【关于时间序列的ML】项目 5 ：用机器学习预测天气
在我们可以对我们的机器学习模型做出和评估任何预测以预测天气之前，我们需要建立一个基线，一个我们希望用我们的模型击败的合理指标。在将我们的 wrangle 函数调用到我们的 global_temp 数据帧之后，我们现在可以看到我们的 global_temp 数据帧的一个新的清理版本，没有缺失值。数据准
JupyterLab 4.0 发布了
JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代版本，它提供了更强大的功能和更灵活的用户界面，6月6日，官方发布了JupyterLab 4.0的说明，并且说该版本是下一个主要的版本。
轻松玩转开源大语言模型bloom（四）
使用xturing库轻松微调bloom模型来回答中文问题。
YOLOv5-7.0版本+PyQt5
本项目是基于的 yolov5-7.0 版本配合 PyQt5 的可视化检测模型。
计算机视觉：场景识别（Scene Recognition）
计算机视觉：场景识别（Scene Recognition）
Python中GPT（超级简单）接口详细讲解（含代码）
下面是GPT的优缺点：预训练：GPT采用了大规模语料的预训练策略，避免了从零开始训练模型所需的大量标注数据，使得模型具有更强的泛化能力。上下文理解：GPT使用了Transformer网络结构，能够对句子的上下文进行全面理解，并在生成句子时考虑上下文信息，使得生成的句子更加自然流畅。可扩展性：GPT可
YOLOv5算法详解
YOLOv5输入端、Backbone、Neck以及输出端的算法内容和主要改进
【深度学习】图像去雾，去噪里常用的相似评价指标：PSNR（峰值信噪比） SSIM（结构相似度）MSE（均方误差）
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【AI选股】如何通过python调用通达信-小达实现AI选股（量化又多了一个选股工具）
ChatGPT火遍网络，那么有没有可以不用写公式就可以实现AI选股的方法？答案是有，今天我们就来试试通达信的小达，让小达按我们的要求去进行选股。这次写了通达信的AI选股，之前写过使用同花顺的问财AI选股，下面是传送门。需要的小伙伴自行学习。【AI选股】如何通过python调用wencai包实现AI选
Python中的Time和DateTime
Python在处理与时间相关的操作时有两个重要模块：time和datetime。在本文中，我们介绍这两个模块并为每个场景提供带有代码和输出的说明性示例。
NVIDIA显卡驱动及CUDA相关安装流程（包括多版本cuda切换）
NVIDIA显卡驱动及CUDA相关安装流程——包含多版本cuda切换
文心一言,通营销之学,成一家之言,百度人工智能AI大数据模型文心一言Python3.10接入
产品力而言，ChatGPT珠玉在前，文心一言还有很长的路需要走，用三国时期徐庶自比孔明的话来讲：“驽马焉敢并麒麟，寒鸦岂能配凤凰”。但是，也没必要一片挞伐之声，俄国著名作家契诃夫曾经说，“大狗叫，小狗也要叫”，ChatGPT虽然一座遥不可及的高峰，但是其他公司也无须放弃人工智能领域的研究，毕竟作为最
数学建模系列-预测模型（一）灰色预测模型
灰色系统是黑箱概念的一种推广。我们把既含有已知信息又含有未知信息的系统称为灰色系统。（1）用灰色数学处理处理不确定量，使之量化（2）充分利用已知信息寻求系统的运动规律（3）灰色系统理论能处理贫信息系统。
数学建模拓展内容：卡方检验和Fisher精确性检验（附有SPSS使用步骤）
例如将一个六个面的骰子投掷36次可以得到不同点数的出现频数。在正常情况下，各个点数的出现频率应该大致相等，如果通过卡方拟合度检验判断实际频率和预期频率确实存在显著差异，那么我们就有理由认为骰子本身存在问题。，用于检验一个分类变量的预期频率和观察到的频率之间是否存在显著差异。选择两个指定的类别变量作为
配置深度学习环境（tensorflow-gpu版）
tensorflow
【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战（附源码和数据集）
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生成模型经典算法-VAE&GAN（含Python源码例程）
深度学习是一种人工智能的技术，其最大的特点是能够对复杂的数据进行分析和处理。在深度学习中，生成模型和判别模型是两个重要的概念，它们可以帮助我们更好地理解深度学习的工作原理并实现不同的任务。生成模型和判别模型的区别在于，生成模型是通过学习输入数据的联合分布来进行预测和生成新的数据，而判别模型则是通过学
朴素贝叶斯(Naive Bayes)
朴素贝叶斯
YOLOv7+双目测距（python）
yolov7结合双目实现测距功能
这8个NumPy函数可以解决90%的常见问题
NumPy是一个用于科学计算和数据分析的Python库，也是机器学习的支柱。
