【人工智能】关于人类大脑模型的一些数学公式
关于人类大脑建模的数学公式主要涉及到神经元网络、激活函数、学习算法等方面。这里是一些常见的数学公式（使用Markdown和LaTeX语法）。
分析多变量间因果关系的利器---结构方程模型（Structural Equation Modeling）
我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程，得到学员广泛认可。张老师，来自中国科学院，
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction=‘none‘)
reduction 参数用于控制输出损失的形式。
【Linear Probing | 线性探测】深度学习 线性层
深度学习linear probing
数学建模常用算法—马尔可夫预测
马尔可夫预测模型
Excel小技巧,使用函数（INDEX+MATCH）快速进行条件查询
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AI 大模型 LLM 的基础概念、核心算法原理数学模型和发展历史及其应用领域
文本摘要是指从大量的文本中提取关键信息，并生成简洁、易于理解的摘要。LLM能够通过对文本进行编码和自动摘要，从而提高文本摘要的质量和效率。总之，LLM是自然语言处理领域中的一个重要组成部分，它通过对大量数据进行训练，实现了自然语言理解、文本分类、机器翻译、文本摘要等多种自然语言处理任务。在未来的发展
Pandas DataFrame 数据存储格式比较
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。
【机器学习】人工智能概述（文末送书）
机器学习和人工智能，深度学习的关系人工智能（AI）：人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟、理解和执行人类智能任务的学科。它的目标是让计算机具备类似于人类的智能水平，可以进行推理、学习、感知和决策。机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它是让计算机通过从数据中学习和提取模式，自动改进执行特定任
多模态推荐系统综述
多模态推荐综述
faiss的简单使用
全称(Facebook AI Similarity Search)是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前较成熟的近似近邻搜索库。它包含多种搜索任意大小向量集（备注：向量集大小由RAM内存决定）的算法，以及用于算法评
15个基本且常用Pandas代码片段
以上这15个Pandas代码片段是我们日常最常用的数据操作和分析操作。熟练的掌握它，并将它们合并到工作流程中，可以提高处理和探索数据集的效率和效果。
20用于深度学习训练和研究的数据集
本文将整理常用且有效的20个数据集。
Pandas 2.1发布了
2023年3月1日，Pandas 发布了2.0版本。6个月后（8月30日），更新了新的2.1版。让我们看看他有什么重要的更新。
是否在业务中使用大语言模型？
但LLM究竟是什么，它们如何使你的企业受益?它只是一种炒作，还是会长期存在?
机器学习基础11-算法比较（基于印第安糖尿病Pima Indians 数据集）
比较不同算法的准确度，选择合适的算法，在处理机器学习的问题时是非常重要的。本节将介绍一种模式，在scikit-learn中可以利用它比较不同的算法，并选择合适的算法。你可以将这种模式作为自己的模板，来处理机器学习的问题；也可以通过对其他不同算法的比较，改进这个模板。
k210部署自行训练的口罩识别模型
自己训练了一个口罩识别模型，踩了不少坑
交叉熵简介
交叉熵（Cross Entropy）是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常被用作损失函数，用来衡量模型预测的结果与真实结果之间的差距。Hpq−i1∑npilogqi其中，pi表示真实分布中第i个事件发生的概率，qi表示模型预测分布中第i个事件发生的
AI时代,程序员需要焦虑吗?
ChatGPT 横空出世后，“AI 即将取代程序员” 的观点一度引发热议，至今尚未完全冷却。ChatGPT 是一种基于人工智能技术的对话生成系统，其受欢迎的程度在一定程度上说明了人们对于人工智能技术的兴趣和追求。但是，从目前的实际情况来看，人工智能技术还没有达到完全替代程序员的程度。首先，AI 技术
人工智能在机器学习中的八大应用领域
本文将介绍人工智能在机器学习中的八大应用领域，并通过适当的代码示例加深理解。人工智能在机器学习中的八大应用领域为我们带来了无限的创新和可能性。从自然语言处理到智能分析，从医疗诊断到环境保护，机器学习已经渗透到了各个领域，并持续推动着技术和社会的发展。随着技术的不断进步，人工智能和机器学习在各个领域的
