5本又快又水的sci期刊丨sci期刊推荐
值得注意的是：学术界近期动荡比较大，又快又水的sci被踢出的风险非常大，各自的出版商大都在积极地应对和调整，导致水刊的发表难度有所提升。同时，发表sci水刊的风险较大，也建议作者不要盲目的冒险，否则就成了能不能毕业的问题了。PLoS One是综合性开源SCI期刊，对稿件创新性或研究重要性的要求比较低
【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】Task 3《深度学习详解》-2 机器学习框架&实践攻略
本次的学习内容是一次关于机器学习作业实践的攻略。过程如下面的树状图所示：接下来让我们来具体解释一下图中的内容。
AI：283-独创FRMHead| 超越YOLOv8与RT-DETR的下一代目标检测头
YOLO（You Only Look Once）系列是目标检测领域的佼佼者，其模型在精度和速度上不断取得突破。YOLOv8作为该系列的最新版本，已经在多个检测任务中展现了其强大的性能。然而，面对新兴的检测需求和挑战，我们需要进一步优化YOLOv8的检测头，以提升其检测精度和速度。本文将介绍一种全新的
AI：279-深入探讨图像平滑处理：高斯与中值滤波的原理、实现与优化
在本教程中，我们详细探讨了高斯滤波和中值滤波的原理、实现方法、参数影响以及性能优化。通过这些知识，读者可以更加全面地理解并应用这两种滤波技术，进而提高图像处理任务的质量和效率。高斯滤波和中值滤波作为图像处理中的两种重要技术，各有其独特的优势与应用场景。通过合理选择和组合使用这两种滤波器，可以更好地应
机器学习 - 强化学习详解
通过对 Q-learning 和 PPO 算法的深入剖析，可以看到强化学习的核心在于通过与环境的持续交互，智能体能够不断调整其策略或值函数，以实现最优决策。Q-learning 通过更新 Q 表来找到最优策略，而 PPO 则通过策略优化直接改进策略网络，使智能体能够在复杂环境中稳定学习。无论哪种算法
使用GPU 加速 Polars：高效解决大规模数据问题
本文将详细讨论 Polars 中DF的概念、GPU 加速如何与 Polars DF协同工作，以及使用新的 CUDA 驱动执行引擎可能带来的性能提升。
Cursor IDE：AI驱动的革命性开发工具与未来编程的展望
人工智能（AI）的飞速发展，特别是在编程领域的应用，正引发一场前所未有的技术变革。传统的集成开发环境（IDE）已逐渐开始集成AI功能，例如GitHub Copilot和Devin等AI助手，帮助程序员更高效地编写代码。然而，近来迅速崛起的 **Cursor IDE** 引起了业界广泛关注，甚至连安德
AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理
深度学习、机器学习、神经网络和自然语言处理是AI领域的重要组成部分。这些技术正在改变我们与世界互动的方式，从语音助手到图像识别，再到自动翻译，它们在各个领域的应用前景广阔。通过掌握这些核心概念和实现方法，您将能够更好地理解和应用AI技术，从而在这一快速发展的领域中占据一席之地。
从0开始训练基于自己声音的AI大模型（基于开源项目so-vits-svc）
好久没更新了，但是按耐不住对人工智能大模型的好奇，这个项目很简单很微小，但也是一次尝试。留下一点笔记，做个纪念。最后吐槽一下，Ai唱的好像还没有我自己唱的好。
利用傅里叶变换实现时序数据的解耦
为了更详细地说明如何利用傅里叶变换来解耦时序数据，我们可以通过一个具体的例子来解释整个过程，包括如何提取趋势、周期性成分和噪声。假设我们有一组时序数据，表示某个地区的每日温度变化。在进行傅里叶变换之前，需要对数据进行一些预处理工作。例如，去除数据中的长期趋势成分。可以使用移动平均或多项式拟合等方法来
sheng的学习笔记-AI-规则学习（rule learning）
机器学习中的“规则”(rule)通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律或领域概念、可写成“若……，则……”形式的逻辑规则。“规则学习”(rule learning)是从训练数据中学习出一组能用于对未见示例进行判别的规则。一条规则形如：在数理逻辑中“文字”专指原子公式(atom)及其否定。
四种处理器（CPU、GPU、TPU、DCU）
具有高速的内存带宽和大容量的存储器，以支持大规模的模型和数据。概念：是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机、移动设备（平板电脑、智能手机）上图像运算工作的微处理器。用途：用于高效地执行人工智能和机器学习任务、用于图像识别、语音识别、自然语言处理、云计算平台等服务。用途：广泛应用于游戏、视频编辑、科学计
机器学习模型中特征贡献度分析：预测贡献与错误贡献
本文将探讨特征重要性与特征有效性之间的关系，并引入两个关键概念：预测贡献度和错误贡献度。
AI数字人硅基数字人模型训练模型网络结构和训练代码
AI数字人实时数字人硅基数字人模型推理代码和模型网络结构
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
阅读李宏毅老师苹果书及搭配视频的一次记录
足球比赛是否存在预测法？AI+泊松分布足球预测方法详解
综上所述，AI与泊松分布的结合已经成为了如今足球预测的“通解”，也是目前潜力较大的预测方案，随着AI技术的不断提升，以及开发者对于AI的深入利用，AI不仅会与泊松分布融合，还将与蒙特卡洛、贝叶斯、ELO等个项技术相互结合促进，得以让足球预测的命中率更进一步。示例系统提取码:91r7。
AI：285-YOLOv8改进深度解析 | DynamicHead检测头的原论文复现与性能评估
DynamicHead是YOLOv8中一个重要的改进组件，主要用于提高检测头的灵活性和适应性。该改进通过动态调整卷积核和特征图，从而更好地适应不同大小和形状的目标物体。DynamicHead的核心思想是根据输入图像的特征自适应地调整检测头的参数，以提高检测性能。
概率分布深度解析：PMF、PDF和CDF的技术指南
本文将深入探讨概率分布，详细阐述概率质量函数（PMF）、概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）这些核心概念，并通过实际示例进行说明。
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍（下）
2020年5月, OpenAI发布了GPT-3, 同时发表了论文“Language Models are Few-Shot Learner”《小样本学习者的语言模型》.通过论文题目可以看出：GPT-3 不再去追求那种极致的不需要任何样本就可以表现很好的模型，而是考虑像人类的学习方式那样，仅仅使用极少
吴恩达机器学习 第三课 week3 强化学习（月球着陆器自动着陆）
Coursera课程 吴恩达机器学习 第3课 ：无监督学习、推荐算法和强化学习
