【数学建模】【优化算法】：【MATLAB】从【一维搜索】到】非线性方程】求解的综合解析
从一维搜索问题到非线性方程求解的各种优化算法，包括黄金分割法、线性规划、梯度下降法、拉格朗日乘数法、二次规划、混合整数线性规划、多目标规划、极大最小化、半无限优化、线性最小二乘法和牛顿法等。
聊聊文档解析测评里的表格指标
今天，我们来聊聊PDF解析过程中的一项重难点——表格。我们需要直面表格样式的复杂多变：无线表、合并单元格、跨页表格、超密集表格和不规则表单的还原，单元格内多行文字的还原等。在一些情况下，还会有扫描模糊或倾斜、表格中含有手写内容这些难度叠加buff。
大模型日报｜20 篇必读的大模型论文
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一键音频驱动图片数字人项目——EchoMimic(附整合包)
阿里出品数字人相关项目——EchoMimic。整合包已发布！
用 AI 写小说-实操全过程讲解
用AI写作全过程
大模型应用开发实例-调用闭源大模型API
本专栏着重于学习大模型应用相关知识，不会描述大模型整体框架、大模型微调等细节训练知识，主要语言是python，适合于有一定代码基础学习人员。本章节主要是通过一个简单应用了解大模型，调用大模型API创建对话。后面章节会进行本地部署大模型等应用内容。
PDF解析，还能做得更好
随着大模型文档智能应用逐渐步入正轨，文档解析类产品成为其中重要的一环。文档解析工具能够“唤醒”沉睡在PDF文件中的知识，将其转化为机器能够识别、读取的信息，将可用数据从txt、csv格式扩展到大批量的电子档、扫描档文件，为数据处理、大模型训练、RAG系统开发提供优质的“燃料”。近期，文档解析的赛道越
Blackbox AI-跨时代AI产物，你的私人编程助手
Blackbox AI 点击链接即可跳转使用，无需登陆即可体验，登陆可解锁更多功能，下面给大家详细讲解实际应用强劲能力！Blackbox是专门为程序员量身定制的语言大模型，是一款多功能的私人智能助手，无论是他的代码聊天功能、个人ai助理、代码广场等功能，都是可以极大的帮助程序员提高工作效率，快速开发
2024年最新GPT 4o访问入口及使用指南
最新的GPT服务支持自定义模型训练，你可以根据自己的数据和需求训练专属模型。详细的训练步骤可以参考API文档中的说明。2024年最新的GPT访问入口和使用方法为广大用户和开发者提供了更加便捷和强大的工具。通过本文的介绍，相信你已经掌握了基本的访问和使用技巧。希望GPT能够在你的工作和生活中发挥更大的
GPT-4o mini：开启人工智能新篇章
GPT-4和GPT-4o不是早就出来了吗？为什么GPT-4o mini的出世引来这么大的轰动呢？因为它免费、因为它快、因为它接口便宜、因为它同步开启了GPT-4o-mini-2024-07-18的微调。因为你还没有点开文章，所以不知道啊~
【人工智能】Transformers之Pipeline（十）：视频分类（video-classification）
本文对transformers之pipeline的视频分类（video-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用代码极简的代码部署计算机视觉中的视频分类（video-classificatio
Datawhale AI 夏令营 催化反应产率预测
函数将SMILES字符串列表转换为分子指纹向量的列表。本次比赛提供在药物合成中常见的多种催化反应实验数据，其中包括反应的底物、包括催化剂在内的反应添加剂、反应溶剂以及反应产物，期待选手通过分析反应数据，利用机器学习、深度学习算法或者大语言模型，建立。通过对反应中所包含的反应底物、添加剂、溶剂以及产物
精简模型，提升效能：线性回归中的特征选择技巧
递归特征消除（RFE）、顺序前向选择（SFFS）、和顺序后向选择（SBFS）都表明，‘weight’、‘model year’和‘horsepower’是最重要的特征。仅使用这三个特征，我们就能获得可靠的 R² 分数0.823，与使用七个特征的基础模型相比，其 R² 分数也是0.823。（这些 R²
LangChain4j-RAG基础
对于矢量搜索，这通常涉及清理文档，用额外的数据和元数据丰富它们，将它们分成更小的片段（也称为分块），嵌入这些片段，最后将它们存储在嵌入存储（又称为矢量数据库）中。这里需要结合官方的示例学习, Metadata算是一个很重要的东西, 可以按照我们想要的方式把不同的文档数据进行隔离和过滤, 这样可以实现
Adam-mini：内存占用减半，性能更优的深度学习优化器
Adam-mini基于Hessian矩阵的结构，将模型参数划分为多个块，每个块使用单一的平均学习率，从而大幅减少了需要存储的学习率数量。在非LLM任务中的实验结果进一步验证了Adam-mini的广泛适用性。Adam-mini不仅在内存占用和计算效率方面具有优势，还能在多种任务中保持或提升模型性能，是
GraphRAG：一种新型的RAG技术
微软前几天发布的 GraphRAG 架构非常厉害，但是具体的原理和内容可能不太好理解。Neo4j 的 CTO 写了一篇详细的文章《GraphRAG 宣言：为 GenAI 增加知识》，通俗易懂的介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG的优势、知识图谱的创建和利用知识图
Python酷库之旅-第三方库Pandas(056)
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Python酷库之旅-第三方库Pandas(055)
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【人工智能】穿越科技迷雾：解锁人工智能、机器学习与深度学习的奥秘之旅
在这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）正深刻改变着我们的生活。在本文中，我们将首先概览人工智能的广阔天地，包括其基本概念、发展历程以及推动其发展的三大关键要素，通过生动的案例，让读者对人工智能有一个初步而全面的认识。随后，我们将深入机器学习的腹地，从基础概念讲起，逐步剖析机器学习的工作流程、特征
