数据缺失值的4种处理方法
缺失值的插补是在数据挖掘过程中为了不放弃大量的信息，而采用的人为干涉缺失值的情况，无论是那种处理方法都会影响变量间的相互关系，在对不完备信息进行补齐处理的同时，我们或多或少地改变了原始的数据的信息系统，对以后的分析存在潜在的影响，所以对缺失值的处理一定要慎重。在数据挖掘中，面对的通常是大型的数据库，
chatGPT能生成图片吗-chatGPT如何用
确定技术栈：您需要选择合适的技术栈来进行开发。您可以选择Javascript，HTML和CSS来构建前端界面，使用Node.js+Express.js来处理后端API的请求，使用Python以及相关的自然语言处理工具来建立和训练ChatGPT中文版模型。建立和训练ChatGPT中文版模型：您需要收集
SadTalker项目上手教程
最近发现一个很有趣的GitHub项目，它能够将一张图片跟一段音频合成一段视频，看起来毫无违和感，如果不仔细看，甚至很难辨别真假，预计未来某一天，一大波网红即将失业。虽然这个项目目前的主要研究方向还是基于cuda的脸部训练，生成动态的视频，但如果能够接入语音服务，利用ChatGPT实时生成对话prom
显卡的一些总结
显卡的一些总结
opencv--颜色识别
通常，相机在RGB颜色模式下工作，但这种模式受到光线的影响较大，所以在opencv中，用HSV（色彩、饱和度、亮度）模型对颜色进行定义。除此之外，opencv中有多种色彩空间，包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种，使用中经常要遇到色彩空间的转化
使用OpenCV进行YOLO对象检测
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达什么是YOLO？YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。YOLO 算法采用卷积
谷歌Colab 免费运行pytorch
Colaboratory 简称“Colab”，是Google Research 团队开发的一款产品。在Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说，Colab 是一种托管式Jupyter 笔记本服务。Colaborato
笔记本电脑部署本地离线版类似ChatGPT3.5的AI模型（CPU+内存运行）
Vicuna号称"小羊驼"，Vicuna是基于ShareGPT的7万条对话数据对LLaMA微调的模型，13b模型的效果据说可达到ChatGPT3.5 92%的效果，部分问答的评分甚至超过了ChatGPT3.5。里面vicuna-13B-1.1-GPTQ-4bit-32g.GGML.bin和vicun
数学建模笔记（六）：常微分方程及其应用
前为数学摆方程，后为拉普拉斯方程要确定每次积分后CCC的值利用MATLAB求解当ttt趋于正无穷大时，x(t)x(t)x(t)趋于x0x_0x0使用泰勒展开，方程二为线性更易求解，使用变量分离法求解预测长时间后的情况效益最大点小于r2\frac{r}{2}2r拿Es1E_{s1}Es1、Es2
统计分析——回归分析
在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
机器学习强基计划8-5：图解局部线性嵌入LLE算法(附Python实现)
局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE)限制样本在降维后的低维空间中的k近邻局部线性关系，等价于原始空间。本文详解LLE算法原理并给出Python实现
transformers包介绍——nlp界最顶级的包——可以不用 但不能不知道——python包推荐系列
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Chat-GPT 的优点、缺点和潜力，GPT 技术伦理概述，以及其功能的示例教程
在过去的两个月里，互联网一直沉迷于Chat-GPT（生成式预训练转换器），这是一种被认为是神奇的语言模型，可以写出类似人类的文章（包括防抄袭），能够编写代码以无论用户想要什么，让整个职业生涯都过时，似乎世界上几乎有任何答案！显然，当发布了显然具有无限解决方案的东西时，人们必然会利用它，滥用他们的工具
交叉验证之KFold和StratifiedKFold的使用（附案例实战）
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓
【目标检测】YOLOv5多进程/多线程推理加速实验
一个小小的实验记录
【深度学习实战】基于深度学习的图片风格快速迁移软件（Python源码+UI界面）
【深度学习实战】基于深度学习的图片风格快速迁移软件（Python源码+UI界面）
TensorFlow安装和下载（超详细）
本教程中的代码已经在以下平台上进行了测试：Windows 10，Anaconda 3，Python3.5，TensorFlow GPU，CUDA toolkit 8.0，cuDNN v5.1，NVDIA GTX 1070TensorFlow安装准备工作TensorFlow 安装的前提是系统安装了 P
YOLOv8实例分割训练自己的数据集保姆级教程
对数据集进行转换和划分。注意：在数据标注的时候将图片和json文件放在不同的文件夹里。如下图所示，另外新建两个文件夹txt 和json。新建json2txt.py文件，修改文件路径为自己的路径。新建split.py,修改文件路径为自己的路径。
很佩服的一个Google大佬，离职了。。
除此之外，他的高曾祖父George Boole还是著名的逻辑学家，也是现代计算科学的基础布尔代数的发明人，而他的叔叔Colin Clark则是一个著名的经济学家。除此之外，Hinton在他的学术生涯中发表了数百篇论文，这些论文中提出了许多重要的理论和方法，涵盖了人工智能、机器学习、神经网络、计算机视
YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
Python、YOLOv5、IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、损失函数
