院各类业务需要的健康云产品。系统能帮助基层医院完成日常各类业务，提供病患预约挂号支持、病患问诊、电子病历、开药发药、会员管理、统计查询、医生工

《深度解析LightGBM与MySQL数据集成：高效机器学习的新范式》

ghtGBM的模型结构和超参数，实现从数据定义到模型部署的全链路可追溯。这种深度绑定将创造真正意义上的机器学习数据中台。  结语：数据与智能的深度融合 LightGBM与MySQL的深度集成代表了机器学习工程实践的新高度。这种集成超越了简单的工具组合，形成了一套完整的数据智能解决

深度学习

全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的，深度学习经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中，20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义（connectionism），直到

【转载】机器学习基本概念-数据集

Python学习笔记（39）~重洗数据集

重洗数据集 Demo #!/usr/bin/python3 from random import shuffle,randint # 生成100个 0-50之间的随机整数 lst = [randint(0,50) for _ in range(100)] # 在lst原基础上进行重新随机排列

深度学习

使用深度学习方法处理计算机视觉问题的过程类似于人类的学习过程：我们搭建的深度学习模型通过对现有图片的不断学**结出各类图片的特征，最后输出一个理想的模型，该模型能够准确预测新图片所属的类别。图1-2展示了两个不同的学习过程，上半部分是通过使用深度学习模型解决图片分类问题，下半部分

深度学习

加智能。借助深度学习，我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现，机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能，或相比以往有了显著改进。虽然深度学习背后的数学概念几十年前便提出，但致力于创建和训练这些深度模型的编程库

深度学习应用开发学习

件不仅展示了人工智能的演进，也体现了其在系统性思维上的挑战。在机器学习领域，我学习了有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等概念。特别是强化学习，它通过奖励和惩罚机制进行学习，非常适合棋类游戏。而无监督学习中的聚类算法，让我意识到它在日常生活中的广泛应用，比如超市货架的商品

深度学习

深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学

深度学习是什么？

学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，

《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》 ——3.2.3 医学数据集

3.2.3 医学数据集　　医学图像是当前人工智能技术新的发力点，在疾病的预测和自动化诊断方面有非常大的意义，下面将针对医学中病例分析、降噪、分割和检索等领域来介绍一些常用的数据集。　　1．病例分析数据集　　（1）ABIDE数据集　　数据集地址为http://preprocesse

MindSpore学习笔记7———高级数据集管理

高级数据集管理MindSpore可以加载常见的数据集或自定义的数据集，这部分功能在初级教程中进行了部分介绍。加载自定义数据集有两种途径：通过GeneratorDataset对象加载将数据集转换为MindRecord，即MindSpore数据格式，通过读取MindRecord文件进

【花卉识别学习赛问题】创建数据集问题

【功能模块】在“ModelArts”管理控制台，单击进入左侧导航栏的“数据管理”->“数据集”，点击“创建数据集”。这之前的过程都还好，除了复制数据的时候有一些问题。但是在创建数据集的时候出现问题。【操作步骤&问题现象】1、服务授权问题，没法授权。2、获取key信息，在统一身份认