如何应用机器学习／深度学习模型检测图片中物体实际大小 2024-05-09 121 应用机器学习/深度学习模型检测图片中物体的实际大小主要涉及图像处理、目标检测模型的选择、尺度估计技术。在多种技术中，深度学习模型因其出色的特征提取能力而备受推崇。首先，通过图像处理技术预处理数据，增强 …
现今的移动摄像头的目标检测除了机器学习还有什么方法吗 2024-05-09 71 移动摄像头的目标检测除了依赖机器学习方法外，还可以采用基于传统计算机视觉的算法、混合方法，以及基于规则的系统。其中，基于传统计算机视觉的算法不依赖于数据的训练过程，而是通过定义特定的特征和算法来实现目 …
机器学习论文中，新模型如何与其他已有模型对比试验结果 2024-05-09 129 在机器学习领域，对新模型与其他已有模型进行对比试验结果时，关键在于确保比较的公正性、有效性和全面性。主要策略包括选择合适的基准模型、设计一致的实验环境、选取合适的评估指标、以及深入分析对比结果。特别地 …
神经流形、动态吸引子相关的知识可以被用在机器学习上吗 2024-05-09 67 神经流形和动态吸引子是机器学习领域里的两大重要概念。机器学习领域的确可以并且已经在利用这些概念来提高算法性能。神经流形通常用于捕捉高维数据中的低维结构，而动态吸引子则可以描述系统状态随时间动态演变的规 …
深度学习（机器学习）在网络攻防方面有什么应用的例子吗 2024-05-09 50 深度学习（机器学习）在网络攻防方面的应用主要包括异常检测、入侵检测系统、恶意软件分类与分析、网络流量分析等。其中，入侵检测系统的使用尤为广泛：通过训练模型识别正常与异常数据模式，系统能够自动检测未授权 …
如何学习机器学习与深度学习，并使水平达到发论文的水平 2024-05-09 50 机器学习与深度学习的学习路径基于几个关键步骤：构建扎实的数学基础、编程能力、理解机器学习算法、积累项目经验、深度学习框架的掌握、以及不断的学习和研究。要达到发表论文的水平，需要专注于研究领域内的前沿问 …
数学不好的人，适合学习深度学习，机器学习，人工智能吗 2024-05-09 89 对于数学不好的人来说，学习深度学习、机器学习和人工智能是有一定挑战性的，但并非不可能。适当选择学习路径、方法和资源可以帮助克服数学上的障碍。首先，重要的是了解核心数学概念和技术、熟悉编程语言和工具、实 …
如何用机器学习与图像处理来检测运行中LED灯墙上的坏点 2024-05-09 66 用机器学习与图像处理来检测运行中LED灯墙上的坏点主要涉及采集LED屏幕的图像、使用图像处理技术识别坏点特征、以及利用机器学习方法提高检测的准确性和效率。这个过程可以通过制定一个多阶段的策略来实施，包 …
复杂网络与机器学习结合的研究方向有哪些，以及如何实现 2024-05-09 73 复杂网络与机器学习结合的研究方向主要包括网络表示学习、网络结构优化、社交网络分析、生物网络与医学组织数据分析、推荐系统等。其中，网络表示学习是目前研究的热点，它旨在将网络节点、边或整个子图映射到低维向 …
数据分析师需要完全理解机器学习算法原理及公式推导吗 2024-05-09 65 数据分析师是否需要完全理解机器学习算法的原理及公式推导，主要取决于他们的工作性质和目标。不一定需要每一个数据分析师都完全理解机器学习算法的所有深层次细节，但是对于算法的基本原理、应用范围、以及如何合理 …
有数据，有模型，如何在云服务器上跑机器学习或深度学习 2024-05-09 117 要在云服务器上运行机器学习或深度学习模型，您首先需要选择合适的云服务提供商，然后配置并设置服务器环境。接下来，您可以上传数据和模型、安装必要的机器学习库和依赖、最后开始训练和部署您的模型。选择云服务提 …
CS类AI大一进组科研，如何入门学习机器学习及其相关基础 2024-05-09 54 对于计算机科学（CS）类的人工智能（AI）大一新生而言，进入科研组参与机器学习的研究需要掌握一系列的基础知识和技能。入门学习机器学习及其相关基础主要包括理解机器学习的基本概念、掌握编程语言、熟悉数据结 …
