【大数据&人工智能】统计学入门——数据科学领域最需要了解的统计学基础概念
根据经济学家和抽样方法先驱阿瑟-里昂-鲍利（Arthur Lyon Bowley）的说法，统计学是：“对调查事件的量化描述，并将之与其他事件进行联系。这句话的意思是，统计学帮助我们理解数据，并向他人传达数据得出的结果。描述统计推断统计描述统计是统计学的一大分支，它协助我们通过数值或图形可视化来总结数
[总结] DDPM Diffusion模型各阶段训练和采样过程方案细节和代码逻辑汇总
下面是论文《GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models》的代码逻辑进行梳理，code 链接：https://github.com/openai/glide-t
[工业相机] 分辨率、精度和公差之间的关系
文章预览：一. 分辨率（Resolution）1、工业相机的分辨率是如何定义的？ 2、工业相机的分辨率是如何选择的？ 二. 精度（Accuracy）1、像素精度 2、测量精度 视觉行业的初学者，甚至是做了1~2...
【机器学习】classification_report分类报告
classfication_report分类报告 python机器学习
虚拟环境安装Pytorch详细教程
目录一、创建 PyTorch 虚拟环境1.1 打开 Anaconda 自带的 Anaconda Prompt1.2 打开 Anaconda Prompt 之后，在命令行输入命令1.3 输入命令，进入 pytorch 虚拟环境二、安装Pytorch2.1添加清华镜像源2.2搜索可用版本2.3安装2.4
yolov7训练自己的数据集及报错处理
yolov7训练自己的数据集及报错处理，其实和yolov5差不太多
基于轻量级CNN开发构建学生课堂行为识别系统
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传统的时间序列预测模型ARMA、ARIMA（包括实战！！！）
一、本篇主要介绍四种经典的时间序列模型：移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（，ARMA）、整合移动平均自回归模型（ARIMA）。
机器学习篇-指标:AUC
AUC是什么东西？AUC是一个模型评价指标，只能够用于二分类模型的评价，对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标：比如：logloss，accuracy，precision在上述的评价指标当中，数据挖掘类比赛中，AUC和logloss是比较常见的模型评价指标那么问题来了||ヽ(￣▽￣)ノミ|Ю为啥是
基于时序模式注意力机制（TPA）的长短时记忆（LSTM）网络TPA-LSTM的多变量输入风电功率预测
0 前言1、TPA理论注意力机制（Attention mechanism）通常结合神经网络模型用于序列预测，使得模型更加关注历史信息与当前输入信息的相关部分。时序模式注意力机制（Temporal Pattern Attention mechanism, TPA）由 Shun-Yao Shih 等提出
带图讲解，深度学习YOLO里面的anchors的进阶理解
可视化网格grid及anchors
【yolov6系列一】深度解析网络架构
在yolov5霸屏计算机视觉领域很久时，六月处美团开源了yolov6，并号称在精度和速度上均超越其他同量级的计算机视觉模型，刚刚瞅了一眼，star已经超过2.8k。网上基于yolov6的解读有很多，文末会附上美团的官方解读和开源代码的github链接。文本开始yolov6系列，先和大家分享下整个yo
实战五十：基于机器学习朴素贝叶斯的微博评论情感分析实战（毕设项目 完整的代码+数据集）
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《视觉SLAM十四讲》 编译报错问题汇总 Ubuntu20.04
高翔原视频是ubuntu14.04，看了一下，有很多库都有兼容问题，所以初步按这个Ubuntu 20装：这个教程是ubuntu20的,用ubuntu14会不兼容，比如qt5.12.12无法安装等（需要5.12.3）。和我之前安装的主要区别：之前用的是非虚拟机还装了ros的ubuntu20，现在裸ub
深度学习（一）深度学习简介以及常用算法
深度学习属于机器学习的范畴，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。深度学习和传统机器学习在数据预处理上都是类似的。核心差别在特征提取环节，深度学习由机器自己完成特征提取，不需要人工提取。学习能力强覆盖范围广，适应性好数据驱动，上限高可移植性好计算量大，便携性差硬件需求高模型设计
什么是开源？为什么要坚持开源？
高度自主、安全可控、开放自由，开源让这个世界产生更多的交互、分享，拥抱更多未知和可能性
90%的程序员还不知道ChatGPT能这么用
当下，越来越多的企业已经开始应用机器学习和自然语言处理等技术来辅助告警故障分析。在这个领域中，CHATGPT这样的人工智能模型可以扮演非常重要的角色，通过对历史告警数据进行深度学习，CHATGPT可以帮助我们分析告警内容，挖掘其中隐藏的故障信息，从而有效的辅助告警分析工作。
如何看待ChatGPT
如何看待ChatGPT，语言学家乔姆斯基说，这是一个抄袭的机器。
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搭建Pytorch环境
无障碍安装pytorch全解
