基于OpenFOAM和Python的流场动态模态分解：从数据提取到POD-DMD分析
本文探讨了Python脚本与动态模态分解(DMD)的结合应用。我们将利用Python对从OpenFOAM模拟中提取的二维切片数据进行DMD计算。这种方法能够有效地提取隐藏的流动模式,深化对流体动力学现象的理解。
交易积累-BR
BR指标是由中国的技术分析师发展起来的，它通过比较股票或市场在一定时间内的上涨能量与下跌能量来评估市场情绪和潜在的趋势变化。在实际应用中，BR指标可以作为市场情绪的一种参考，帮助投资者判断市场是处于乐观状态还是悲观状态，从而在一定程度上预测市场的潜在变动趋势。然而，由于单一指标存在局限性，投资者在作
交易积累-BIAS
相反，在下跌趋势中，BIAS维持在负值区域，表明下跌趋势得到了确认。这里的“移动平均价”通常指的是某个特定周期的简单移动平均（SMA），例如6日、12日、24日或更长周期的移动平均价。投资者在实际操作中应根据自身经验和市场环境，对BIAS指标的参数和使用方法进行适当调整，并结合其他分析手段共同使用。
【AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营】体验教程傻瓜版
随着人工智能技术的不断发展，其在电子商务领域的应用显著提升了业务处理效率，并为商家提供了包括个性化推荐、用户行为分析、库存优化以及市场趋势预测等在内的多项重要功能。鉴于此，开发一个既高效又稳定的AI数据分析平台对于电商企业来说至关重要。本指南的目标是指导开发者如何结合腾讯云提供的高性能计算服务与``
为什么人工智能用 Python？
第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。对于人工智能领域的从业者来说，这意味着他们可以轻松地获取到最新的技术资讯、教程和解决方案，从而加速自己的学习和成长。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的
【人工智能环境搭建】Win11+WSl2+Ubuntu+CUDA+cuDNN+Pytorch搭建教程
作为一名科班研究生，在科研环境方面踩了很多坑，历时两天终于搭建成功环境，借此契机想将其中的坑之处与大家分享，帮助刚入门的小白避免一些坑。下面就开是我们今天的教程吧！本次教程版本：Win11、WSL2、Ubuntu22.04、CUDA12.4、cuDNN8.9.7、Pytorch2.4.1、pytho
智能方法求解-圆环内传感器节点最大最小距离分布
智能方法求解-圆环内传感器节点最大最小距离分布。采用了一种基于凸优化的方法来调整传感器节点在圆环区域内的位置分布，以最大化邻近节点之间的距离，从而减轻电磁互扰。智能方法采用了两种方式：1）一是采用模拟退火算法的优化思路不断调整节点位置，逐步优化最小距离；通过将模拟退火算法与序列二次规划（SLSQP）
简单线性插值去马赛克算法的Python实现
马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列（CFA）生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式，其中包括红（R）、绿（G）和蓝（B）三种滤光片，以特定模式排列。去马赛克过程就是从这种单通道图像中恢复出三通道（RGB）的彩色图像。本文实现的去马赛克算法是基于简单线性插值的。它利用邻近像
数据准备指南：10种基础特征工程方法的实战教程
特征工程是将原始数据转化为更具信息量的特征的过程。本文将详细介绍十种基础特征工程技术，包括其基本原理和实现示例。
浅谈人工智能之python调用通义千问API
第一步：我们登录第二步：点击界面上查看我的API-KEY第三步：在跳出来的界面中，点击创建API-KEY第四步：在跳出来的界面中，在描述中输入“test”，然后点击确定第五步：我们可以看到我们创建的API-KEY至此，我们创建完成API-KEY。
【Mind+】掌控板入门教程01 “秀”出我创意
项目小结 ￭ 掌握掌控板上文字动态显示的方法 ￭ 了解OLED显示屏 ￭ 学习坐标系，了解掌控板上的坐标系是如何建立的
大模型科普：大模型与传统AI的区别
本文详尽地介绍了大模型（特别是大规模语言模型LLM）的基本概念、与传统AI的区别、训练过程以及生成答案的机制，这对于理解当前AI技术的前沿进展非常有帮助。
[AI]小白向的YOLO安装教程
介绍了YOLO的安装和简单的进行对象检测。
open_ai-maddpg_Multiagent-particle-envs环境搭建过程
利用Anaconda安装python3.6环境，搭载openAI的Multiagent-particle-envs环境全过程，开发MADDPG算法。
稀疏促进动态模态分解（SPDMD）详细介绍以及应用
在机器学习和人工智能领域，SPDMD的应用场景广泛。它可用于图像处理和计算机视觉中的特征提取和降维.在时间序列分析中，SPDMD可以识别复杂数据中的主要趋势和周期性模式
人工智能在医疗领域的十大应用场景
基于超过千亿精细化Token训练，满足高质量数据要求和精细化数据处理，为医学科研、临床辅助等方面进行赋能，新一代科研数据平台能够从AI阅读总结文献、自然语言病历搜索到智能数据加工、自动化统计分析、论文初稿智能生成等全面支持临床科研人员，将科研产出论文周期从6-12个月加速至1-2月。该大模型拥有38
【AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营】基于Langchain的电商可视化分析
本文我们将使用腾讯云的高性能应用平台 HAI 和TDSQL-C MySQL Serverless版，构建一个AI驱动的电商数据分析系统。HAI提供强大的GPU计算支持，使复杂的AI模型（如大语言模型LLM）部署更加便捷；而TDSQL-C MySQL Serverless是一款高度弹性的云数据库，完全
高频因子--tick级别订单流因子计算(附代码)
高频因子的入门计算--订单流因子
奇异值分解（SVD）关键概念以及物理意义
Q： 为什么需要低秩近似A：为了减少计算消耗，提高效率。Q：什么是“低秩近似”？A：低秩近似（low-rank approximation）是一种通过保留矩阵中最重要的特征分量，来减少矩阵维度和复杂度的方法。
交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节
在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）和二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系，并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。
