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10个实用的数据可视化的图表总结
可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的
BT - Unet:生物医学图像分割的自监督学习框架
BT-Unet采用Barlow twin方法对U-Net模型的编码器进行无监督的预训练减少冗余信息，以学习数据表示。之后，对完整网络进行微调以执行实际的分割。
使用Python进行交易策略和投资组合分析
我们将在本文中衡量交易策略的表现。并将开发一个简单的动量交易策略，它将使用四种资产类别:债券、股票和房地产。这些资产类别的相关性很低，这使得它们成为了极佳的风险平衡选择。
使用HuggingFace实现 DiffEdit论文的掩码引导语义图像编辑
在本文中，我们将实现Meta AI和Sorbonne Universite的研究人员最近发表的一篇名为DIFFEDIT的论文。对于那些熟悉稳定扩散过程或者想了解DiffEdit是如何工作的人来说，这篇文章将对你有所帮助。
自回归滞后模型进行多变量时间序列预测
本文的主要内容如下：多变量时间序列包含两个或多个变量；ARDL 方法可用于多变量时间序列的监督学习；使用特征选择策略优化滞后数。如果要预测多个变量，可以使用 VAR 方法。
从头开始进行CUDA编程：流和事件
为了提高我们的并行处理能力，本文介绍CUDA事件和如何使用它们
2022年11月10篇论文推荐
介绍10篇推荐的论文。这里将涵盖强化学习(RL)、扩散模型、自动驾驶、语言模型等主题。
特征选择技术总结
在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。
可解释的AI:用LIME解释扑克游戏
可解释的AI（XAI）一直是人们研究的一个方向，在这篇文章中，我们将看到如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。
使用马尔可夫链构建文本生成器
本文中将介绍一个流行的机器学习项目——文本生成器，你将了解如何构建文本生成器，并了解如何实现马尔可夫链以实现更快的预测模型。
Stable Diffusion的入门介绍和使用教程
Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，本文将介绍如何使用Stable Diffusion以及它具体工作的原理
TwoModalBERT进行角色分类
魔改模型，不一定有用，但很好玩
经典CNN设计演变的关键总结：从VGGNet到EfficientNet
卷积神经网络设计史上的主要里程碑：模块化、多路径、因式分解、压缩、可扩展
PyTorch常用5个抽样函数
在本文中，我们将介绍PyTorch中的常见抽样函数。抽样是一个统计过程，它从总体中提取一个子集，通过子集来研究整个总体。
时间序列分析中的自相关
什么是自相关以及为什么它在时间序列分析中是有用的。
从头开始进行CUDA编程：线程间协作的常见技术
在本篇文章我们将介绍一些允许线程在计算中协作的常见技术。
使用LIME解释CNN
图像与表格数据集有很大不同，我们用突出显示图像中模型预测的重要区域的方法观察可解释性
论文推荐：基于深度对抗学习的超声图像乳腺肿瘤分割与分类
条件GAN (cGAN) + Atrous卷积(AC) +带权重块的通道注意力(CAW)
图嵌入概述：节点、边和图嵌入方法及Python实现
本文将提供一个基于图的嵌入算法的高层次的概述。最后还将介绍如何用Python库(如node2vec)来在图上生成各种嵌入。
使用PyTorch实现简单的AlphaZero的算法（2）：理解和实现蒙特卡洛树搜索
本篇文章将实现AlphaZero的核心搜索算法：蒙特卡洛树搜索