2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题完整数据分析与预测（5.针对完整数据的组合预测-机器学习+深度学习）
最终将该商品未来三个月的商品需求预测出来，并且进一步建立组合预测模型尽心给处理，组合预测最简单的一种方式就是线性加权，以机器学习预测结果作为基准，考虑时间序列的深度学习进行加权，得到最终预测结果。根据验证集对比效果可以看出，按照周的时间粒度预测，模型的泛化能力有所增强。这是因为按照周的时间预测可以保
PyTorch 进行多步时间序列预测详细教程
PyTorch 进行多步时间序列预测详细教程
Python实现朴素贝叶斯分类器
python无框架实现朴素贝叶斯分类器
多模态模型学习1——CLIP对比学习 语言-图像预训练模型
学了一些多模态的知识，CLIP算是其中最重要也是最通用的一环，一起来看一下吧。CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-Training，中文是对比语言-图像预训练，是一个预训练模型，简称为CLIP。该模型是 OpenAI 在 2021 年发布的，最初用于匹配图像
深度学习图像识别笔记（三）：yolov5检测结果分析
yolov5学习
AI工具究竟是帮手还是对手？
近日育碧开发了人工智能工具 Ghostwriter，可以一键生成游戏NPC对话。不少游戏开发者担心AI写手工具的出现会让自己“饭碗”不保，但Swanson表示这个工具只是为了提供第一稿的 barks来减少对话生成工作的繁琐度。AI工具究竟是帮手还是对手？对此你怎么看，一起来聊聊你的看法吧！
当下火爆出圈的 ChatGPT ，你了解多少？
什么是 ChatGPT？ChatGPT 的特点、用途以及初体验。
（文末送18本ChatGPT扫盲书）从一路高歌到遭多国“封杀”，ChatGPT未来将是什么样子？
的问题，梳理了AI及AIGC的发展脉络，描述了ChatGPT的诞生过程，分析了ChatGPT的技术实现原理，讲解了ChatGPT的使用方法、基于API的用例以及在Web3和元宇宙领域的应用，最后对ChatGPT和AI的未来进行了展望。未来，随着计算机硬件技术的不断提高，ChatGPT可以借助更加先进
python姿态检测实现多人多姿态识别python行为识别openpose行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类
将待识别视频序列的每帧静态图像输入训练好的空间通道卷积神经网络，对网络参数进行微调后，进行训练和测试，并输出待识别视频序列的每帧静态图像对应的各个类别的概率值；h和w分别是第t帧静态图像的宽度和高度；步骤三、采集待识别视频序列，将待识别视频序列切割为每帧静态图像来作为训练集和测试集数据，对步骤二训练
AutoGPT也有Web UI了
现在AutoGPT也有了Web UI，在本文中我们将介绍如何通过Web UI使用AutoGPT。
深度卷积神经网络（AlexNet）
在LeNet提出后，卷积神经网络在计算机视觉和机器学习领域中很有名气。但卷积神经网络并没有主导这些领域。这是因为虽然LeNet在小数据集上取得了很好的效果，但是在更大、更真实的数据集上训练卷积神经网络的性能和可行性还有待研究。事实上，在上世纪90年代初到2012年之间的大部分时间里，神经网络往往被其
足够惊艳，使用Alpaca-Lora基于LLaMA(7B)二十分钟完成微调，效果比肩斯坦福羊驼
从上面可以看到，在一台8卡的A800服务器上面，基于Alpaca-Lora针对指令数据大概20分钟左右即可完成参数高效微调，相对于斯坦福羊驼训练速度显著提升。参考文档LLaMA：斯坦福-羊驼。
巨型AI模型时代已结束，我们没搞GPT-5，搞的是GPT-4.99999
作为人的喜怒哀乐，作为人的文明与情感。科技这东西一旦被搞出来了，就是不可逆的，如果是个半成品，叫停还是有可能的，现在已经出来，叫停已经基本没有可能，除非下行政命令。否则，这东西只能往前走，不可能往后退的。他们认为，人工智能实验室和独立专家应在暂停期间，共同制定和实施一套先进的人工智能设计和开发的共享
零基础入门数据挖掘——二手车交易价格预测：baseline
本文是对阿里云天池竞赛——零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测的学习记录，是一个很简单的baseline。
【最详细教程Cursor】智能 AI 代码生成工具 Cursor 安装和使用介绍
Cursor.so 是一个集成了 GPT-4 的国内直接可以访问的，优秀而强大的免费代码生成器，可以帮助你快速编写、编辑和讨论代码。它支持多种编程语言，如 Python, Java, C#, JavaScript 等，并且可以根据你的输入和需求自动生成代码片段。Cursor.so 还可以帮助你重构、
参数与非参数检验：理解差异并正确使用
数据科学是一个快速发展的领域，它在很大程度上依赖于统计技术来分析和理解复杂的数据集。这个过程的一个关键部分是假设检验，它有助于确定从样本中获得的结果是否可以推广到总体。
人工智能、ChatGPT等火爆的当下 AI大模型爆发
4月18日，火山引擎在其举办的“原动力大会”上发布自研DPU等系列云产品，并推出新版机器学习平台：支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。火山引擎总裁谭待表示，AI大模型有巨大潜力和创新空间，火山引擎会服务客户做好大模型，共同推动各行业的智能化升级。可以在医学、环保、教育等领域发
Word2Vec模型——将文本转换成向量的方法
用Word2Vec模型提取单词的特征向量
KL散度和交叉熵的对比介绍
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）和交叉熵（Cross Entropy）是在机器学习中广泛使用的概念。这两者都用于比较两个概率分布之间的相似性，但在一些方面，它们也有所不同。本文将对KL散度和交叉熵的详细解释和比较。
