人工智能大模型（LLM）的核心能力、具体的应用场景和具体的落地步骤
零样本学习能力是指模型在没有人工干预的情况下，可以通过大规模数据的学习，自动掌握各类任务的知识和规律，并进行准确的预测和推理。在众多的自然语言处理任务中，语言模型被广泛应用于机器翻译、问答系统、文本摘要、对话系统等，这些任务需要模型理解人类语言的语义和上下文信息，并进行准确的预测和生成。以上为人工智
AGI 通用人工智能的未来展望
通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），也叫超级智能（Superintelligence），是指具备与人类智力水平相当或超过人类智力水平的人工智能系统。通用人工智能不仅能够完成特定任务，也可以像人类一样进行思考、判断和学习，甚至超过人类智力水平去解决更
Py之pymc：pymc的简介、安装、使用方法之详细攻略
Py之pymc：pymc的简介、安装、使用方法之详细攻略目录pymc的简介pymc的安装pymc的使用方法pymc的简介 PyMC（以前称为PyMC3）是一个专注于高级马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）和变分推断（VI）算法的Python包，用于贝叶斯统计建模。其灵活性和可扩展性使其适用于各种问题
【人工智能】神经元数学模型的基本方程式及其意义详细说明
本文中讨论的四个典型模型——Hodgkin-Huxley模型、Integrate-and-Fire模型、Izhikevich模型和Kuramoto模型——在某种程度上反映神经元及其网络的一些基本特性和相互作用。Izhikevich模型相对于Integrate-and-Fire的关注点，更为经典的Ho
归一化（Normalization）
归一化是一种数据处理方式，能将数据经过处理后限制在某个固定范围内。归一化存在两种形式，一种是在通常情况下，将数处理为 [0, 1] 之间的小数，其目的是为了在随后的数据处理过程中更便捷。例如，在图像处理中，就会将图像从 [0, 255] 归一化到 [0, 1]之间，这样既不会改变图像本身的信息储存，
XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
XGBoost是处理不同类型表格数据的最著名的算法，LightGBM 和Catboost也是为了修改他的缺陷而发布的。9月12日XGBoost发布了新的2.0版，本文除了介绍让XGBoost的完整历史以外，还将介绍新机制和更新。
解决‘function‘ object has no attribute ‘data‘
function对象没有data属性。
头歌--机器学习之决策树
1、下列说法正确的是？（AB）A、训练决策树的过程就是构建决策树的过程B、ID3算法是根据信息增益来构建决策树C、C4.5算法是根据基尼系数来构建决策树D、决策树模型的可理解性不高2、下列说法错误的是？（B）A、从树的根节点开始，根据特征的值一步一步走到叶子节点的过程是决策树做决策的过程B、决策树只
深度学习中常用的损失函数(一) —— MSELoss()
MSELoss() 损失函数学习笔记
华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：分布式并行训练基础样例（CPU）
华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：分布式并行训练基础样例
AI、机器学习、大模型、生成式 AI 和安全
AI、机器学习、大模型、生成式 AI 和安全
使用python实现LDA线性判别分析
LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。LDA的目标是找到一个投影轴，使得经过投影后的两类样本之间的距离最大，而同一类样本之间的距离最小。LDA的过程可以分为以下几步：1.计算
【人工智能】大模型与数据、信息、知识、智慧的关系和本质
综上所述，大模型与数据、信息、知识、智慧之间存在着密切的关系和相互作用。只有充分利用这些资源，才能设计和应用出更加优秀和高效的大模型，从而推动人工智能技术的发展和应用。
CLIP与DINOv2的图像相似度对比
在本文中，我们将探讨CLIP和DINOv2的优势和它们直接微妙的差别。我们的目标是发现哪些模型在图像相似任务中真正表现出色。
线性判别分析(LDA)详解
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、LDA简介二、数学原理（以二分类为例子）1、设定2、每一类的均值和方差3、目标函数4、目标函数的求解三、多分类LDA四、LDA用途与优缺点1、用途2、优点3、缺点五、LDA的python应
【人工智能】AI 人工智能技术近十年演变发展历程
人工智能是指通过计算机技术和算法实现模拟人类智能的能力。计算机视觉：通过计算机算法实现对图像和视频的理解和分析。自然语言处理：通过计算机算法实现对文字和语言的理解和分析。机器学习：通过大量数据和算法训练，使计算机能够自动学习和改进。深度学习：机器学习的一种，通过多层神经网络实现计算机对复杂问题的处理
【时间序列数据挖掘】ARIMA模型
ARIMA模型
2023华为杯E题：出血性脑卒中临床智能诊疗建模（不断更新）
2023华为杯E题：出血性脑卒中临床智能诊疗建模
实施 AI 最大的困难是什么？
虽然我们讨论的是专业知识，但考虑到 AI 在学习和教育中的概念有多新，可以肯定地说，找到具备必要知识和技能的人是一项相当大的挑战。尽管寻找可以将您的公司过渡到机器学习的供应商是一个可行的解决方案，但具有前瞻性思维的公司得出的结论是，从长远来看，投资于您的内部知识库更有益。换句话说，他们建议对您的员工
用于数据增强的十个Python库
在本文中，我们将介绍数据增强的十个Python库，并为每个库提供代码片段和解释。
