手把手教你打造自己的 AI 虚拟主播
手把手教你搭建自己的 AI 虚拟主播（安装到上播）。
损失函数的理解
一、损失函数是什么？二、常用的损失函数1.均方误差2.交叉熵误差损失函数是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指
用Python实现TF-IDF算法：从原理到实现
在本篇博客中，我们介绍了TF-IDF算法的原理和Python实现代码。TF-IDF算法是一种用于衡量单词在文本中重要性的算法，常用于文本处理和信息检索等领域。TF-IDF算法的核心思想是将每个单词都赋予一个权重，该权重由该单词在文本中的频率（TF）和在整个文本集合中的频率（IDF）共同决定。TF值表
测试了Copilot辅助编程后，就离不开这个AI工具了
微软用chatGPT 4 对github copilot X 升级后，测试了其功能。copilot 与vscode结合，智能化程度之高，令我吃惊。下面介绍 Copilot 安装、使用步骤，以及对如何使用好这个工具.
《跟我学习AI量化投资》通过chatgpt进行选股，简单易懂，降低人为操作风险
主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。reg=456140。本接口即将停止更新，请尽快使用Pro版接口：https://tushare.pr
人工智能算法｜K均值聚类算法Python实现
现在假设有9个坐标点数据，它们分别是（3,2）、（3,9）（8,6）（9,5）（2,4）（3,10）（2,5）（9,6）（2,2）。(4)整理好的数据集和随机选取的质心会作为参数，交给函数minDistance进行聚类迭代计算。(2)安装完成后，可以根据实际情况改变数据集文件的地址，数据集是由loa
BraTS 2021脑肿瘤分割数据集介绍
本文详细介绍了BraTS 2021脑肿瘤分割数据集，介绍了该数据集中的数据和标签特点、官方制定的评价指标，并在文末给出了论文和数据集的下载链接。
模型不达标调整
稳健性检验通俗的讲，就是改变某个特定的参数，进行重复的实验，来观察实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化，如果改变参数设定以后，结果发现符号和显著性发生了改变，说明不是稳健性的，需要寻找问题的所在。一般根据自己文章的具体情况选择稳健性检验 ① 从数据出发，根据不同的标准调整分类，检验结果是否依然显
【一起撸个DL框架】2 节点与计算图的搭建
这一节将动手搭建一个简单的“计算图”，并在其上进行计算。目录:2 节点与计算图的搭建2.1 简介2.2 设计节点类2.3 节点类的具体实现2.4 搭建计算图进行计算2.5 小结2.6 题外话——节点存储的值
faceswap的正确安装步骤
下载后解压。
基于Segment anything的实例分割半自动标注
使用Meta AI的SAM，并添加了一个基本界面来标记图像，并保存COCO格式的掩码。
Python数据挖掘 数据预处理案例（以航空公司数据为例）
本文根据航空公司系统的客户基本信息数据（文末提供数据和代码），使用Python分别完成数据清洗、数据集成和数据可视化的操作，并给出了完整代码及图文说明，感兴趣的朋友可以进来详细了解。
本地部署 langchain-ChatGLM
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ChatGLM-6B 模型介绍及训练自己数据集实战
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annaconda环境的配置与安装（annaconda+torch）
好多小伙伴为配置和安装深度学习的环境而感到头疼，这也是神经网络入门的第一关，下面，就记录下一下annaconda+torch环境的配置与安装流程，供自己学习和记录用，如有不足请指正！
Jupyter Notebook 10个提升体验的高级技巧
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。在这篇文章中，我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
曙光超算平台如何使用以及常见问题
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去除多重共线性的5种方法，你学废了嘛？
以上就是对共线性特征筛选的5种方法，学会了吗？
基于闻达（wenda+chatGLM-6B），构建自己的知识库小助手
ChatGLM-6B是清华团队+智谱AI开发的，一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，具有 62 亿参数。被很多人视为ChatGPT的平替。但是由于ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性。解决这一问题的方式大体上有两种：一种是使用更大规模的模型来提升整体能力，提升其自我认知
AI绘图原理：让机器也拥有绘画的灵魂
随着人工智能的不断发展，AI绘图技术也越来越成熟。从最初的简单图像生成到现在的艺术风格转换，AI绘图已经成为一个独立的领域。本文将介绍AI绘图的基本原理，以及当前流行的几种技术，包括GAN、VAE等。同时，我们将通过实例详细解析AI绘图的具体实现过程，帮助读者更好地理解AI绘图的本质。
