深入理解深度学习——正则化（Regularization）：正则化和欠约束问题
大多数形式的正则化能够保证应用于欠定问题的迭代方法收敛。例如，当似然的斜率等于权重衰减的系数时，权重衰减将阻止梯度下降继续增加权重的大小。是奇异的，这些方法就会失效。当数据生成分布在一些方向上确实没有差异时，或因为例子较少（即相对输入特征的维数来说）而在一些方向上没有观察到方差时，这个矩阵就是奇异的
ChatGPT背后的大预言模型 以及《ChatGPT全能应用一本通》介绍
机器学习模型具有基于特定领域/区域的信息，可以根据给定的输入提供输出。为了创建模型，使用了机器学习技术称为监督学习，在其中给定了某些标记输入来训练模型。随着数据量的增加，正确标记数据变得困难。大型语言模型（LLM）是设计用于根据给定提示或输入生成不同类型响应（视频，文本，图像）的AI系统。这些模型使
使用NLPAUG 进行文本数据的扩充增强
数据增强可以通过添加对现有数据进行略微修改的副本或从现有数据中新创建的合成数据来增加数据量。这种数据扩充的方式在CV中十分常见，因为对于图像来说可以使用很多现成的技术，在保证图像信息的情况下进行图像的扩充。
多传感器数据融合技术
多传感器数据融合技术形成于上世纪80年代，目前已成为研究的热点。它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛
Box-Cox变换详解
①Box-Cox变换方法介绍 ②Box-Cox变换归一化与其他归一化方法的区别 ③Box-Cox变换的优缺点
MultiHeadAttention多头注意力机制的原理
MultiHeadAttention多头注意力作为Transformer的核心组件，其主要由多组自注意力组合构成，Attention Is All You Need，self-attention。
新手小白的AI训练指南
Python是一种非常流行的编程语言，也是许多开发人员用于开发和训练人工智能（AI）算法的首选语言。Python的简单性和易于使用的语法，使得开发人员可以更快地构建AI应用程序，而不必花费太多精力学习新技能。如果你也想开始学习如何利用Python构建AI应用程序，那么本篇入门教程就是你所需要的。目录
⏰AI 孙燕姿 | AI 音色克隆⏰RVC 使用图文教程⏩无难度男女换声（伪音）、 AI 孙燕姿！
根据本文，可以很简单实现：音乐干声分离：背景音（BGM）与人声（干声）的分离；训练个人音色模型：作为模仿其他干声素材的音色数据；男女换声（伪音）：基于异性干声素材，进行实时转化声音为异性声音；AI 唱歌：仅作基础的模拟演唱，仍需进行调音等等操作，才可以达到完美；音色融合：不同音色的特征融合出一个全新
谷歌发布一个免费的生成式人工智能课程
谷歌推出了一个生成式人工智能学习课程，课程涵盖了生成式人工智能入门、大型语言模型、图像生成等主题。
【人工智能AI】MaaS：模型即服务的未来已来
模型即服务是一种云计算模式，它提供了一种将作为服务（MaaS 服务）的方式，允许用户在不需要拥有自己的硬件设备或专业技能的情况下，使用高质量的机器学习算法和模型。。MaaS 已经成为了人工智能和机器学习领域的热门趋势之一，它将对多个行业产生广泛的影响，如医疗保健、金融、零售、自动驾驶等。
chatGPT的API一次多少钱-怎么用chatGPT解决问题
使用ChatGPT解决问题一般需要以下几个步骤：确认问题类型：在使用ChatGPT解决问题前，需要明确问题的类型，如文本生成、文本分类、机器翻译、情感分析等。准备数据和模型：ChatGPT需要数据和模型来进行模型训练或模型 fine-tuning。在准备数据时，需要收集相关的数据，并对其进行清洗和处
Python自动人工智能训练数据增强工具 | DALI介绍(含代码)
深度学习模型需要数百 GB 的数据才能很好地概括未见过的样本。数据扩充有助于增加数据集中示例的可变性。当数据增强的选择依赖于设置模型训练的工程师的领域知识、技能和直觉时，传统的数据增强方法可以追溯到统计学习。出现了自动增强以减少对手动数据预处理的依赖。它结合了应用自动调整和根据概率分布随机选择增强的
ChatGPT中文指令（Prompt）角色预设大全！让你的AI更懂你！
ChatGPT的回答总是不令人满意，那可能是你对AI下错了指令/提示词（Prompt），想要ChatGPT更懂你，回答更精准，就要给它下对指令。在国外有大佬们已经整理出一些标准的问话模板，直接拿来使用后，效果极佳！把已经过验证的优质问法可以直接拿来用，希望可以帮到你更好地入手chatGPT！总结来说
【业务架构】业务驱动的推荐系统相关技术总结
推荐系统是一种基于用户历史行为和属性信息为用户推荐个性化内容的技术。而业务驱动的推荐系统，是指根据业务需求，将推荐系统集成进业务流程中，通过推荐系统提高业务效率、提升用户体验等目的。以下是一些相关实现技术。
基于长短期记忆网络LSTM模型预测茅台股票价格趋势（文末送书）
随着金融数据的不断增长和复杂化，传统的统计方法和机器学习技术面临着挑战。深度学习算法通过多层神经网络的构建，以及大规模数据的训练和优化，可以从数据中提取更加丰富、高级的特征表示，从而提供更准确、更稳定的预测和决策能力。在金融领域，深度学习算法已经被广泛应用于多个关键任务。首先，风险评估是金融机构必须
【人工智能】— 学习与机器学习、无/有监督学习、强化学习、学习表示
Tom Mitchell（1998）提出了机器学习的定义：如果一个计算机程序在某个任务T上的性能，通过某种性能度量P，随着经验E的增加而提高，那么它就可以说是从经验E中学习到了任务T。这个定义强调了机器学习的本质：通过从数据中获取知识和经验，来提高计算机程序在某些任务上的性能。其中，任务T可以是各种
XGBoost详解（原理篇）
XGBoost全称为eXtreme Gradient Boosting，即极致梯度提升树。XGBoost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器（个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法）。Note：关于Boosting算法
第一批被AI淘汰的人已经出现，你距离失业还有多远？
AI技术的发展是无法阻挡的，但我们可以尝试适应这个时代的变化，积极更新自己的技能和知识，提高自身的竞争力。在我之前的文章有提到过，当chat GPT横空出世之后，AI必然会迎来大爆发，在chat GPT推出后，百度随即推出文心一言，而各个互联网大厂也纷纷入局，这将会导致一大批人失业。谁来付这个钱呢，
CODESYS增量式PID功能块(ST完整源代码）
增量式PID的详细算法公式和博途源代码，请参看下面的文章链接：博途1200/1500PLC增量式PID算法(详细SCL代码)_博图scl语言pid增量编码器_RXXW_Dor的博客-CSDN博客。
