Wilcoxon符号秩检验详解
Wilcoxon符号秩检验是一种常用的非参检验方法，适用于比较两个相关样本之间的差异。它的基本原理是将差值按照绝对值大小排列，并计算秩次之和作为检验统计量。根据假设检验结果，可以判断两个样本的差值分布是否一致。
将时间序列转成图像——递归图方法 Matlab实现
将递归图应用在时间序列上，首先将时间序列的时域空间变换到相空间，从而将时域中的每个点变换成相空间的对应状态；接着计算每两个状态（向量）之间的距离（向量范数）；然后进行阈值二值化，得到递归图中对应两个状态之间的特征。
深入浅出TensorFlow2函数——tf.data.Dataset.from_tensor_slices
from_tensor_slices( tensors, name=None)
Python机器学习：plot_importance()查看特征重要度
lightgmb算法里面的plot_importance()方法支持特征重要度的查看，另外xgboost算法的实现也几乎一样哦。
【Python】pip安装源、pip config命令 及 pip安装包位置 等相关问题
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机器学习之MATLAB代码--基于VMD与SSA优化lssvm的功率预测(多变量）（七）
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初学者关于ConvLSTM的理解
选择最常见的基于Pytorch深度学习框架的ConvLSTM代码，在他人已有注解的情况下，逐行对代码进行详细的注解，供新手理解。
2023全球数字经济大会——开放原子全球开源峰会观后感及总结
开放原子全球开源峰会是开放原子开源基金会本着以开发者为本的开源项目孵化平台、科技公益性服务机构的定位，立足中国，面向世界发起的大会，峰会依托国际化平台，聚集政、产、学、研、用、创、投、金等各领域的优势资源，共商开源发展大计，共筑开源发展未来，凝聚共建、共治、共享的发展共识
ChatIE（LLM大模型用于信息抽取）
利用ChatGPT实现零样本信息抽取（Information Extraction，IE），看到零样本就能大概明白这篇文章将以ChatGPT作为一个基座然后补全前后端，来实现抽取任务。具体来说，ChatIE实现零样本的策略是将其任务转化为具有。对于句子：《我的爱情日记》是1990年在北京上映的中国…
用一杯星巴克的钱，训练自己私有化的ChatGPT
点击蓝字 关注我们文章摘要：用一杯星巴克的钱，自己动手2小时的时间，就可以拥有自己训练的开源大模型，并可以根据不同的训练数据方向加强各种不同的技能，医疗、编程、炒股、恋爱，让你的大模型更“懂”你…..来吧，一起尝试下开源DolphinScheduler加持训练的开源大模型！导读让人人都拥有自己的Ch
亚马逊云科技中国峰会：Amazon DeepRacer-梦想加速度
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「译文」用ChatGPT助力SEO工作
大家好，我是可夫小子，《小白玩转ChatGPT》专栏作者，关注AIGC、读书和自媒体。那些使用ChatGPT的先进人士，也没还能完全掌握它内容生成的能力，特别是像博客那样的长文写作能力。现在，跟大家介绍 一下SEO优化的内容，如下是你需要知道的一些关键因素：理解搜索意图（如：人们为什么要搜索这个）进
大学四年，因为这8个网站，我成为同学眼中的学霸
大学期间，几乎每一个教过我的老师都反应，我的学习态度不好！我上课很少仔细听老师在讲什么，因为他们讲的大部分课程我都在网上提前学过，也正是这个原因，我一度成为同学眼中的学霸、大神。今天，我将大学四年私藏的这些学习网站毫无保留的分享给大家！
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30个最新的自然语言处理模型
30个最新的自然语言处理模型的总结和优劣势对比
GPT逆向：高效解读小红书文案生成器的内部逻辑
关注我的很多同学都会写爬虫。但如果想把爬虫写得好，那一定要掌握一些逆向技术，对网页的JavaScript和安卓App进行逆向，从而突破签名或者绕过反爬虫限制。最近半年，大语言模型异军突起，越来越多的公司基于GPT3.5、GPT-4或者其他大语言模型实现了各种高级功能。在使用大语言模型时，Prompt
使用MMDetection训练自己的数据集
本文主要阐述如何使用训练自己的数据，包括配置文件的修改，训练时的数据增强，加载预训练权重以及绘制损失函数图等。这里承接上一篇文章，默认已经准备好了COCO格式数据集且已安装，环境也已经配置完成。这里说明一下，因为更新至2.x版本之后有些用法不一样了，所以对本文重新更新一下，这里使用的的版本是2.27
stable-diffusion、stable-diffusion-webui、novelai、naifu区别介绍
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kaggle热门新赛推荐＆经典案例汇总（含top方案）
最近kaggle新赛不少，整理了几场比较热门的推荐给大家，有想法的抓紧了！另外，为了方便你们学习大神们的top方案，我也整理了部分经典案例和大家分享，主要有四个方向。
数字图像处理--六、图像压缩
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