数据稀缺条件下的时间序列微分：符号回归(Symbolic Regression)方法介绍与Python示例
有多种方法可以处理时间序列数据中的噪声。本文将介绍一种在我们的研究项目中表现良好的方法,特别适用于时间序列概况中数据点较少的情况。
量化小白也能自动化挖掘出6万+因子
君子性非异也，善假于物也
利用未标记数据的半监督学习在模型训练中的效果评估
本文将介绍三种适用于不同类型数据和任务的半监督学习方法。我们还将在一个实际数据集上评估这些方法的性能，并与仅使用标记数据的基准进行比较。
【Mind+】掌控入门 项目13 贪吃蛇
项目小结掌握掌控板函数、变量的使用学习列表，存储和调用多组字符，完成复杂任务了解数据类型，掌握数据类型转换方法
AI视频混剪
"AI 智能混剪"是一款极具创新性和实用性的视频处理软件。
使用ClassificationThresholdTuner进行二元和多类分类问题阈值调整，提高模型性能增强结果可解释性
本文将深入探讨阈值调整的具体机制 — 特别是在多类分类问题中,这个过程可能会比较复杂。我们还将介绍一个名为 ClassificationThresholdTuner 的开源工具,这是笔者开发的一个自动化阈值调整和解释的工具。
人工智能发展史
1982年，马尔（David Marr）发表代表作《视觉计算理论》提出计算机视觉（Computer Vision）的概念，并构建系统的视觉理论，对认知科学（CognitiveScience）也产生了很深远的影响。通过误差的梯度做反向传播，更新模型权重, 以下降学习的误差，拟合学习目标，实现'网络的万
opencv-python图像增强七：图像亮度对比度饱和度调整
在图像处理领域，对比度、亮度和饱和度是影响图像视觉效果的重要因素。合理调整这三个参数，可以使图像更具表现力，满足不同场景的需求。本文将带领大家使用OpenCV，这一强大的开源计算机视觉库，轻松实现图像对比度、亮度和饱和度的修改。本文将从基础知识入手，详细介绍如何使用OpenCV对图像进行操作，包括对
Pytorch安装
Pytorch的详细安装过程
pytorch-scheduler（调度器）
scheduler（调度器）是一种用于调整优化算法中学习率的机制。学习率是控制模型参数更新幅度的关键超参数，而调度器根据预定的策略在训练过程中动态地调整学习率。优化器负责根据损失函数的梯度更新模型的参数，而调度器则负责调整优化过程中使用的特定参数，通常是学习率。调度器通过调整学习率帮助优化器更有效地
AI的IDE：Cursor配置虚拟python环境（conda）
Cursor是一个AI的IDE，是从VSCode源代码中fork出来的，专注于和AI一起Coding而生。https://www.cursor.com/是官方地址。最近开始逐渐的试用Cursor，之前一直是VSCode的重度用户，python技术栈，因此Anaconda使用也很频繁。试用中发现Cur
长短期记忆网络（LSTM）预测模型及其Python和MATLAB实现
# LSTM预测模型背景长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），于1997年首次由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出。LSTM主要用于处理和预测序列数据中的时间依赖关系，能够有效地解决传统RNN
AI恶搞《黑神话：悟空》爆火！
AI恶搞《黑神话：悟空》爆火~
我的开源项目-AI自生成系统巡检报告项目简介
在介绍AutoGenInspection架构前，我想先简要提及基于规则的系统架构（Rule-Based System Architecture）。在软考系统架构师的学习内容中，包含有基于规则的系统架构的学习，于是我也简单对此架构风格拓展学习了下。基于规则的系统架构是一种以规则集为核心，通过规则引擎来
【扩散模型思考记录（二）】什么是隐空间？为什么要引入隐空间？
引入隐变量空间（latent space）是生成模型中常用的技术，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。通过这种方法，可以将复杂的高维数据分布映射到一个相对简单的低维隐变量空间，从而简化采样过程。引入隐变量空间的核心思想是通过一个相对简单的低维表示来捕捉数据的复杂分布。这使得我们可以从标
cuda安装使用问题，print(torch.cuda.is_available())，仍然输出false，如何解决？
🏆本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
颜色传感器 - 从零开始认识各种传感器【二十三期】
颜色传感器（Color Sensor）是一种能够检测和识别颜色的传感器，它广泛应用于工业自动化、机器人技术、智能家居、消费电子等领域。颜色传感器通过测量物体表面反射的光来确定其颜色，通常包含一个或多个光源（如LED）和一个光电探测器。
大模型从入门到精通——基于智谱AI和LangChain实现RAG应用(一)
ZhipuAILLM_call_llm_type通过插入特定的上下文和问题来生成提示，适用于自然语言处理模型。它确保模型生成的回答简洁明确，并在回答结束时添加template = """使用以下上下文来回答最后的问题。如果你不知道答案，就说你不知道，不要试图编造答案。最多使用三句话。尽量使答案简明扼
如何从PyTorch迁移到MindSpore
相信做AI开发的小伙伴，有一大半用的都是PyTorch.我之前也是一直用PyTorch做开发。上个月参加了华为昇思25天打卡营，官方提供了充足的算力支持，几乎是不限时间不限量的那种，也让我体验了一把算力自由，好好感受了一番昇思框架。昇思真的是很好用的国产AI框架，但是因为之前的开发都是基于PyTor
EDA(Easy Decrypt AI) 算法推理工具
了解详情请私 解决你的逆向烦恼
