数学建模与人工智能
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PaddleOCR全版本完整指南:从入门到精通,全面解析安装部署与高级应用

@TOCOCR 的全称是光学字符识别,是一种将图像中的文字(无论是打印体、手写体还是场景文字)自动识别并转换为可编辑、可搜索的文本数据(如TXT、Word、Excel格式)的技术。 第一部分:安装与环境配置1. 环境准备推荐使用Python 3.11。你可以使用Anaconda或Miniconda创建一个独立的虚拟环境,这能有效避免不同项目间的包冲突。 123# 创建并激活一个名为paddle_
2026-01-02
技术笔记
#技术笔记

Ollama详解,无网环境导入运行本地下载的大模型,无网环境pycharm插件大模型调用、Ollama Python api、coze-studio

@[TOC](Ollama详解,无网环境导入运行本地下载的大模型,无网环境pycharm插件大模型调用、Ollama Python api、coze-studio) ollamaOllama 是一个开源的大型语言模型服务工具,旨在帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令,用户可以通过一条命令轻松启动和运行开源的大型语言模型。 它提供了一个简洁易用的命令行界面和服务器,专为构建大型语言模型
2026-01-01
技术笔记
#技术笔记

MinerU PDF解析工具:从安装配置到本地部署与API调用的全流程指南

@[TOC](MinerU PDF解析工具:从安装配置到本地部署与API调用的全流程指南) MinerU由上海人工智能实验室开源的高质量PDF解析工具,能精准地将包含图片、公式、表格的复杂PDF转换为Markdown和JSON等机器可读的格式。 💻 安装准备在开始安装前,需要做好以下准备工作: 系统环境:确保你的系统是 Windows、Linux 或 macOS。 Python版本:请安装
2026-01-01
技术笔记
#技术笔记

Markdown语法和表情

@TOCMarkdown 是一种轻量级的标记语言,用于简洁地编写文本并转换为HTML。它的语法简单明了,易于学习和使用。以下是一些常用的 Markdown 语法: 1. 标题使用 # 符号可表示 1-6 级标题,# 的数量表示标题级别,一级标题对应一个 #,二级标题对应两个 ##,以此类推。 示例: 123# 一级标题## 二级标题### 三级标题 使用 = 和 - 标记一级
2026-01-01
技术笔记
#技术笔记

Mac_Windows Git配置SSH和Git常用命令(笔记)

https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning@TOC 一、Mac/Windows Git配置SSH1.生成SSH KEY1$ ssh-keygen -t rsa -C 1573488389@qq.com 注:邮箱填写你提交代码时要用的邮箱 2.查看.pub文件(.文件隐藏文件,使用ls -a显示隐藏文件)12
2026-01-01
技术笔记
#技术笔记

Linux常用基本命令

https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning@TOC 一、常用快捷键 ctrl+c: 停止进程 ctrl+l: 清屏(之前的内容可以向上查看);彻底清屏是:reset tab: 提示 上下键: 查找执行过的命令 二、文件目录类1.pwd显示当前工作目录的绝对路径 2.ls和llll 命令列出的信息更加详细,有时间,是否
2026-01-01
技术笔记
#技术笔记

Linux jq 、vim以及Linux集群安装miniconda并配置虚拟环境(笔记)

https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning@[TOC](Linux jq 、vim以及Linux集群安装miniconda并配置虚拟环境) 一、jq1zcat cent_g_20226/*.gz | head -n 10000 | jq .event | sort | uniq -c jq 是一个轻量级的json处理命
2026-01-01
技术笔记
#技术笔记

LightGBM原生接口和Sklearn接口参数详解

@TOC 数据科学:Scipy、Scikit-Learn笔记超参数调优:网格搜索,贝叶斯优化(optuna)详解XGBoost原生接口和Sklearn接口参数详解LightGBMLightGBM有Sklearn接口建模和原生建模两种方式。 一、Sklearn风格接口1234567891011121314151617181920212223import numpy as npimport pand
2026-01-01
技术笔记
#技术笔记

LightGBM、XGBoost和CatBoost自定义损失函数和评估指标

@TOC 函数(缩放误差)传统的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)对所有预测值给予相同的权重,但在某些场景下,更关心相对误差而非绝对误差。缩放误差通过将误差除以真实值来实现这一目标: 1缩放误差 = (真实值 - 预测值) / max(真实值, 阈值) 这样设计的优势: 对于大数值和小数值的预测给予相对平等的权重 避免大数值主导损失函数 更适合预测范围变化很大的场景 数学原理损失函
2026-01-01
机器学习
#机器学习 #CatBoost #集成学习 #参数详解

Keras搭建神经网络、Pytorch搭建神经网络和Sklearn的MLPRegressor

@TOC sklearn.neural_network.MLPRegressorscikit-learn 库中提供的一个多层感知器(Multi-Layer Perceptron, MLP)回归模型类,用于解决回归问题。该模型构建了一个包含隐藏层的前馈神经网络,并通过反向传播算法进行训练。以下是 MLPRegressor 主要参数的详细说明: hidden_layer_sizes:类型:元组或列
2026-01-01
技术笔记
#技术笔记

Keras和Tensorflow(CPU)安装、Pytorch(CPU和GPU)安装以及jupyter使用虚拟环境

微信公众号:数学建模与人工智能https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning@TOC Keras和Tensorflow(CPU)安装一、安装我用的是清华大学源keras安装: 1pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras tensorflow
2026-01-01
技术笔记
#技术笔记

Graphviz安装及使用:决策树可视化

## Python大数据分析与机器学习学习笔记Graphviz:微信公众号(数学建模与人工智能)github地址:https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning 1、决策树模型搭建123456789101112131415# 模型搭建代码汇总import pandas as pd# 1.读取数据与简单预处理df = pd.
2026-01-01
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