【机器学习】样本、特征、标签：构建智能模型的三大基石
本文将深入探讨样本、特征和标签的概念、重要性及其在机器学习中的协同作用，旨在帮助读者更好地理解它们对于构建高效、准确的机器学习模型所起到的关键作用。
时间序列预测的零样本学习是未来还是炒作：TimeGPT和TiDE的综合比较
在本文中，我们将讨论一个通用的预训练模型能否解决预测任务的范式转变。使用TimeGPT进行零样本学习然后将TimeGPT的性能与TiDE进行比较
Git LFS 实时显示进度条：让大文件克隆与推送体验更美好
在huggingface、SwanHub、魔搭社区等包含大语言模型权重的仓库中，权重文件大多使用git-lfs进行托管：但是新手在使用git-lfs时，很容易遇到clone到lfs文件时，无法实时下载进度条的情况，你也不知道到底是在后台下载，还是你的电脑卡住了，就很捉急：实际上后台一般正在下载lfs
余弦相似度
余弦相似度算法：一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。
Flink ML 的新特性解析与应用
本文整理自阿里巴巴算法专家赵伟波，在 Flink Forward Asia 2023 AI 特征工程专场的分享。
LangGraph：一个基于LangChain构建的AI库，用于创建具有状态、多参与者的应用程序
LangGraph库允许创建可以维持多步对话的应用程序，记住过去的互动，并使用这些信息来指导未来的回应。它对于创建类似代理的行为特别有用，应用程序可以持续与用户互动，询问并记住之前的问题和答案，以提供更相关、更明智的回应。目前，一些解决方案解决了这个问题的部分方面。总之，LangGraph代表了使用
（Aliyun AI ACP 03）阿里云机器学习平台PAI
阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读。阿里云机器学习平台PAI（Platform for Artificial Intelligence）作为一款全面且强大的一站式人工智能开发与服务平台，凭借其丰富的功能集、高效的计算能力和广泛的应用场景，正在引领企业与开发者实现人工智能创新的规模化落地
2024年AI辅助研发：科技创新的引擎
2024的AI辅助研发的扩展相关信息
人工智能|机器学习——DBSCAN聚类算法（密度聚类）
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法，簇集的划定完全由样本的聚集程度决定。聚集程度不足以构成簇落的那些样本视为噪声点，因此DBSCAN聚类的方式也可以用于异常点的检测。
深入了解神经网络：构建人工智能的基石
这篇博客将为您解释神经网络的构造，让您能够理解这个令人着迷的领域的基本工作原理。神经网络是人工智能领域的关键技术，它们的构造基于神经元的灵感，并结合了数学、统计和机器学习的原理。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。较好的方法就是预先设定几个可选值，通过切
支撑开源LLM大模型的私有化部署，需要单机多个不同型号GPU混合使用的同学看过来
不同型号GPU混合使用;LLM大模型;多GPU;cuda;cudnn;nvidia-smi;2张rtx3090+2张rtx4090
是真的免费！企业 AI 学习指南：Azure 2024 年机器学习版
例如，训练机器学习模型的一个常见问题是缺乏足够的数据。使用 MLOps 和 Azure 机器学习扩展您的 AI/ML 实践：与 Seth Juarez 和众多嘉宾一起观看由三部分组成的系列，了解如何使用 Azure 为 AI 和 ML 提供支持。快加入我们的企业AIGC大模型落地交流社群，您将与各行
异常检测模型：SparkMLlib库的异常检测模型
1.背景介绍异常检测模型是一种常用的数据分析和预测方法，用于识别数据中的异常点。在许多应用中，异常检测模型可以帮助我们发现数据中的潜在问题，从而提高数据质量和预测准确性。本文将介绍SparkMLlib库中的异常检测模型，包括其背景、核心概念、算法原理、实际应用场景和最佳实践等。1. 背景介绍异常检测
分析开源机器学习框架TensorFlow
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个灵活的编程环境，可用于构建和训练各种机器学习模型。
LNS（大规模大邻域搜索）（含AI创作）（背景与VNS相同）
一个好的初始解可以加速算法的收敛，而一个差的初始解可能需要更多的搜索时间才能找到更优的解。：在LNS的搜索过程中，通常会对当前解进行扰动以引入新的变化，并尝试在扰动后的解空间中寻找更优的解。通过使用大型的邻域结构和灵活的搜索策略，LNS能够在相对较短的时间内找到高质量的解，因此在实际应用中具有广泛的
论文已提交，如何添加或修改作者名单？（附信件模板）
不管这篇论文是已经提交在审稿阶段，还是文章已被接受在Proof阶段，再或者是已经在线发表了，都可以尝试联系期刊进行作者名单修改。在这封信中，应详细说明需要进行变更的原因，并请求编辑对这一变更予以批准。科研论文变更作者名单是一件非常严肃的事情，大家投稿之前一定要再三确认好作者名单，避免出现更改作者的情
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（五）【超级简单】的【机器学习神经网络】 —— 数据训练
作为这个系列文章的最后一篇，咱们先回顾一下建立神经网络的整体步骤，以实现对机器学习神经网络的整体认知。数据训练部分的目的是通过大量的数据和反向传播算法来调整网络参数，使得网络能够学习到输入数据的特征和模式，从而实现对未知数据的准确预测或分类。在人工智能领域中，机器学习神经网络的数据训练部分是指通过将
傅里叶变换算法和Python代码实现
本篇文章我们将使用Python来实现一个连续函数的傅立叶变换。
人工智能|机器学习——基于机器学习的舌苔检测
基于机器学习的舌苔检测
Gradio快速搭建机器学习模型的wedui展示用户界面/深度学习网页模型部署
在上面的示例中，我们看到了一个相对简单的函数，但该函数可以是从音乐生成器到税收计算器再到预训练机器学习模型的预测函数的任何函数。✍️提示：在本地开发时，您可以在热重载模式下运行 Gradio 应用程序，只要您对文件进行更改，该模式就会自动重新加载 Gradio 应用程序。现在，世界各地的任何人都可以
