形态学运算与仿真：图像处理中形态学操作的简单解释

形态学是图像处理领域的一个分支，主要用于描述和处理图像中的形状和结构。形态学可以用于提取图像中的特征、消除噪声、改变图像的形状等。其中形态学的核心操作是形态学运算。

Softmax简介

Softmax是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。

使用Actor-Critic的DDPG强化学习算法控制双关节机械臂

在本文中，我们将介绍在 Reacher 环境中训练智能代理控制双关节机械臂

Transformers回顾 ：从BERT到GPT4

在本文中，我们将研究革命性的Transformers架构以及它如何改变NLP，我们还将全面回顾从BERT到Alpaca的Transformers模型，重点介绍每种模型的主要特征及其潜在应用。

使用思维链（Chain-of-thoughts）提示在大型语言模型中引出推理

“思维链提示”的方法，通过生成一系列中间推理步骤或思维链来提高法LLM 的复杂推理能力。

UNeXt：基于 MLP 的快速医学图像分割网络

UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征，并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。

KNN中不同距离度量对比和介绍

本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。

交互式数据分析和处理新方法：pandas-ai =Pandas + ChatGPT

ChatGPT、Pandas是强大的工具，当它们结合在一起时，可以彻底改变我们与数据交互和分析的方式。

VLAD Diffusion，一个更好用且易于安装的Stable Diffusion Web UI

VLAD Diffusion 是我们前面介绍过的 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui的一个定制的更新，它主要是为了更频繁发布的更新和错误修复。

余弦相似度算法进行客户流失分类预测

余弦相似性是一种用于计算两个向量之间相似度的方法，常被用于文本分类和信息检索领域。

医学图像的深度学习的完整代码示例：使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割

本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用MONAI, PyTorch和用于数据可视化和计算的常见Python库，如NumPy, TorchIO和matplotlib。

使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。

使用Dino+SAM+Stable diffusion 自动进行图片的修改

SAM 可以准确识别和提取图像中的对象，与Stable Diffusion 相结合，可以对分割后的图像进行细微的更改。

将时间序列转换为分类问题

从零开始实现VAE和CVAE

扩散模型可以看作是一个层次很深的VAE(变分自编码器)本文将用python从头开始实现VAE和CVAE，来增加对于它们的理解。

ChatGPT的提示的一些高级知识

在这篇文章中，我们将介绍关于提示的一些高级知识。无论是将ChatGPT用于客户服务、内容创建，还是仅仅为了好玩，本文都将为你提供使用ChatGPT优化提示的知识和技巧。

AutoGPT也有Web UI了

现在AutoGPT也有了Web UI，在本文中我们将介绍如何通过Web UI使用AutoGPT。

使用PyTorch和Flower 进行联邦学习

本文将介绍如何使用 Flower 构建现有机器学习工作的联邦学习版本。我们将使用 PyTorch 在 CIFAR-10 数据集上训练卷积神经网络，然后将展示如何修改训练代码以联邦的方式运行训练。

参数与非参数检验：理解差异并正确使用

数据科学是一个快速发展的领域，它在很大程度上依赖于统计技术来分析和理解复杂的数据集。这个过程的一个关键部分是假设检验，它有助于确定从样本中获得的结果是否可以推广到总体。

论文推荐：基于联合损失函数的多任务肿瘤分割

以FFANet为主干，加入分类的分支，将模型扩展为多任务图像分割框架，设计了用于分类和分割的联合损失函数。