密码学与人工智能：加密算法在机器学习中的应用
1.背景介绍密码学和人工智能这两个领域在过去的几年里都取得了显著的进展。密码学在保护数据和通信安全方面发挥着重要作用，而人工智能则在各个领域取得了突破性的进展，如计算机视觉、自然语言处理、机器学习等。然而，这两个领域之间的相互作用并不是一直存在的，直到最近才开始受到关注。本文将探讨密码学和机器学习之
机器学习——线性回归
线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归线性回归用矩阵表示举例那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩
AI 学习记录
入门比较久了，还有很多东西需要学（每次看到论文里的数学公式都看不懂），记录一些东西，也希望能帮到他人。
AI辅写疑似度多少不通过：揭秘自媒体创作的七大疑虑
其次，如果疑似度过高的内容被平台判定为违规或者不通过，自媒体人可能会失去一些机会或者受到惩罚。一般来说，如果一篇文章的语言表达生硬、逻辑不自然、内容重复或者缺乏情感和创意，就可能会被认为是疑似度过高的内容。一般来说，如果AI生成的内容过于机械、生硬，缺乏人类的情感和创意，就可能会被判定为疑似度过高的
Pytest插件“pytest-selenium” - 让自动化测试更简洁
在测试用例中，你可以使用 pytest-selenium 提供的 pytest.mark.screenshot 装饰器来指定测试失败时保存截图的路径：。在测试用例中，你可以使用 pytest-selenium 提供的 pytest.mark.screenshot 装饰器来指定测试失败时
大世界模型 Large World Model（LWM）：开源界Gemini Pro
目前，在paperswithcode网站研究趋势榜单中排名第一。大世界模型（LWM）是一种通用的多模态自回归模型。它使用RingAttention在各种长视频和书籍的大型数据集上进行训练，可以执行语言，图像和视频理解和生成。LWM可以与图像聊天。LWM可以跨1M上下文检索事实，具有高准确性。LWM可
ai免费写论文工具有哪些？论文免费自动生成器
在各种文本、数学、编码和推理基准测试中，包括 MMLU、GSM8K、MATH、Big-Bench Hard、HumanEval、Natural2Code、DROP 和 WMT23，Gemini 的表现均超越了其他所有模型，并改善了最新的最先进成果。AI大模型赛道也卷的飞起，打造像Gemini这样的巨
【前沿技术杂谈：迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义 [2023 年 12 月更新］
与大多数欧盟立法一样，《人工智能法》起源于欧盟的一系列委员会。该法案是两个机构的心血结晶，即欧洲内部市场和消费者保护委员会（“IMCO”）和公民自由、司法和内政委员会（“LIBE”），这两个委员会似乎比开发人员更喜欢冗长的缩写词，它们于 2021 年 4 月 21 日首次通过欧盟委员会提出了该法案。
【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）
一元线性回归是一种统计分析方法，用于建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系模型。在一元线性回归中，只有一个自变量（即解释变量）与一个因变量（即被解释变量）相关。
Pytorch中张量的高级选择操作
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例
咱们还没有演示过使用矩阵进行计算得到经由神经网络馈送的信号，我们也没有演示过多于2层的神经网络示例，在这篇文章里，咱们将构建一个三层神经网络的示例，并观察如何处理中间层的输出以作为最后第三层的输入，可以想象到这个示例估计会非常有趣。为什么用3层神经网络呢？第一层为输入层，最后一层为输出层，中间层我们
人工智能 — 特征选择、特征提取、PCA
特征提取：是通过属性间的关系，如组合不同的属性得到新的属性，这样就改变了原来的特征空间。特征选择：是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。
（12-2）AI人脸识别系统： 系统需求分析
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。（4）MobileNet：是一种轻量级的卷积神经网络，它的主要目标是在保持模型准确性的同时，尽可能地减少模型的大小和计算复杂度。根据训练所得的模型实现人脸识别功能，既可以识别摄像头中的图片，也可以识别Flask
AI：144-通过机器学习预测股票市场趋势
AI：144-通过机器学习预测股票市场趋势在人工智能领域，机器学习在各个领域都展现出强大的潜力，其中之一便是在股票市场趋势预测中的应用。通过利用大量的历史数据和复杂的算法，机器学习模型能够分析市场动态，帮助投资者做出更明智的决策。本文将探讨机器学习在股票市场趋势预测中的原理，并提供一个简单的代码实例
Kaggle竞赛 LLM - Detect AI Generated Text
该文章分享我在 Kaggle竞赛 LLM - Detect AI Generated Text 中拿到铜牌的解决方案和具体代码，以及如何在 Kaggle 平台上提交代码结果。主要用了机器学习集成模型投票法以及TF-IDF特征表示，可以用作项目练手。地址：LLM - Detect AI Generat
SparkMLlib库与机器学习算法
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架，它提供了一个易用的编程模型，支持数据处理的各种操作，如批处理、流处理、机器学习等。Spark MLlib是Spark框架的一个组件，专门用于机器学习和数据挖掘任务。MLlib提供了一系列的机器学习算法和工具，可以
人工智能产生的幻觉问题真的能被看作是创造力的另一种表现形式吗?
一.幻觉问题的概念OpenAI的首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）曾声称，人工智能产生的“幻觉”其实未尝不是一件好事，因为实际上。一.幻觉问题的概念人工智能的幻觉问题是指其在没有充分训练数据支持的情况下自信地做出的响应。这种响应可能是由于数据不完备、存在偏见或过于专业化等因素导致的。以下
人工智能=机器学习+大数据
但对于AI程序，程序员只能向模型提供数据，至于模型最终生成的判断逻辑，程序员往往难以完全理解。以AlphaGo为例，虽然它能够击败世界冠军，但其背后的每一步决策逻辑，程序员可能并不清楚，这是因为AlphaGo学习了人类几乎所有的棋谱，并结合自身的算法进行决策。2024年2月，OpenAI继ChatG
Spark在AI与机器学习中的应用
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark是一个开源的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，并提供了一个易于使用的编程模型。Spark在AI和机器学习领域的应用非常广泛，它可以处理大量数据，提高训练和预测的速度，并提供了许多机器学习算法的实现。在本文中，我们将讨论Spark在AI
PyTimeTK: 一个简单有效的时间序列分析库
我最近在Github上发现了一个刚刚发布不久的Python时间工具包PyTimeTK ，它可以帮我们简化时间序列分析的很多步骤。
