玄姐：阿里基于 Spring AI 发布新版本
Spring Cloud Alibaba AI 目前已经顺利融合了 Spring AI 框架的 0.8.1版本接口，并实现了与“通义”高级模型系列的顺畅连接。这种整合是通过阿里云的灵积模型服务实现的，该服务基于“模型即服务”（MaaS）的理念，专注于 AI 领域的多样化模型应用，并通过标准化API，
IsaacLab 从入门到精通（一） 环境配置和依赖安装
本系列文章将针对机器人操作任务中的强化学习平台IsaacLab提供较为全面的教程
Linux服务器Mamba2安装及example运行问题
Mamba 从发表到现在已经有段时间了，先前的Mamba代码有些地方不完善或者需要对源码做些修改后编译，最近可能需要用到Mamba，发现之前实现的Vision Mamba块，注释掉了一些源码可能会导致训练速度下降，然后官方实现了Mamba2，这里尝试安装，做一些记录，防止服务器重置🫤。
Python酷库之旅-第三方库Pandas(049)
第三方库Pandas(049)
Langchain-Chatchat 0.3.1保姆级部署教程
Langchain-Chatchat是一个基于 ChatGLM、Qwen 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，开源、可离线部署的 RAG 与 Agent 应用项目。目前支持Agent、LLM对话、知识库对话、搜索引擎对话、文件对话、数据库对话、多模态图片对话、ARXIV文献对话、Wo
一键音频驱动图片数字人项目——EchoMimic(附整合包)
阿里出品数字人相关项目——EchoMimic。整合包已发布！
大模型应用开发实例-调用闭源大模型API
本专栏着重于学习大模型应用相关知识，不会描述大模型整体框架、大模型微调等细节训练知识，主要语言是python，适合于有一定代码基础学习人员。本章节主要是通过一个简单应用了解大模型，调用大模型API创建对话。后面章节会进行本地部署大模型等应用内容。
Datawhale AI 夏令营 催化反应产率预测
函数将SMILES字符串列表转换为分子指纹向量的列表。本次比赛提供在药物合成中常见的多种催化反应实验数据，其中包括反应的底物、包括催化剂在内的反应添加剂、反应溶剂以及反应产物，期待选手通过分析反应数据，利用机器学习、深度学习算法或者大语言模型，建立。通过对反应中所包含的反应底物、添加剂、溶剂以及产物
精简模型，提升效能：线性回归中的特征选择技巧
递归特征消除（RFE）、顺序前向选择（SFFS）、和顺序后向选择（SBFS）都表明，‘weight’、‘model year’和‘horsepower’是最重要的特征。仅使用这三个特征，我们就能获得可靠的 R² 分数0.823，与使用七个特征的基础模型相比，其 R² 分数也是0.823。（这些 R²
Python酷库之旅-第三方库Pandas(056)
第三方库Pandas(056)
Python酷库之旅-第三方库Pandas(055)
第三方库Pandas(055)
Python酷库之旅-第三方库Pandas(060)
第三方库Pandas(060)
Python酷库之旅-第三方库Pandas(051)
第三方库Pandas(051)
从零开始在本地傻瓜式部署MaxKB项目（知识库问答）
MaxKB是一款基于LLM（Large Language Model）大语言模型的知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。
安装Python与Anaconda虚拟环境 （2024.6月最新详解）
学习python的第一步就是安装python和虚拟环境。以前我对Anaconda虚拟环境嗤之以鼻，现在我逐字分析！！！Anaconda的优点：1. 集成环境Anaconda 集成了众多常用的科学计算、数据分析和机器学习的库和工具，无需单独安装和配置每个库，节省了大量的时间和精力。例如numpypan
基于ESP32的MICROPYTHON的AI对讲终端示例
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【Datawhale AI 夏令营】电力需求预测 Task01
给定多个房屋对应电力消耗历史N天的相关序列数据等信息，预测房屋对应电力的消耗。也就是一个时序预测问题数据集由字段id（房屋id）、 dt（日标识）、type（房屋类型）、target（实际电力消耗）组成。
MoneyPrinterTurbo本机利用AI大模型，一键生成高清短视频
开始之前一定要仔细阅读说明再开始，避免浪费时间。下载一键启动包，解压直接使用下载后，建议先update.bat更新到，然后双击start.bat启动Web界面下载后开始安装：pip版本太低，要求升级pip，好吧，升级。继续，又说我python版本低，没办法去下载吧。访问不了在这里下载的。直接安装即可
WiseFlow：开源AI信息挖掘工具，传统的爬虫可以下线了
是一款快速准确的信息挖掘工具。我们在使用时提前设定好自己的。
音频去噪：使用Python和FFT增强音质
声音去噪目标是改善聆听体验以及音频分析和处理的准确性。过滤掉噪音对于高保真音频来说非常重要,不仅是为了聆听,也是为了创建某些机器学习任务的数据集。
