第五章-课后习题
5.1题目：我国1949-2008年每年铁路货运量数据如表5-9所示：请选择适当的模型拟合该序列，并预测2009-2013年我国铁路货运量。SAS程序 data a; input volume@@; year=intnx("year",'01jan1949'd,_n_-1); for
什么是RLHF
*字面翻译：**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智慧和经验纳入模型训练过
ChatGPT是什么？ChatGPT里的G、P、T分别指什么
ChatGPT是什么GTP中的生成式是什么意思GTP中的预训练是什么意思GTP中的变换模型是什么意思什么是Transformer什么是注意力机制监督学Xi、无监督学Xi、强化学Xi
2023长三角数学建模竞赛ABC题思路分析
2023长三角高校数学建模ABC题思路代码模型
ChatGPT：人工智能助手的新时代
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，由多层的自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络组成。GPT-3.5是GPT系列中最新的版本，具有1750亿个参数，是目前最大的预训练语言模型之一。Ch
2023 年第八届数维杯大学生数学建模挑战赛 B 题 节能列车运行控制优化策略
假设一辆列车在水平轨道上运行，从站台A运行至站台B，其间距为5144.7m， 运行的速度上限为100km/h，列车质量为176.3t，列车旋转部件惯性的旋转质量 因数p = 1.08 ，列车电机的最大牵引力为310KN，机械制动部件的最大制动力为 760KN。在同一段旅途中，列车使 用不同的驾驶策略
文档图像智能分析与处理：CCIG技术论坛的思考与展望
CCIG技术论坛的文档图像智能分析与处理大会为该领域的研究者和从业者提供了一个宝贵的交流平台，推动了技术的进步和应用的发展。通过分享最新成果、讨论挑战与解决方案，并展望未来的发展方向，这次大会对该领域的发展起到了积极的推动作用。相信在各界专家的共同努力下，文档图像智能分析与处理技术将不断创新和突破，
yolov5训练结果解析
训练次数、GPU消耗、训练集边界框损失、训练集目标检测损失、训练集分类损失、训练集总损失、targets目标、输入图片大小、Precision、Recall、[email protected]、[email protected]:.95、验证集边界框损失、验证集目标检测损失、验证机分类损失。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。PR曲线
Jupyter Notebook 10个提升体验的高级技巧
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。在这篇文章中，我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
无代码时代来了，程序员会失业吗？不，程序员又不够用了！
有人问我无代码时代来了，程序员会失业吗？太难了，秃了头就算了，连工作也保不住了？因为，无代码不是真正意义上的。
chatGPT写文章一半不写了-如何让chatGPT写完整文章
当ChatGPT不生成内容时，可能有如下原因：数据限制：ChatGPT的生成能力是建立在其训练数据的基础上的。如果输入的内容领域、主题和题材不在其数据范围内，ChatGPT将无法生成非常有意义和具体的内容。模型过拟合：ChatGPT是通过深度神经网络来生成内容，如果模型在训练时出现了过拟合，那么在生
去除多重共线性的5种方法，你学废了嘛？
以上就是对共线性特征筛选的5种方法，学会了吗？
【一起撸个DL框架】5 实现：自适应线性单元
上一节我们实现了计算图的反向传播，可以求结果节点关于任意节点的梯度。下面我们将使用梯度来更新参数，实现一个简单的自适应线性单元。我们本次拟合的目标函数是一个简单的线性函数：y=2x+1，通过随机数生成一些训练数据，将许多组x和对应的结果y值输入模型，但是并不告诉模型具体函数中的系数参数“2”和偏置参
升级到PyTorch 2.0的技巧总结
PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。我们将演示这个新功能的使用，以及介绍在使用它时可能遇到的一些问题。
采用支持向量回归（SVR）和随机森林回归预测两种机器学习方法对房价进行预测（附完整代码）
本文分别采用支持向量回归（SVR）和随机森林回归预测两种机器学习方法对房价进行预测。
机器学习强基计划10-1：为什么需要集成学习？核心原理是什么？
集成学习是一种通过结合多个学习器来获得比单一学习器显著优越泛化性能的算法框架，本文梳理和推导集成学习的基本概念
大数据分析案例-基于XGBoost算法构建居民收入分类预测模型
本项目通过分析加州大学机器学习存储库中的收入分类数据集，找出影响收入的主要因素，最后使用机器学习算法构建收入分类预测模型。本项目是一个二分类问题。本次实验我们分析了美国加州地区的收入数据集，我们发现该地区主要以白人、男性、收入
三分钟完成Stable Diffusion本地安装（零基础体验AI绘画）
最近AI绘画很火，很多无编程基础的小伙伴也想体验一下，所以写这篇博客来帮助小伙伴们愉快的体验一下~废话少说，我们直接开整！
2023五一数模b题思路分享
第一问综合评价（topsis、熵权法等），第二问bp神经网络或者ARIMAS，第三问LSTM模型，第四问，经典的优化问题，根据目标和约束建立起多种不同的优化模型。因此在这里不进行展开了。流程需要:变量解释->目标函数->约束条件->模型求解->结果分析。在模型求解的时候可以使用一些智能算法，但是该优
Stable Diffusion Lora模型训练详细教程
stable diffusion lora模型训练
