NeurIPS已成为了AI人才招聘的最大盛会，连Hinton都“应聘”过
在一周前美国举行的年度最热门的人工智能大会NeurIPS 2023上，有超过1万名世界顶尖AI研究人员聚集在此。而除了研究员之外，中国科技公司和华尔街公司是其中最突出的参会者，他们都背负着抢夺AI人才的任务。
ChatGPT4和python完美融合，快速完成数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写
1、传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）2、利用ChatGPT4 及插件实现联网检索文献3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容（三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词
28. 深度学习进阶 - LSTM
后来大家就发现了一种改进的LSTM，其中门控机制允许细胞状态窥视现前的细胞状态的信息，而不仅仅是根据当前时间步的输入和隐藏状态来决定。对于RNN来说，它有一个很严重的问题，就是之前说过的，它的vanishing和exploding的问题会很明显, 也就是梯度消失和爆炸问题。这节课，我们就着上一节课的
Jeston NANO 配置并安装 torch+ torchvision
由于nano的arm64架构，所以用它进行深度学习配置部署时会与用普通电脑（x86）有所不同
安装搭建AI开发环境（保姆级教程）
公司需要开发的新产品涉及到AI相关，需要搭建AI深度学习开发环境，笔者使用本地VS Code+远程jupyter服务器方便调试代码。
sklearn 中皮尔森相关性。
【代码】sklearn 中皮尔森相关性。
交叉验证的种类和原理（sklearn.model_selection import *）
前提：假设某些数据是独立且相同分布的 （i.i.d.)，假设所有样本都源于同一个生成过程，并且假设生成过程没有对过去生成的样本的记忆。注意：虽然i.i.d.数据是机器学习理论中的常见假设，但在实践中很少成立。如果知道样本是使用瞬态过程生成的，则使用时间序列感知交叉验证方案会更安全（例一）。同样，如果
数据挖掘 聚类度量
【代码】数据挖掘 聚类度量。
AI安全综述
AI安全这个话题，通常会引伸出来图像识别领域的对抗样本攻击。下面这张把“熊猫”变“猴子”的攻击样例应该都不陌生，包括很多照片/视频过人脸的演示也很多。对抗样本的研究领域已经具备了一定的成熟性，有一系列的理论来论述对抗样本的存在必然性等特征。从另一角度，也可以看成是通过对抗样本来研究模型的运算机理。但
hnu计算机与人工智能概论5.26（梯度下降法）
hnu计算机与人工智能概论作业
【AI】使用阿里云免费服务器搭建Langchain-Chatchat本地知识库
使用阿里云免费的服务器构建Langchain-Chatchat本地知识库
《数据传输安全白皮书》发布 国研政情谋定论道经济信息研究
《数据传输安全白皮书》发布 国研政情谋定论道经济信息研究
经典文献阅读之--NeRF-SLAM（单目稠密重建）
NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作，其影响力是十分巨大的，不论是后续的学术论文还是商业落地，都引起了大量从业人员的关注。NeRF 将隐式表达推上了一个新的高度，仅用 2D 的 posed images 作为监督，即可表示复杂的三维场景，在新视角合成这一任务上的表现是非
大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石
前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是神经网络中最基本和经典的一种结构，它在许多实际应用场景中有着广泛的使用。在本节中，我们将深入探讨FNN的基本概念、工作原理、应用场景以及优缺点。前馈神经网络是一种人工神经网络，其结构由多个层次的节点组成，并按特定的方向传
亚马逊云科技AI应用 SageMaker 新突破，机器学习优势显著
Amazon SageMaker是一种机器学习服务，帮助开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的机器学习模型。本文主要讲解了SageMaker的五项新功能，并使用Sagemaker部署模型并进行推理，最后对数据处理。新功能给SageMaker的使用带来极大的便利，期待未来有更多的创新应用。
人工智能：未来的引领者
我们应该积极探索和应用人工智能技术，为我们的生活、工作和未来带来更多的可能性。同时，我们也需要关注并解决伴随技术发展而出现的伦理和隐私问题，以确保人工智能技术的可持续发展。人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括学习、推理、理解、判断和决策等能力。从早期的专家系统、知识表示和推理，到后来的机器学习、深
【数据挖掘大作业】基于决策树的评教指标筛选（weka+数据+报告+操作步骤）
数据挖掘大作业一、考核内容现有某高校评教数据(pjsj.xls)，共计842门课程，属性包括：课程名称、评价人数、总平均分以及10个评价指标Index1-Index10。指标内容详见表1。表1 学生评教指标体系及权重序 号指 标权重（10%）Index1老师在第一节课能向我们介绍本课程的基
Python到机器学习再到深度学习：一条完整的人工智能学习之路
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用CSDN训练的InsCode AI创作博文：数据治理体系建设
想尝试用CSDN提供的InsCode AI创作助手协助我们进行技术方案的创作，看看效果如何，能不能辅助我们日常的方案编写与创作？以前用ChatGPT也尝试过，但对于专业性更强的内容，还有表现的有些力不从心，这次看看InsCode AI训练的怎么样。
百度每天20%新增代码由AI生成，Comate SaaS服务8000家客户 采纳率超40%
-------------------------------------文心一言 Comate SaaS服务“8000+”家客户。
