【自然语言处理】用Python从文本中删除个人信息-第二部分
根据维基百科，NER是：命名实体识别（NER）（也称为（命名）实体识别、实体分块和实体提取）是信息提取的一个子任务，旨在定位非结构化文本中提到的命名实体，并将其分类为预定义的类别，如人名、组织、位置、医疗代码、时间表达式、数量、货币值、百分比等。因此，这一切都是关于寻找和识别文本中的实体。一个实体可
加速Python循环的12种方法,最高可以提速900倍
在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。
基于随机森林的假新闻检测项目
关于数据集在预处理、特征提取和模型分类方面，Getting Real about Fake News似乎最有希望。原因是所有其他的数据集都缺乏文章/声明文本产生和发布的来源。引述文章文本的来源对于检查新闻的可信度至关重要，并进一步帮助将数据标记为假的或不可信的。
pycharm安装及AI工具CodeGeeX插件安装
安装之后右侧就会出现codeGeeX的图标，点开后可以使用AI的功能了，有AI翻译，添加注释等功能。国外网站比较慢，经常会下载超时失败，所以可以修改为国内的源。这个目前是免费的，只需要注册账号并登录下就可以了!下载失败的话，官网下载后手动指定。插件市场搜Code GeeX安装。
机器学习——期末复习
机器学习期末考试复习大纲
【机器学习项目实战10例】（七）：基于逻辑回归方法完成垃圾邮件过滤任务
下载下来的数据集是csv格式的，每条数据有两列，分别是文本内容和对应的标签（ham or spam）。我们首先利用python的pandas库读取csv文件中的数据，然后先对数据进行简单分析，然后对数据进行预处理，最后是将文本内容向量化，文本向量化后才可以利用算法模型进行文本分类任务。（1）读取数据
ChatGPT4和python完美融合，快速完成数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写
1、传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）2、利用ChatGPT4 及插件实现联网检索文献3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容（三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词
安装搭建AI开发环境（保姆级教程）
公司需要开发的新产品涉及到AI相关，需要搭建AI深度学习开发环境，笔者使用本地VS Code+远程jupyter服务器方便调试代码。
hnu计算机与人工智能概论5.26（方程求根）
hnu计算机与人工智能概论作业
hnu计算机与人工智能概论5.26（梯度下降法）
hnu计算机与人工智能概论作业
OSTrack的一些代码执行命令讲解
执行如下命令可以生成路径文件，分别会在OSTrack/lib/train/admin目录和OSTrack/lib/test/evaluation目录下生成local.py文件，里面是各种路径的默认设置。配置文件为OSTrack/experiments/ostrack/vitb_256_mae_ce_
Python到机器学习再到深度学习：一条完整的人工智能学习之路
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天池教学赛：银行客户认购产品预测
本次赛事由于样本不均衡的问题，简单训练可以到0.95左右，但要往上提分则需要不断的调参测试，让模型逼近数据的上限，最终通过多模型的中和，提高分数上限
【人工智能】实验二: 洗衣机模糊推理系统实验与基础知识
设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。
【人工智能】实验三 A*算法求解八/十五数码问题实验与基础知识
- 以8数码问题和15数码问题为例实现A*算法的求解程序（编程语言不限）。- 设计两种不同的估价函数。
零基础学人工智能：TensorFlow 入门例子
从这个例子中我们可以大致知道 TensorFlow 的运行模式：例子中是每次都要走一遍训练流程，实际上是可以用 tf.train.Saver() 来保存训练好的模型的。这个入门例子完成之后能对 TensorFlow 有个感性认识。TensorFlow 没有那么神秘，没有我们想的那么复杂，也没有我们想
一文读懂分类模型评估指标
模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分，用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵，准确性，精度，召回率和F1分数。
【粉丝福利社】AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀（文末送书-进行中）
ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人，它使用了大规模的自然语言处理技术和深度学习模型，可以与用户进行交互式对话。ChatGPT的核心是一个强大的语言模型，它可以理解用户的输入，并生成有逻辑和语法的响应。这个模型在训练过程中使用了大量的语料库，从而学习了语言的结构和规则。ChatGPT可以用于各种
【人工智能】实验四：遗传算法求函数最大值实验与基础知识
采用遗传算法求解函数最大值。
AI时代Python量化交易实战：ChatGPT引领新时代
本书是一本旨在帮助架构师在人工智能时代展翅高飞的实用指南。全书以ChatGPT为核心工具，揭示了人工智能技术对架构师的角色和职责进行颠覆和重塑的关键点。本书通过共计 13 章的系统内容，深入探讨AI技术在架构设计中的应用，以及AI对传统架构师工作方式的影响。通过学习，读者将了解如何利用ChatGPT
