人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？
人工智能时代，程序员保持核心竞争力的三大杀器
全新神经网络架构KAN回归分析：PDP(部分依赖图)、ICE(个体条件期望)解释教程
这里创建一个KAN：8D输入（自变量），1D输出（因变量），2个隐藏的神经元，三次样条 (k=3)，3个网格间隔 (grid=3)，读者可以利用网格细化来最大限度地提高 KAN 的拟合功能能力，修改网格间隔得到更细粒度的KAN，以及修改其它参数来增加模型拟合度，这里就不去展示如何去进行模型调参，接下
IJCAI 2024 | 时空数据（Spatial-Temporal）论文总结
2024 IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 国际人工智能联合会议）在2024年8月3日-9日在举行。本文总结了IJCAI2024有关的相关论文，如有疏漏，欢迎大家补充。：时空（交通）预测，气象预测，轨迹
2024年值得收藏的AI数据分析工具
人工智能（AI）数据分析工具正变得越来越重要，通过自然语言处理、机器学习和高级数据可视化技术，使数据探索、分析和决策过程变得更加高效和直观。
【干货】5款超强大的AI数据分析工具，建议收藏
它和其他Excel的AI公式生成不一样，它会直接执行命令，无需你获取公式后再复制操作，这对于不会用Excel或是Excel公式不熟练的小伙伴相当友好!也是一款在线 AI Excel 编辑器工具，无需学习Excel繁琐的操作和公式，只需输入简单的提示语，自动进行数据操作或编写公式，非常方便地提高效率！
【好货分享】开源AI平台Dify，一站式litGPT，一行代码数据分析ydata
其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。erdantic 是一个简单的工具，用于绘制实体关系图 (ERD)，以显示数据模型类是如何连接的。YData-profiling 是数据科学工作流程中数据理解步骤中的领先工具，是开创性的
5本又快又水的sci期刊丨sci期刊推荐
值得注意的是：学术界近期动荡比较大，又快又水的sci被踢出的风险非常大，各自的出版商大都在积极地应对和调整，导致水刊的发表难度有所提升。同时，发表sci水刊的风险较大，也建议作者不要盲目的冒险，否则就成了能不能毕业的问题了。PLoS One是综合性开源SCI期刊，对稿件创新性或研究重要性的要求比较低
似不相关回归模型及 Stata 具体操作步骤
似不相关回归（Seemingly Unrelated Regression，SUR）模型在处理多个相关方程的回归分析中具有重要作用。它能够更有效地利用方程之间的相关性，从而提供更精确的估计结果。
基于ResNet50实现垃圾分类
ResNet50是Residual Networks（残差网络）的一种变体，由Kaiming He等人在2015年提出。ResNet50包含50个深度层，通过引入残差模块，有效地解决了深层网络的退化问题。残差模块通过引入短连接（skip connections）使得网络在训练时更容易优化。下图在下文
什么是自回归模型
自回归模型（Autoregressive Model, AR模型）是时间序列分析中的一种基本模型，其核心思想是当前观测值可以通过其过去的若干个观测值的加权和来预测，其中的权重参数由数据自身决定。数学上，一个自回归模型可以表示为：Xtcϕ1Xt−1ϕ2Xt−2⋯ϕpXt−pϵtXtcϕ1Xt−1
【人工智能】Transformers之Pipeline（十八）：文本生成（text-generation）
本文对transformers之pipeline的文本生成（text-generation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用NLP中的文本生成（text-generation）模型。
在分类模型中使用Kappa系数作为模型评估指标
Kappa系数（Cohen’s Kappa）是一种用于评估分类模型或评估者之间一致性的方法。它特别适用于评估二分类或多分类任务中的分类器性能或两个评估者在分类任务中的一致性。Kappa系数通过考虑分类的偶然性因素，比简单的准确率提供了更可靠的一致性测度。
【搜索核心技术】经典搜索核心算法：BM25及其变种
上篇介绍了TF-IDF算法和它的四个变种，相对于TF-IDF而言，在信息检索和文本挖掘领域，BM25算法则更具理论基础，而且是工程实践中当仁不让的重要基线（Baseline）算法。BM25在20世纪70年代到80年代被提出，到目前为止已经过去二三十年了，但是这个算法依然在很多信息检索的任务中表现优异
数据挖掘与分析——微博评论情感分析
这段代码是一个基本的情感分析（sentiment analysis）示例，使用了深度学习模型 LSTM 来进行文本分类。让我们逐步分析这些代码的功能和步骤：导入必要的库：numpy, pandas, matplotlib.pyplot: 常用的数据处理和可视化库。jieba: 用于中文分词的库。Wo
五大联赛的预测诀窍：AI+蒙特卡洛法
蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的统计方法，广泛应用于解决复杂系统中的不确定性问题。其基本思想是通过大量随机试验来近似计算问题的解。在足球比赛预测中，我们可以通过模拟大量可能的比赛结果来估计球队的胜率、积分排名等。综上所述我们可以看出，AI+蒙特卡洛的组合已经成效非凡，AI技术的可拓展性与延伸性天然适
权重共享的理解
在PyTorch中，权重共享是通过将多个层或模块的参数设置为同一个变量来实现的。这意味着这些层或模块在训练过程中会更新相同的权重，从而共享相同的特征表示。假设我们想要构建一个简单的网络，其中两个全连接层共享相同的权重和偏置。# 如果提供了权重和偏置，则直接使用else:else:创建一个共享权重的网
Probit 回归模型及 Stata 具体操作步骤
在经济学领域，Probit 回归模型常用于研究消费者的购买决策、企业的投资行为以及市场的进入与退出等问题。综上所述，Probit 回归模型在不同学科领域都有着丰富的应用和研究成果，为我们解决实际问题提供了有力的方法支持。然而，随着研究问题的日益复杂和数据类型的多样化，对 Probit 回归模型的创新
回归分析：生存分析与Cox比例风险模型技术教程
生存分析是一种强大的统计工具，用于处理时间到事件的数据，特别是在存在审查数据的情况下。Kaplan-Meier估计提供了生存率的直观估计，Log-Rank检验用于比较不同组的生存曲线，而Cox比例风险模型则用于分析生存时间与多个协变量之间的关系。这些方法在医学、工程和许多其他领域都有广泛的应用。Co
二分类损失 - BCELoss详解
BCELoss (Binary Cross-Entropy Loss) 是用于二分类问题的损失函数。它用于评估预测值和实际标签之间的差异。在 PyTorch 中，BCELoss是一个常用的损失函数。以下是 BCELoss 的详细计算过程和代码实现。
泊松自助法（Poisson Bootstrap Sampling）：大型数据集上的自助抽样
泊松自助抽样（Poisson Bootstrap Sampling）是一种用于统计分析中的重采样技术，特别是在机器学习和数据科学中用于模型评估和误差估计。
