《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
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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。
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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!
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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。
【Python】判断语句 ③ ( if elif else 语句 | 语法简介 | 代码示例 )
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python3.8,3.9,3.10,3.11特性比较
最近计划将python2迁移到python3,由于本人学习时用的3.7版本,所以仅作大于3.7版本的比较。