Box-Cox变换详解
①Box-Cox变换方法介绍 ②Box-Cox变换归一化与其他归一化方法的区别 ③Box-Cox变换的优缺点
MultiHeadAttention多头注意力机制的原理
MultiHeadAttention多头注意力作为Transformer的核心组件，其主要由多组自注意力组合构成，Attention Is All You Need，self-attention。
新手小白的AI训练指南
Python是一种非常流行的编程语言，也是许多开发人员用于开发和训练人工智能（AI）算法的首选语言。Python的简单性和易于使用的语法，使得开发人员可以更快地构建AI应用程序，而不必花费太多精力学习新技能。如果你也想开始学习如何利用Python构建AI应用程序，那么本篇入门教程就是你所需要的。目录
⏰AI 孙燕姿 | AI 音色克隆⏰RVC 使用图文教程⏩无难度男女换声（伪音）、 AI 孙燕姿！
根据本文，可以很简单实现：音乐干声分离：背景音（BGM）与人声（干声）的分离；训练个人音色模型：作为模仿其他干声素材的音色数据；男女换声（伪音）：基于异性干声素材，进行实时转化声音为异性声音；AI 唱歌：仅作基础的模拟演唱，仍需进行调音等等操作，才可以达到完美；音色融合：不同音色的特征融合出一个全新
谷歌发布一个免费的生成式人工智能课程
谷歌推出了一个生成式人工智能学习课程，课程涵盖了生成式人工智能入门、大型语言模型、图像生成等主题。
【人工智能AI】MaaS：模型即服务的未来已来
模型即服务是一种云计算模式，它提供了一种将作为服务（MaaS 服务）的方式，允许用户在不需要拥有自己的硬件设备或专业技能的情况下，使用高质量的机器学习算法和模型。。MaaS 已经成为了人工智能和机器学习领域的热门趋势之一，它将对多个行业产生广泛的影响，如医疗保健、金融、零售、自动驾驶等。
chatGPT的API一次多少钱-怎么用chatGPT解决问题
使用ChatGPT解决问题一般需要以下几个步骤：确认问题类型：在使用ChatGPT解决问题前，需要明确问题的类型，如文本生成、文本分类、机器翻译、情感分析等。准备数据和模型：ChatGPT需要数据和模型来进行模型训练或模型 fine-tuning。在准备数据时，需要收集相关的数据，并对其进行清洗和处
Python自动人工智能训练数据增强工具 | DALI介绍(含代码)
深度学习模型需要数百 GB 的数据才能很好地概括未见过的样本。数据扩充有助于增加数据集中示例的可变性。当数据增强的选择依赖于设置模型训练的工程师的领域知识、技能和直觉时，传统的数据增强方法可以追溯到统计学习。出现了自动增强以减少对手动数据预处理的依赖。它结合了应用自动调整和根据概率分布随机选择增强的
ChatGPT中文指令（Prompt）角色预设大全！让你的AI更懂你！
ChatGPT的回答总是不令人满意，那可能是你对AI下错了指令/提示词（Prompt），想要ChatGPT更懂你，回答更精准，就要给它下对指令。在国外有大佬们已经整理出一些标准的问话模板，直接拿来使用后，效果极佳！把已经过验证的优质问法可以直接拿来用，希望可以帮到你更好地入手chatGPT！总结来说
XGBoost详解（原理篇）
XGBoost全称为eXtreme Gradient Boosting，即极致梯度提升树。XGBoost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器（个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法）。Note：关于Boosting算法
CODESYS增量式PID功能块(ST完整源代码）
增量式PID的详细算法公式和博途源代码，请参看下面的文章链接：博途1200/1500PLC增量式PID算法(详细SCL代码)_博图scl语言pid增量编码器_RXXW_Dor的博客-CSDN博客。
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。
机器学习题目汇总
机器学习题目
理解控制变量、内生变量、外生变量、工具变量
1.解释变量（或自变量）：解释变量是指作为研究对象，用于解释某个现象或行为模式的变量。其中有些解释变量是直接影响被解释变量的，有些则是间接或中介影响的。在回归分析中，解释变量通常被放在方程的右边。2.被解释变量（或因变量）：被解释变量是指通过解释变量来解释其变化产生的影响的变量，也可以称为因变量。在
详解 Tree-structured Parzen Estimator（TPE）
TPE（Tree-structured Parzen Estimator），是一种基于树结构的贝叶斯优化算法，用于解决黑盒函数的全局最优化问题。在每次试验中，对于每个超参，TPE 为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型 l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型 g(x)，选择 l(x)/g
量化研究分享：使用LSTM模型预测股价
最近收到小伙伴的私信，说人工智能很火，问毛豆有没有可能用人工智能来炒股呢？今天毛豆就以时序分析中常用的LSTM模型为例，来和大家分享一下机器学习技术是如何应用于股价预测的。
PID算法
关于各种PID改进算法的笔记
Chat Gpt 4.0 API接口技术对接
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer网络架构的自然语言处理模型，能够生成自然、连贯的语言文本。GPT API接口技术是指将GPT模型应用于API接口开发，使得通过API能够实现自然语言生成的功能。GPT API接口技术的具体实
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。
什么是过拟合？过拟合的10个解决办法都有哪些？
过拟合的10种解决办法！
