手把手带你用Python和文心一言搭建《AI看图写诗》网页项目（附上完整项目源码）
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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例
在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。
传感器课后习题
安徽理工大学传感器技术期末复习必背
TimesNet:时间序列预测的最新模型
在本文中，我们将探讨TimesNet的架构和内部工作原理。然后将该模型应用于预测任务，与N-BEATS和N-HiTS进行对比。
投资组合--蒙特卡洛模拟(Python)
运行10000次随机构建的组合比例（不做空任何一只股票）模拟结果如下（右上角蓝色方块对应夏普比率最大的组合）有效边界及市场组合——蒙特卡洛模拟。获取全部模拟中夏普比率最大值。首先import需要用到的库。加载画图的库并忽略告警。
机器学习环境配置
在学习一段时间机器学习后，本菜鸟深受环境配置的毒打，故记录一点步骤为以后电脑万一需要格式化做准备以及为新人提供一点帮助吧。本文讲述内容包含python、tensorflow、anaconda、Numpy、jupyter、CUDA、Pytorch的安装。
使用LabelMe标注目标检测数据集并转换为COCO2017格式
COCO数据集是模板检测中经典和标准格式，当我们使用LabelMe给目标检测打标签后，如何转换为COCO数据集格式呢？转换成功后又如何可视化COCO数据集检验是否标注和转换正确呢？
车牌识别数据集（蓝牌、黄牌、绿牌）及相关转换代码
车牌识别数据集（可识别车牌字符），已经手工标注并筛选好可直接使用。
基于ros和openpcdet使用自己的雷达进行实时三维目标检测
使用openpcdet和ros进行实时三维检测，用自己的雷达。
AI语音合成 VITS Fast Fine-tuning，半小时合成专属模型，部署训练使用讲解
功能，或者自建内网穿透。
手把手教你打造自己的AI聊天机器人程序（讯飞星火API）
使用讯飞星火API打造自己的AI聊天机器人程序
常用的相似度度量总结：余弦相似度，点积，L1，L2
本文将介绍几种常用的用来计算两个向量在嵌入空间中的接近程度的相似性度量。
Python 数据可视化-2子图操作
数据可视化--2创建子图：通过subplot()函数创建单个子图、通过add_subplot()方法添加和选中子图、通过subplots()函数创建多个子图
三个主要降维技术对比介绍：PCA, LCA,SVD
本文将深入研究三种强大的降维技术——主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和奇异值分解(SVD)。我们不仅介绍这些方法的基本算法，而且提供各自的优点和缺点。
Py之pymc：pymc的简介、安装、使用方法之详细攻略
Py之pymc：pymc的简介、安装、使用方法之详细攻略目录pymc的简介pymc的安装pymc的使用方法pymc的简介 PyMC（以前称为PyMC3）是一个专注于高级马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）和变分推断（VI）算法的Python包，用于贝叶斯统计建模。其灵活性和可扩展性使其适用于各种问题
头歌--机器学习之决策树
1、下列说法正确的是？（AB）A、训练决策树的过程就是构建决策树的过程B、ID3算法是根据信息增益来构建决策树C、C4.5算法是根据基尼系数来构建决策树D、决策树模型的可理解性不高2、下列说法错误的是？（B）A、从树的根节点开始，根据特征的值一步一步走到叶子节点的过程是决策树做决策的过程B、决策树只
拉普拉斯算子
介绍哈密尔顿算子，梯度，散度和拉普拉斯算子，及将拉普拉斯算子应用到图片上，利用拉普拉斯卷积核对图像进行边缘化处理
U-Net 模型改进和应用场景研究性综述
参考之前的一篇文章：U-Net代码练习结构性改进就三种情况，编码器解码器改进，跳连接改进，以及模型整体结构改进；大 部 分 改 进 工 作是在原有模块的基础上，增加残差模块、Dense 模 块 、Inception 模 块 、Attention 模 块 等 经 典 网 络 模 块 ， 或 综 合 运
使用python实现LDA线性判别分析
LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。LDA的目标是找到一个投影轴，使得经过投影后的两类样本之间的距离最大，而同一类样本之间的距离最小。LDA的过程可以分为以下几步：1.计算
计算机视觉——【数据集】MOT17、COCO数据输入格式、数据集可视化脚本
如下所示，该数据集中的文件结构如图所示。MOT17有21个训练集和21个检测集。
