提高代码效率的6个Python内存优化技巧
有许多方法可以显著优化Python程序的内存使用，这些方法可能在实际应用中并没有人注意，所以本文将重点介绍Python的内置机制，掌握它们将大大提高Python编程技能。
TableAgent 数据分析智能体——引领数据分析新革命
PowerBIExcel等，但是这些都需要你去熟悉他们的产品并且还需要人为去处理整个分析流程，非常繁琐，直到我发现了TableAgent,这个东西的神奇之处在于可以直接把AI变成专业的数据分析师,我第一次看到也很惊讶，但是随着我的深入，我发现我之前使用的对话AI模型体现的缺点在TableAgent上
好书推荐丨AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀（北大社）
本期博主给大家推荐一本Python量化交易实战类书籍：ChatGPT让量化交易师率飞起来！
Anaconda安装及配置(简单清晰版)
Anaconda安装与配置
【小沐学Python】Python实现TTS文本转语音（speech、pyttsx3、百度AI）
TTS(Text To Speech) 译为从文本到语音，TTS是人工智能AI的一个模组，是人机对话的一部分，即让机器能够说话。TTS是语音合成技术应用的一种，首先采集语音波形，然后进行优化处理，最后存储在数据库中，合成语音是提取波形转换成自然语音输出。Windows 语音识别允许你单独通过语音控制
机器人手眼标定原理与python实现
机器人手眼标定分为eye in hand与eye to hand两种。本文介绍两种标定原理，并附python标定实现。
AI：10-基于TensorFlow的玉米病害识别
玉米是世界上最重要的粮食作物之一，然而，玉米病害对其产量和质量造成了严重威胁。传统的病害识别方法通常依赖于人工观察和经验判断，效率低下且易受主观因素影响。近年来，基于深度学习的图像识别技术在农业领域取得了显著进展，为玉米病害的快速、准确识别提供了新的解决方案。本文将介绍一种基于深度学习的玉米病害识别
世界各国当日数据探索性分析
在上一部分中，我们已经通过网络爬虫获取了国内外疫情数据，接下来我们将对世界各国当日数据进行探索性分析。在当日（2020年11月16日），全球疫情发展势头强劲，且在不同国家和不同地区中，疫情发展情况和爆发时间截然不同。为了对这种复杂多变的全球疫情形势做出直观的展示，在本部分的分析过程中，我们对各国现存
个人版 AI 辅助系统的尝试
"The Old Dwarf Forged A New Toy In His Mountain Workshop"
好书推荐丨人工智能B2B落地实战：基于云和Python的商用解决方案（清华社）
本期博主给大家推荐一本全新正版的好书：《人工智能B2B落地实战：基于云和Python的商用解决方案》！这本书来自清华大学出版社，是今年刚刚出版的新书哦，含金量超高滴~对人工智能感兴趣的小伙伴们快来看看吧！
利用线性回归实现股票预测分析
股价预测其实是一个较难拟合的问题，因为在现实生活中影响股价的因素有非常多，不只是过去股价有影响，不过为了体会LSTM网络的作用，本文中LSTM模型去对股价做一个大致的预测，只考虑时序因素，未掺杂其它影响因子，下图为拟合过后的图。由于是时序数据，那么过去一段时间的数据会对未来的数据产生影响，这里定义一
如何使用labelme中的AI多边形（AI-polygon）标注
通过这篇文章将学会如何使用labelme中的AI标注功能。
AI时代Python大数据分析
AI时代Python大数据分析
np.zeros_like()
np.zeros_like() 是一个 NumPy 函数，它可以创建一个新数组，其形状和类型与给定数组相同，但是所有元素都被设置为 0。例如：import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b = np.zeros_like(a)print
AI 大框架基于python来实现基带处理之TensorFlow(信道估计和预测模型,信号解调和解码模型)
在回归问题中，均方误差可以用来评估模型的性能，其中较小的均方误差表示模型的预测与真实值更接近。对于具有n个可能取值的离散变量，one-hot编码将其表示为长度为n的二进制向量，只有对应取值的位置上为1，其他位置上为0。解码的目标是将这些符号、样本或编码数据映射回原始的数字数据，以还原最初的信息。Se
anaconda3安装教程及更改默认环境保存路径
anaconda安装详细教程及更改默认环境保存路径
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
Python作为一种灵活且强大的编程语言，在金融大数据分析领域有着广泛的应用。通过以上示例代码，我们展示了Python在股票市场分析、投资组合优化和风险管理方面的应用。未来，随着人工智能技术的不断发展，Python将在金融领域发挥越来越重要的作用。通过本文，我们希望能够引导读者更深入地了解Pytho
Python 中的==操作符 和 is关键字
==操作符和is关键字，它们的用途不同，但由于它们有时可以达到相同的目的，所以经常会被混淆。
结合PCA降维的DBSCAN聚类方法（附Python代码）
PCA，全称，即主成分分析。是一种降维方法，实现途径是提取特征的主要成分，从而在保留主要特征的情况下，将高维数据压缩到低维空间。在经过PCA处理后得到的低维数据，其实是原本的高维特征数据在某一低维平面上的投影只要维度较低，都可以视为平面，例如三维相对于四维空间也可以视为一个平面）。虽然降维的数据能够
4种SVM主要核函数及相关参数的比较
本文将用数据可视化的方法解释4种支持向量机核函数和参数的区别
