时间序列特征提取:从理论到Python代码实践

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DSPy: 用数据驱动的方式优化AI应用

DSPy 是一个专门用于算法优化语言模型(LM)提示和权重的框架,特别适用于在管道中多次使用 LM 的情况。将问题分解为多个步骤逐步优化每个步骤的提示,直到它们单独运行良好调整这些步骤以确保它们协同工作生成合成示例来微调每个步骤使用这些示例微调较小的 LM 以降低成本目前,这个过程既复杂又混乱:每次

人工智能与机器学习在医学领域的应用

人工智能(AI)是指机器模拟人类智能的能力,涉及感知、学习、推理和决策等功能。机器学习(ML)是AI的一个子领域,它通过数据训练模型,使计算机能够自动从数据中学习模式,并根据这些模式进行预测或决策。ML在医学中的应用尤其广泛,因为现代医学产生了大量的数据,而ML算法可以从这些数据中提取有价值的信息。

Datawhale AI夏令营第四期魔搭-AIGC文生图方向Task1笔记

从零入门AI生图原理&实践 是 Datawhale 2024 年 AI 夏令营第四期的学习活动(“AIGC”方向),基于魔搭社区“ 可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛 ”开展的实践学习——- 适合想 **入门并实践 AIGC文生图、工作流搭建、LoRA微调** 的学习者参与学习内容提要:从文

高效的时间序列可视化:减少认知负荷获得更清晰的洞察

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联邦学习+语义通信阅读记录(六)

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基于大预言模型的AI逻辑推理#AI夏令营 #Datawhale #夏令营

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ODMN亿级用户的用户生命周期价值预测:来自快手的工业级解决方案

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XGBoost中正则化的9个超参数

正则化是一种强大的技术,通过防止过拟合来提高模型性能。本文将探索各种XGBoost中的正则化方法及其优势。

大数据时代来袭,那么工程领域的数据科学如何成为行业的新超级英雄呢

毫无疑问,设计和工程团队必须重新思考他们的方法。随着创收时间变得越来越重要,尽早确定最佳产品设计解决方案也变得越来越重要

AI/机器学习(计算机视觉/NLP)方向面试复习3

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A题"机械臂关节角路径的优化设计":运动学逆解模型、多目标优化算法(如NSGA-II或MOEA/D)、路径规划算法(如RRT或A*算法)、动力学模型、人工势场法避障算法、启发式算法(如遗传算法或粒子群优化)等。

催化反应产率预测赛题--Datawhale AI夏令营

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[论文精读] StyleGAN2 论文&代码理解 (上)

精读这篇文章的原来还是来自于一些工作中的启发,人脸修复算法(face restoration)效果较好的基于可以分为3个流派,一种基于stylegan先验的GFPGAN、GPEN等,另外两种分别是基于transform和diffusion。而基于stylegan的方式通常都是采用 stylegan2

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但在本文中,将一种非常通用且可能未被充分使用的方法,用于计算表格数据中两条记录之间的差异,这对异常检测非常有用,称为*距离度量学习* - 以及一种专门应用于异常检测的方法。

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