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智元兔AI是基于大语言模型的人工智能助手，并且具有出色的写作能力。它能够根据用户提供的题目或要求，自动生成高质量的论文和文章。
信号处理--基于EEG脑电信号的深度学习情绪分类
本文为一个信号处理专题的课程项目，主要是基于人体脑电信号，通过使用深度学习，来快速精准的识别被试的情绪。实验数据为私有数据集。情绪分为积极，中性，消极三种类别。该方法最后和传统朴素贝叶斯，支持向量机，logistic回归，决策树和随机森林分类器进行比较。
2023年5个自动化EDA库推荐
EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。
揭秘AI魔法绘画：Stable Diffusion引领无限创意新纪元
本书以实际操作为导向，详细讲解基于Stable Diffusion进行AI绘画的完整学习路线，包括绘画技巧、图片生成、提示词编写、ControlNet插件、模型训练等，同时搭配了丰富的实际操作案例，在附录中还提供了常用提示词中英文对照表，涉及画质、环境、风格、人物、发型、表情、表情符号、眼睛、服装、
Transformer中的注意力机制及代码
transformer注意力机制实现过程整理。
生成式 AI 工具迎来王炸升级，应用开发新时代已至！
文章 | CSDN 编辑部出品 | CSDN（ID：CSDNnews）去年此时，ChatGPT 横空出世席卷全球，许多人称其意味着 AI 的 iPhone 时刻到来。CSDN 创始人蒋涛对此曾预测：「下一步就是应用时刻，新应用时代将来临……大模型将推动更多的 AI 应用程序员诞生」。在 2023 亚
解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法
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AI实践与学习1_NLP文本特征提取以及Milvus向量数据库实践
随着NLP预训练模型（大模型）以及多模态研究领域的发展，向量数据库被使用的越来越多。在XOP亿级题库业务背景下，对于试题召回搜索单单靠着ES集群已经出现性能瓶颈，因此需要预研其他技术方案提高试题搜索召回率。现一个方案就是使用Bert等模型提取试题题干特征，然后存储到向量数据库，检索试题先走向量数据库
ChatGpt3.5已经应用了一段时间，分享一些自己的使用心得.
首先ChatGpt3.5的文本生成功能十分强大，但是chatgpt有一些使用规范大家需要注意，既然chat是一种工具，我们就需要学会它的使用说明，学会chatgpt的引用语句，会极大的方便我们的使用。我们需要做以下的准备。chatgpt若想使用的比较好，必须要总结自己的使用心得，了解chat的使用，
【自监督】系列（二）-代理任务（Pretext Task）
本系列第二弹就来学习下代理任务（pretext task），Pretext可以理解为是一种为达到特定训练任务而设计的间接任务。
【人工智能概论】 用Pandas读写excel
用Pandas读写excel
人工智能——NumPy3
标准差是衡量数据分布散度的度量，它反映的是数据点到其平均值的距离的平方的平均值。具体来说，标准差被定义为数据点与其平均值的差的平方的平均值，然后取平方根。这个函数的主要功能是计算输入数组的累乘积，也就是说，它会返回一个新的数组，这个数组中的每个元素都是输入数组中从第一个元素到该位置元素的乘积。对数是
爬虫项目（10）：白嫖抓第三方网站接口，基于Flask搭建搭建一个AI内容识别平台
抓第三方网站接口，基于Flask搭建搭建一个AI内容识别平台
stanley 轨迹跟踪算法
ComputerControlcmd函数，根据Stanley算法的公式进行代码的编写，所以需要调用接下来的误差计算函数，然后整个前轮转角控制命令分为两部分，分别是由航向误差和由横向误差引起的转角。1.对于航向误差(e_theta)，即车身方向与参考轨迹最近点的切线方向夹角，使用自车航向角减去参考点航
中科大2023春季【高级人工智能】试题回顾
记得不是很清楚了，但是可以大概回忆一下（0-o）题型还是填空+判断+简答+计算考了信息熵公式，搜索问题的五要素，hingeloss公式，SVM优化目标函数，约束求解问题的(X,D,C)的含义。无限集合有k个球，球的分布是什么样子的时候熵最大。迭代深度优先搜搜的时空复杂度。决策树通过什么防止过拟合。（
人工智能社会研究
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介人工智能（AI）在最近几年得到了广泛关注，而人工智能在社会中的应用也在不断增加。从普通用户的视角看，人工智能带来的便利、自动化程度上的提高，以及对人的心理、情感等方面的影响都是令人欣喜的。但同时，人工智能又引起了人们对社会和
ADMM算法系列1：线性等式或不等式约束下可分离凸优化问题的ADMM扩展
推导过程也很简单就是在原始ADMM算法的基础上去掉常数项演变而来，它的收敛性证明便遵循了上面所阐述的收敛性路线图，即先找到它的变分不等式然后凑出收敛性证明的预测校正框架即可。在此基础上，可以设计一系列具体的基于ADMM的算法，这些算法在预测校正结构中具有可证明的收敛性。这里就和前文对应了，主要是想说
核函数简介
把数据送到另一个空间（通常具有高的维度）；在新的空间找到一个线性关系（可以将数据分开）。如果映射选择合适，复杂的关系能够被简化。映射空间的几何性质可以通过内积来表示；内积的计算是简单的。k:X×X→Rk:X×X→R满足有限正半定当且仅当对于有限个样本xxx，它的内积矩阵是一个正半定矩阵。另外，思考4
【文末送书】人工智能背景下的C++编程方向
C++从入门到精通（第5版）》从初学者角度出发，以通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，详细讲解了C++程序开发需要掌握的知识。本书分为4篇共18章：第1篇是基础知识，包括绪论，数据类型，运算符与表达式，条件判断语句，循环语句，函数，数组、指针和引用，以及构造数据类型；第2篇是核心技术，包括面向对象编程，
三维点云处理之最近邻问题
本系列文章是关于三维点云处理的常用算法，深入剖析pcl库中相关算法的实现原理，并以非调库的方式实现相应的demo。
