Video-LLaMa:利用多模态增强对视频内容理解

本文将重点介绍称为video - llama的多模态框架。Video-LLaMA旨在使LLM能够理解视频中的视觉和听觉内容。

图解transformer中的自注意力机制

本文将将介绍注意力的概念从何而来，它是如何工作的以及它的简单的实现。

使用PyMC进行时间序列分层建模

在统计建模领域，理解总体趋势的同时解释群体差异的一个强大方法是分层(或多层)建模。这种方法允许参数随组而变化，并捕获组内和组间的变化。在时间序列数据中，这些特定于组的参数可以表示不同组随时间的不同模式。

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开源大型语言模型(llm)总结

大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。

时间序列异常检测：统计和机器学习方法介绍

在本文中将探索各种方法来揭示时间序列数据中的异常模式和异常值。

XGBoost超参数调优指南

本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。

预训练、微调和上下文学习

最近语言模型在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。这些模型通过预训练、微调和上下文学习的组合来学习。在本文中将深入研究这三种主要方法，了解它们之间的差异，并探讨它们如何有助于语言模型的学习过程。

量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介

变分量子分类器（Variational Quantum Classifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族，旨在利用量子计算机的计算能力，潜在地提升经典机器学习方法的性能。

Segment-Anything的一些相关论文总结

时间序列预测的20个基本概念总结

时间序列是一组按时间顺序排列的数据点

使用NLPAUG 进行文本数据的扩充增强

数据增强可以通过添加对现有数据进行略微修改的副本或从现有数据中新创建的合成数据来增加数据量。这种数据扩充的方式在CV中十分常见，因为对于图像来说可以使用很多现成的技术，在保证图像信息的情况下进行图像的扩充。

谷歌发布一个免费的生成式人工智能课程

谷歌推出了一个生成式人工智能学习课程，课程涵盖了生成式人工智能入门、大型语言模型、图像生成等主题。

CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比

理解CNN的方法主要有类激活图(Class Activation Maps, CAM)、梯度加权类激活图(Gradient Weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)和优化的 Grad-CAM（ Grad-CAM++）。

JupyterLab 4.0 发布了

JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代版本，它提供了更强大的功能和更灵活的用户界面，6月6日，官方发布了JupyterLab 4.0的说明，并且说该版本是下一个主要的版本。

使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优

Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。

Python中的Time和DateTime

Python在处理与时间相关的操作时有两个重要模块：time和datetime。在本文中，我们介绍这两个模块并为每个场景提供带有代码和输出的说明性示例。

设置和使用DragGAN：搭建非官方的演示版

DragGAN的官方版还没有发布，但是已经有非官方版的实现了，我们看看如何使用。DragGAN不仅让GAN重新回到竞争轨道上，而且为GAN图像处理开辟了新的可能性。

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

在这篇文章中将介绍7篇机器学习和深度学习的论文或者图书出版物，这些内容都论文极大地影响了我对该领域的理解，如果你想深入了解机器学习的内容，哪么推荐阅读。

QLoRa：在消费级GPU上微调大型语言模型

LoRa让我们的微调变得简单，而QLoRa可以让我们使用消费级的GPU对具有10亿个参数的模型进行微调，