PHP is_array()函数详解，PHP判断是否为数组
is_array() 可以「检测」变量是不是「数组」类型。
Pandas字符串操作的各种方法速度测试
由于LLM的发展， 很多的数据集都是以DF的形式发布的，所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了，所以本文将对字符串操作方法进行基准测试，看看它们是如何影响pandas的性能的。因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。
第十四届中国大学生服务外包大赛细品，巧用AI共克“记账”难题
前言熟悉我的小伙伴应该知道我在大学时期参与了很多竞赛，我向来对比赛是比较热枕的，以我个人观点，我认为可以通过竞赛激发学习激情和检验自己的技能水平掌握情况，大学生很少有机会能够了解到课堂之外市场的需求，外包服务竞赛就是一个很好的机会能够帮助大学生接触到市场需要何种服务以及人才需求，而且大学的很多比赛都
探索人工智能 | 模型训练 使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化
模型训练是指使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化的过程。模型训练一般包含以下步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、超参数调优、模型部署、持续优化。
探索大语言模型垂直化训练技术和应用-陈运文
产品化的是请垂直领域的专家，针对每项垂直任务，来设计用于生成 prompt 的产品，由专家编写大量不同的 prompt，评估或输出好的 prompt 后，进行片段切分，形成相应的产品，这对未来 AIGC 任务会起到很好的作用。由上往下，当计算机做一个长文档的规划协作生成的内容，我们让相应的其他模型做
对yolov5的数据集进行划分【训练集、验证集、测试集】7：2:1和【训练集、验证集】8:2
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FlashAttention算法详解
这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention,它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用
【深入探究人工智能】：常见机器学习算法总结
本篇文章对一些常见的机器学习算法做了归纳总结
PHP substr()函数详解，PHP截取字符串。
substr() 可以「截取」字符串。
openai模型个性化训练Embedding和fine-tuning区别
现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的
【AIGC】2、扩散模型 | 到底什么是扩散模型?
本文简单介绍扩散模型
知识图谱入门：使用Python创建知识图，分析并训练嵌入模型
本文中我们将解释如何构建KG、分析它以及创建嵌入模型。
点到直线垂足坐标的计算
假设空间某点O的坐标为（Xo, Yo, Zo）,空间某条直线上两点A和B的坐标为：(X1, Y1, Z1),(X2, Y2, Z2),设点O在直线AB上的垂足为点N，坐标为(Xn, Yn, Zn)。由向量垂直关系，两个向量如果垂直，那么两个向量的点积（点乘，向量积）则为0，可得出。把（4）式代入（3
Google开源了可视化编程框架Visual Blocks for ML
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
Hugging Face中的Accelerate：让训练速度飞起来
Hugging Face是人工智能领域中一个非常受欢迎的开源工具库，提供了许多方便的自然语言处理和深度学习模型，如BERT、GPT-3等。其中，Accelerate是Hugging Face中非常有用的一个工具，它可以大幅提高模型的训练速度。本文将详细介绍Accelerate的原理、用法以及代码实现
MoveNet流程解析
第三步：根据粗略的关键点信息，构造一个以这个关键点坐标为中心生成一个权重矩阵，直接以等差数列0-47（47的原因是当关键点信息在边界时能够覆盖整个特征图（48*28）），中心点最小为0，往外依次递增的权重系数矩阵。原因：如果Heatmap中这个关键点与粗略关键点最靠近，说明这个关键点就属于最靠近图像
刚刚！ChatGPT-5发布时间定了，这一次将重新彻底引爆
比如第一次工业革命，蒸汽机的出现改变了传统的农耕社会，英国率先抓住先机，应用蒸汽机建设工厂，虽然出现了“羊吃人”的情况，但最终因为社会生产力整体提升一跃成为全球最强国家。曾经我在移动时代到来之际犹豫了一年，结果导致入局晚了，没有什么大的成就。ChatGPT引爆的是一轮新的科技革命：AI技术革命，了解
切比雪夫（Chebyshev）不等式
标准化设随机变量x具有数学期望E(x)=μE(x) = \muE(x)=μ，方差D(x)=σ2D(x) = \sigma^{2}D(x)=σ2。记X∗=X−μσX^{* } =\frac{X-\mu }{\sigma }X∗=σX−μ, 则X*的期望和方差为：E(X∗)=1σE(X−μ)=1σ[E
马修斯相关系数MCC简介
在评估机器学习模型的性能时，F1score都被首选指标。在本文中，我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。
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