人工智能数据分析Python常用库 01 time、random、collections、itertools库
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月之暗面：Moonshot AI接口总结
开发者们只需访问，便能创建自己的 API Key，进而将 Kimi 智能助手背后的同款 moonshot 模型能力，如长文本处理和出色的指令遵循等，集成至自己的产品中。这不仅增强了现有产品的功能，更为开发者们提供了打造全新、富有创意的产品的机会。除了核心的对话问答功能外，Moonshot AI 开放
迈向AI时代：掌握Python编程与ChatGPT的强强联手
随着人工智能技术的飞速发展，编程已经成为了越来越多人必备的技能之一。而Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，更是受到了广大初学者的青睐。如今，借助ChatGPT这样的自然语言处理模型，我们可以更加轻松地学习Python编程。本书创新地以ChatGPT作为辅助学习工具，系统全面地讲解了零基
人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景，本文将介绍关于SKAttention注意力机制模型的搭建，SKAttention机制具有灵活性和通用性，可应用于计算机视觉、视频分析、自然语言处理、医学影像分析和机器
浅谈非内存对抗类和AI自瞄类FPS作弊程序原理及常用反反作弊措施与反作弊应对手段（中）
深入分析AI自瞄外挂的实现原理，及KVM、DMA外挂的原理。
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】5. 实战LangChain的智能体Agents模块
LangChain的智能体Agents模块实战，一步步拆解实现步骤。
AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
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多项式朴素贝叶斯分类器
在这篇文章中，我们介绍多项式朴素贝叶斯分类器是如何工作的，然后使用scikit-learn作为实际工作的示例来介绍如何使用。
智谱AI：ChatGLM API调用说明
智谱AI与清华KEG实验室发布的ChatGLM大语言模型，支持8k上下文，在内容创作、文本理解、信息抽取等任务上表现突出。经过海量中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，相比一代模型在 MMLU、C-Eval、GSM8K 分别取得了16%、36%、280%的提升，并登顶中文任务榜单C-Eval。
2024三掌柜赠书活动第十六期：AI时代Python金融大数据分析实战
2024三掌柜赠书活动第十六期：AI时代Python金融大数据分析实战目录前言随着人工智能技术的发展和金融行业的不断进步，大数据分析已经成为金融领域的重要工具之一。在这个快速变化和充满挑战的市场环境中，了解并应用大数据分析技术，特别是利用Python进行金融大数据分析实战，已成为金融从业者必备的技能
用Python streamlit实现简单的AI 大模型对话对比器
这个AI大模型对话对比器包含与大模型对话和多个大模型对比的功能。提供浏览器界面，供用户输入提示词和显示对话生成结果。可以对比多个大模型 （目前代码示例为GPT3和GPT4）。保存对话上下文直至手动清空。
Python中的深拷贝与浅拷贝有什么区别？
浅拷贝创建了一个新对象，其内容是对原始对象中内容的引用。这意呀着，如果原始对象中的元素是可变的，那么在新对象或原始对象中对这些元素的修改将影响到另一个对象。- **深拷贝**创建了一个完全独立的新对象，包括所有的内嵌对象，因此原始对象和复制的对象不会共享任何元素，无论是外层还是内层。在Python中
Selenium抓取youtube视频推荐
Youtube作为一个全球最大的视频资源平台，对于视频资源有很好的规整处理。所以当我们想要抓取一些视频资源时，它本身提供的API能力不符合时，我们需要使用Selenium去抓取视频。而Youtube的视频抓取API是需要一定的限制的，你需要获取到youtube Key，并且YouTube的API接口
蓝桥杯刷题（八）
容易得到状态转移方程 dp[i][j] += dp[i-1][j] + dp[i][j-1]定义一个二维数组dp[i][j]，从（1,1）到（i,j）的方案数。蓝桥杯 2020 第一轮省赛 A 组 G 题（B 组 H 题）。这些点的编号就像二维数组的编号一样，从上到下依次为第。显然这题用动态规划做
python调用智谱ai 大模型的完整步骤 （国内的 AI 大模型 对话）
python调用智谱ai api的完整步骤 国内的 AI 大模型 对话
Gemma模型：谷歌的小巨人，让高性能AI触手可及
谷歌最近发布了一系列开放式大型语言模型，名为。这是谷歌加强对开源人工智能支持的一部分，也标志着Gemma与生态系统的完美集成。让我们深入了解Gemma及其如何帮助开发者和研究者在各种硬件上高效部署AI模型。
AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀【文末送书-38】
AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀【文末送书-38】在当今数字化和信息化的时代，金融行业正处于巨大的变革之中。随着人工智能（AI）和大数据技术的迅猛发展，金融机构对于数据的处理和分析变得愈发重要。Python作为一种强大的编程语言，以其简洁、灵活、易学的特
【AI大模型应用开发】3. RAG初探 - 动手实现一个最简单的RAG应用
大模型也不是万能的，也有局限性。RAG是提高大模型在垂直领域能力和减少幻觉的通用方法论，非常重要和有用。本文带你动手实现一个最简单的RAG应用，你将学会一个标准RAG的通用流程和原理。
深入了解神经网络：构建人工智能的基石
这篇博客将为您解释神经网络的构造，让您能够理解这个令人着迷的领域的基本工作原理。神经网络是人工智能领域的关键技术，它们的构造基于神经元的灵感，并结合了数学、统计和机器学习的原理。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。较好的方法就是预先设定几个可选值，通过切
AI辅写疑似度多少正常？深度剖析与指南
综上所述，AI辅写疑似度的正常范围受多种因素影响，而合理控制疑似度有助于提高内容质量。若您发现AI辅写疑似度过高，可以采取以下措施降低疑似度：提高输入内容的质量、优化AI辅写工具的设置、增加原创内容等。简而言之，它是指在使用AI辅写工具时，生成内容中疑似由AI生成或修改的部分所占的比例。AI辅写疑似
