带加权的贝叶斯自举法 Weighted Bayesian Bootstrap
在去年的文章中我们介绍过Bayesian Bootstrap，今天我们来说说Weighted Bayesian Bootstrap
python小波变换3-代码实现（pywt库，cwt-2D/3D时频图绘制，dwt-信号分解及重建）
如何对自己的数据进行小波变换，基于pywavelet库
yolov5s模型剪枝详细过程(v6.0)
基于yolov5s(v6.0)的模型剪枝实战分享，参考github教程带链接带源码。
十分钟学会开发自己的Python AI应用【OpenAI API篇】
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梯度提升算法决策过程的逐步可视化
梯度提升算法是最常用的集成机器学习技术之一，在这篇文章中，我们将从头开始构建一个梯度增强模型并将其可视化。
openai的的API如何使用
如果 temperature 值较高，则模型将更倾向于生成不同的、随机的文本；如果 temperature 值较低，则模型将更倾向于生成相对安全的、可预测的文本。请注意，当模型生成的文本与 stop 参数中的任意一个字符串匹配时，它将停止生成，因此请确保所选字符串是您希望结束生成文本的合适条件。Op
【基于ChatGPT的API】实现一个响应速度比官方更快的在线问答网站并通过宝塔上线全网可访问
你好！我是ChatGPT，是一种基于自然语言处理和深度学习技术的机器人，可以帮助你完成聊天，问答和写作任务。我可以自动生成文本，并且可以根据您的输入自动调整文本内容。我可以使用深度学习技术来分析文本，并生成可读的文本。我还可以帮助您解决文本理解问题，并生成更深入的文本分析。我可以帮助您完成各种任务，
Diffusion扩散模型学习1——Pytorch搭建DDPM实现图片生成
我又死了我又死了我又死了！如上图所示。DDPM模型主要分为两个过程：1、Forward加噪过程（从右往左），数据集的真实图片中逐步加入高斯噪声，最终变成一个杂乱无章的高斯噪声，这个过程一般发生在训练的时候。加噪过程满足一定的数学规律。2、Reverse去噪过程（从左往右），指对加了噪声的图片逐步去噪
【Pytorch项目实战】之语义分割：U-Net、UNet++、U2Net
对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程，即逐像素分类。图像分类：识别图像中存在的内容。目标检测：识别图像中的内容和位置（通过边界框）。语义分割：识别图像中存在的内容以及位置（通过查找属于它的所有像素）。（1）传统的图像分割算法：灰度分割，条件随机场等。（2）深度学习的图像分割算法：利用卷积神经网络
论文推荐：ScoreGrad，基于能量模型的时间序列预测
能量模型（Energy-based model）是一种以自监督方式执行的生成式模型，近年来受到了很多关注。本文将介绍ScoreGrad：基于连续能量生成模型的多变量概率时间序列预测。如果你对时间序列预测感兴趣，推荐继续阅读本文。
ChatGPT使用指南,其他要搭建属于我的机器人
最近OpenAI推出的chatgpt火遍全网，ChatGPT，效果惊艳绝绝的对话模型，已经快被脑洞大开的网友们玩儿坏了！闲聊、问答、写代码，你能想到的它都会！甚至有国外的网友表示，Google is done！另外夕小瑶小姐姐的公众号文章《谷歌要完，百度也危了》也是直接将话题拉满，比较夸张，但也侧面
MySQL数据更新操作
MySQL数据库数据的增删改查操作
Windows 右键菜单扩展容器 [开源]
有人可能会问 ，如果电脑安装了 office 的话，直接 csv 就可以打开为 excel 啊， 但是默认的双击 csv 以 excel 方式打开，对于是大数字会显示成下面这样。微软最有价值专家（MVP），.NET 技术专家，热爱开源，关注并喜欢研究前沿技术，热衷于技术和经验分享，长期撰写技术博客，
经验模态分解和各种进化及变种 EMD，EEMD，CEEMD，CEEMDAN，ESMD等简要介绍
EMD(经验模态分解)：基本模态分解EEMD(集合经验模态分解)：EMD+白噪声CEEMD(互补集合经验模态分解)：加正负成对的辅助白噪声CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)：分解过程加白噪声经EMD分解得到的各阶IMF分量ESMD(极点对称模态分解)：外部包络线插值改内部极点对称插值L
XGBoost和LightGBM时间序列预测对比
XGBoost和LightGBM都是目前非常流行的基于决策树的机器学习模型，它们都有着高效的性能表现，但是在某些情况下，它们也有着不同的特点。
chatGPT入门游玩保姆级教学
最近chatGPT是一个在互联网上掀起了一阵狂风，因其优秀的内核与人工智能，让许多人接踵而至，都想一睹这个跨时代级别AI的风采。网上关于chatGPT的问题已经很丰富了，笔者在这浅显的提出一些自己遇到的问题和解决办法，并给出了一些自己的见解。
机器学习期末复习题
机器学习期末复习资料，答案已标注。
CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
基于深度学习的图像去噪方法归纳总结
基于深度学习的图像去噪方法
python的所有知识点（含讲解），不看就亏死了
Python是一种动态解释型的编程语言。Python可以在Windows、UNIX、MAC等多种操作系统上使用，也可以在Java、.NET开发平台上使用。
