是否在业务中使用大语言模型？
但LLM究竟是什么，它们如何使你的企业受益?它只是一种炒作，还是会长期存在?
cuml机器学习GPU库 sklearn升级版AutoDL使用
最近在做机器学习任务的时候发现我自己的数据集太大，直接用sklearn 跑起来时间很长，然后问GPT得知了有CUML库，后来去研究了一下，发现这个库只支持linux系统，从官网直接获取下载命令基本上也实现不了最后，选择使用AutoDL租了一个GPU来安装这个库。具体步骤如下。如果是正常讨论的话本身电
机器学习基础之《分类算法（4）—案例：预测facebook签到位置》
place_id：预测用户将要签到的位置。accuracy：定位的准确率。row_id：签到行为的编码。x y：坐标系，人所在的位置。
概念解析 | 量子机器学习：将量子力学与人工智能的奇妙融合
随着量子计算技术的发展，人们开始探索其在其他领域的应用，其中之一就是机器学习。量子机器学习利用量子计算的高度并行性和优越的计算能力，有望解决传统机器学习在处理大规模复杂数据时的困难。量子机器学习的基础是量子计算，它利用量子比特（qubit）来进行计算。量子比特可以处于0和1的超位置状态，这使得量子计
机器学习基础13-基于集成算法优化模型（基于印第安糖尿病 Pima Indians数据集）
有时提升一个模型的准确度很困难。如果你曾纠结于类似的问题，那我相信你会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。这时你会觉得无助和困顿，这也是90%的数据科学家开始放弃的时候。不过，这才是考验真本领的时候！这也是普通的数据科学家和大师级数据科学家的差距所在。前面介绍了一
机器学习基础11-算法比较（基于印第安糖尿病Pima Indians 数据集）
比较不同算法的准确度，选择合适的算法，在处理机器学习的问题时是非常重要的。本节将介绍一种模式，在scikit-learn中可以利用它比较不同的算法，并选择合适的算法。你可以将这种模式作为自己的模板，来处理机器学习的问题；也可以通过对其他不同算法的比较，改进这个模板。
k210部署自行训练的口罩识别模型
自己训练了一个口罩识别模型，踩了不少坑
机器学习概念
深度学习( DL, Deep Learning) 是机器学习 ( ML, Machine Learning) 领域中一个新的研究方向。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，
交叉熵简介
交叉熵（Cross Entropy）是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常被用作损失函数，用来衡量模型预测的结果与真实结果之间的差距。Hpq−i1∑npilogqi其中，pi表示真实分布中第i个事件发生的概率，qi表示模型预测分布中第i个事件发生的
AI时代,程序员需要焦虑吗?
ChatGPT 横空出世后，“AI 即将取代程序员” 的观点一度引发热议，至今尚未完全冷却。ChatGPT 是一种基于人工智能技术的对话生成系统，其受欢迎的程度在一定程度上说明了人们对于人工智能技术的兴趣和追求。但是，从目前的实际情况来看，人工智能技术还没有达到完全替代程序员的程度。首先，AI 技术
人工智能在机器学习中的八大应用领域
本文将介绍人工智能在机器学习中的八大应用领域，并通过适当的代码示例加深理解。人工智能在机器学习中的八大应用领域为我们带来了无限的创新和可能性。从自然语言处理到智能分析，从医疗诊断到环境保护，机器学习已经渗透到了各个领域，并持续推动着技术和社会的发展。随着技术的不断进步，人工智能和机器学习在各个领域的
Dynamic ReLU：根据输入动态确定的ReLU
这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数
CLIP：一种基于视觉和语言相互关联的图像分类模型
近年来，计算机视觉领域的发展非常迅速，其中图像分类是一项非常重要的任务。然而，传统的图像分类模型在面对大规模图像分类任务时存在很多局限性，例如需要大量标注数据、难以泛化到新的图像类别等问题。为了解决这些问题，近年来出现了一种新的图像分类模型——CLIP（Contrastive Language-Im
torch安装找不到版本报错
torch安装找不到版本报错的4种解决办法，可按顺序来
统计数据集中目标大、中、小个数【需要用到yolo的txt标注文件数据，其他格式数据不一定适用】
统计数据集中目标大、中、小个数
理解图傅里叶变换和图卷积
图神经网络（GNN）代表了一类强大的深度神经网络架构。本文将介绍图卷积的理论基础。深入研究图傅立叶变换的复杂性及其与图卷积的联系
扩散模型原理+DDPM案例代码解析
扩散模型 DDPM 代码实现 从数学公式到代码一步步理解
ClearML入门：简化机器学习解决方案的开发和管理
ClearML 是一个开源平台（之前叫TRAINS），可为全球数千个数据科学团队自动化并简化机器学习解决方案的开发和管理。它被设计为端到端的MLOps套件，允许您专注于开发ML代码和自动化，而ClearML确保您的工作可重复和可扩展。仅用 2 行代码跟踪和上传指标和模型创建一个机器人，每当模型的准确
2023mathorcup本科组C题电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题保姆级思路
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StableVideo：使用Stable Diffusion生成连续无闪烁的视频
使用Stable Diffusion生成视频一直是人们的研究目标，但是我们遇到的最大问题是视频帧和帧之间的闪烁，但是最新的论文则着力解决这个问题。
