【人工智能】大模型（LLM）与人类大脑的结构及运行机制的关系
随着计算机科学的发展，我们渐渐地拥有了能力让人工智能系统处理更复杂的任务。在过去几十年中，人工智能的上限一直在不断提高。特别是，在计算机处理自然语言这个领域，人工智能已经取得了显著的成果。这方面的许多研究都关注于理解和模仿人类大脑的结构和机制，以提高人工智能的性能。LLM作为当今一种重要的人工智能表
在Python中创建相关系数矩阵的6种方法
相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结
UI自动化 --- UI Automation 基础详解
在UI自动化中，UI自动化客户端可以询问控件支持哪些控件模式，然后通过支持的控件模式公开的属性、方法、事件和结构与控件进行交互。中，介绍了UI Automation能够做什么，且借助 Inspect.exe 工具完成了一个模拟点击操作的Demo，文章结尾也提出了自己的一些想法，想要借助UI Auto
AI解决方案：利用人工智能增强企业竞争力和创新能力
人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，通过计算机系统对大量数据进行模式识别和预测，从而实现自主学习和自我优化的能力。智能化：AI能够自主完成任务，并能够反馈和调整结果。数据驱动：AI采用大数据作为输入源，通过建立模型和算法进行训练。自主学习：AI能够自动学习和优化模型，提高预测准确率。在本文中，
【人工智能的数学基础】多目标优化的帕累托最优(Pareto Optimality)
寻找多目标优化问题的帕累托最优解.多目标优化是指同时优化多个相关任务的目标，Ltotali∑nwiLi。为使得每个任务在训练时都获得有益的提升，需要合理的设置任务权重wi，使得每一次更新时目标损失函数L1L2⋯Ln都下降或保持不变。对于参数θ∗，若该参数任意变化都会导致某个目标的损失
pandas中df取某列小数点后两位的四种方法
pandas中df取某列小数点后两位读取文件import pandas as pdpd.set_option('display.max_rows', None)pd.set_option('display.max_columns', None)df = pd.read_csv('node_conca
ChatGPT-Free 保姆级使用指南
chatgpt的保姆级使用指南，从对话的底层原理透析promot的本质，以方法论带你创造有效的promot，加倍提高生产力。
【人工智能】LLM 大型语言模型和 Transformer 架构简介
然而，传统的机器学习模型，例如神经网络，并不能天生理解输入的顺序。通过将位置编码纳入 Transformer 架构，GPT 可以更有效地理解句子中单词的顺序，并生成语法正确且语义有意义的输出。但是，模型只能理解数字，不能理解文本，因此需要将这些输入转换为称为“输入嵌入”的数字格式。作为初创公司的首席
【人工智能的数学基础】瑞利商(Rayleigh Quotient)和广义(Generalized)瑞利商
对于一个Hermitan矩阵AAA(复域的共轭对称矩阵,满足AHAA^H=AAHA)及非零向量xx1xnTxx1...xnTRAxxHAxxHxRAxxHxxHAx其中xHx^HxH是xxx的共轭转置向量。
Python自然语言处理：NLTK入门指南
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指计算机处理人类语言的领域。它是一门多学科交叉的学科，将计算机科学、人工智能、语言学等诸多学科的理论和方法融合在一起，将人类语言转化为计算机所能理解的形式，实现对人类语言的自动处理、理解和生成。NLP可以应用到很多方面，
【人工智能概论】 K折交叉验证
K折交叉验证
【人工智能】企业如何使用 AI与人工智能的定义、研究价值、发展阶段的深刻讨论
企业如何使用 AI与人工智能的定义、研究价值、发展阶段的深刻讨论定义详解研究价值发展阶段企业如何使用 AI？科学介绍
LQR算法原理和代码实现
本文讲解线性二次优化器LQR的原理和C++的代码实现，同时在CARLA-ROS联合仿真环境验证算法效果。
【AI人工智能】适用于个人和企业的机器学习、数据科学和人工智能 （AI） 术语库
人工智能是一系列概念和技术的总称，这些概念和技术允许机器展示类似人类的能力。一些常见的实现包括自动驾驶汽车、模拟人类的聊天机器人和面部识别应用程序。最近的一些突破已经导致应用程序不仅模仿人类智能，而且远远超越，执行人类不可能完成的任务。人工智能可以追溯到 1950 年代，经历了几个繁荣和萧条周期。1
【人工智能的数学基础】函数的光滑化(Smoothing)
综上所述，需要对非光滑函数进行光滑近似的方法。本文首先对函数的光滑化进行定义，并介绍几种对函数进行光滑化的方法。光滑函数(smooth function)是指在其定义域内无穷阶数连续可导的函数。函数的光滑化是指对于一个非光滑函数fff，寻找一个光滑函数fμf_{\mu}fμ，使得fμf_{\mu}
WGAN-GP解读分析
WGAN-GP（Wasserstein GAN with gradient penalty）相比GAN（Generative Adversarial Network）有以下几个优点：更好的损失函数：WGAN-GP使用了Wasserstein距离来度量生成器和判别器之间的距离，相比于GAN中使用的交叉
线性规划问题
线性规划是最优化问题的一种特殊情形，实质是从多个变量中选取一组合适的变量作为解，使得这组变量满足一组确定的线性式（约束条件），而且使一个线性函数（目标函数）达到最优。线性规划顾名思义，由两个关键的部分组成：线性和规划。
时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。
模型评估：可决系数与纳什效率系数
模型评估：可决系数与纳什效率系数
数学建模 | 关于季节性ARIMA模型你必须知道的20个知识点
同ARIMA模型,时间序列趋势的变化会对SARIMA模型建立的短期相关模型产生较大影响,预测效果下降。时间序列的值随时间变化,且经差分后过去的观测值与未来值以及对应季节的数据之间存在较强的相关性。SARIMA模型是ARIMA模型的扩展,可以对存在季节性周期变化的时间序列进行建模和预测。首先确定最优的
