最近清华大学又给我们整出了ChatGLM2-6b，其性能相比上一代拥有了较大的提升。如果想要微调现有的大语言模型，现在也许是个不错的时机。
代码位置：https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%8C%AB
来源：Python中文社区 作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟 本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 起步 熵的计算: 根据计算公式： 对应的
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。
NLP实战二：Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类
AI 科技评论按：用对抗性边缘学习修复生成图像是一种新的图像修复方法，它可以更好地复制填充区域，它的细节部分展现了开发者对艺术工作者工作方式的理解：线条优先，颜色次之。对应的论文在 arxiv 上可以查看：https://arxiv.org/abs/1901.00212。
我在ADGC的基础上重构了代码，让深度聚类的代码实现了更高的统一。具体来说，我重新设计了代码的架构，让你可以在我的框架中轻松运行不同模型的代码，并且提升了可扩展性。此外，我定义了一些工具类和函数来简化代码并使一些配置更加清晰。
專 欄 ❈ 作者：weapon，不会写程序的浴室麦霸不是好的神经科医生 ❈ 起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 熵的计算公式: 对应的 python 代码
起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 熵的计算公式: 📷 对应的python代码: 📷 条件熵的计算 根据计算方法： 📷 对应的python代码: 📷 其中参数future_list是某一特征向量组成的列表，result_list是label列表。 信息增益 根据信息增益的计算方法： 对应的python代码: 📷 .. 定义决策树的节点 作为树的节点，要有左子树和右子树是必不可少的，除此之外还需要其他信息: 📷 树的节点会有两种状态，叶子节点中results属性将
在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx Chinese NLP Toolkits 中文NLP工具 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) pylyp LTP的python封装 FudanNLP by 复旦 (Java) BaiduLac by 百度 Baidu's open-source lexi
来源：Python中文社区 作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟 本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 📷 起步 熵的计算: 根据计算公式： 对应的 python 代码: 📷 条件熵的计算: 根据计算方法： 对应的 python 代码: 📷 其中参数 future_list 是某一特征向量组成的列表，result_list 是 label 列表。 信息增益： 根据信息增益的计算方法： 对应的python代码: 定义决策树的节点 作为树的节点，要有左子树
Stable Diffusion 1.5（SD1.5）是由Stability AI在2022年8月22日开源的文生图模型，是SD最经典也是社区最活跃的模型之一。
如果你希望通过编译源码安装 OneFlow，可以参考 OneFlow源码仓库的 README，在编译 OneFlow 源码之前，强烈推荐先阅读 Troubleshooting。
大家好！今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection ，该仓库实现了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法一键三连，还请大家点个star!
CVPR2022弱监督语义分割：https://blog.csdn.net/Sierkinhane/article/details/126228039
在机器学习领域，Boosting是一种强大的集成学习方法，它通过串行训练多个弱学习器（weak learner）并将它们组合成一个强大的模型。本文将详细介绍Boosting的原理、常见算法以及如何在Python中实现。
使用说明：https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html#inference-asingle-image
几天前，我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型，能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类，以及了解该模型可能达到的精度。 在
本文主要介绍了如何使用深度学习完成一个基于SSD（Single Shot MultiBox Detector）的目标检测算法。首先介绍了SSD算法的原理和配置，然后介绍了如何使用Caffe和Python实现SSD算法，并提供了在K80 GPU上进行训练和测试的示例代码。此外，还介绍了一些优化技巧和细节处理。整个实现过程较为详细，不仅提供了完整的代码和注释，还提供了很多重要的实现细节。通过本文的学习，可以较为快速地掌握如何使用深度学习实现SSD目标检测算法，并能够根据需要进行代码调整和优化。
2023年8月24日，Meta 开源了基于 Llama 2) 通用 LLM 的代码生成系列模型 Code Llama)，支持Python, C++, Java, PHP, TypeScript, C# 和 Bash 编程语言，而且支持学术研究和商业使用。
在这里因为给定的数据集都是每一个上有四个数字（有些为空格），但是所识别的最终目标——银行卡号有不定的长度。现在比较流行的解决方案是CRNN和CTC损失函数。于是我就这么做吧，CNN部分参考自VGG网络，RNN则使用的是双向LSTM（简称BLSTM），使用GRU也可以实现，可以自己试试。
http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/
在这里因为给定的数据集都是每一个上有四个数字（有些为空格），但是所识别的最终目标——银行卡号有不定的长度。现在比较流行的解决方案是CRNN和CTC损失函数。于是我就这么做吧，CNN部分参考自VGG网络，RNN则使用的是双向LSTM（简称BLSTM），使用GRU也可以实现，可以下来试试。
深度学习提供了另一种解决“Wally在哪儿”（美国漫画）问题的方法。与传统的图像处理计算机视觉方法不同的是，它只使用了少量的标记出Wally位置的示例。 在我的Github repo上发布了具有评估图像和检测脚本的最终训练模型。 Github repo地址：https://github.com/tadejmagajna/HereIsWally 这篇文章描述了使用Tensorflow目标检测API来训练神经网络的过程，并使用围绕它构建的Python脚本来寻找Wally。它由以下步骤组成： 通过创建一组标记训练
CatBoost是一种高效的梯度提升算法，可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理，并提供相应的代码示例。
本文使用的数据集格式请参考：使用Python预处理机器学习需要的手写体数字图像文件数据集
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 YOLOV7目标检测模型在keras当中的实现 支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪、支持多GPU训练、支持各个种类目标数量计算、支持heatmap。 性能情况 训练步骤 全部 代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 yolov7 即可获取。 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集
代码仓库：A-Unified-Framework-for-Deep-Attribute-Graph-Clustering
朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种简单而有效的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的朴素贝叶斯分类器，并介绍其原理和实现过程。
阅读本文大概需要3分钟 菜鸟独白 上一篇(菜鸟学机器学习启航篇)对机器学习做了初步的介绍，机器学习的算法有很多，小白开始学习的时候，往往会被弄晕。有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。 1.挑兵器 1).语言 机器学习的文章，我主要以Python3为主，当然有的时候会穿插Python2.因为我一直是Py2/3混用的，而且Py2有点恋恋不舍，毕竟用了好多年了,一般会针对不同的项目用不同的语言. 2).开发工具 Pyt
如今，它终于有了自己的名字，叫StyleGAN。顾名思义，GAN的生成器，是借用风格迁移的思路重新发明的。
我们知道，不同的batch_size对我们的训练集和验证集得出结果的精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到的精度越好，loss越好。还是batch_size越小我们得到的精度越好，loss越好呢？
DeepPavlov 是一个基于 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 构建的开源对话式 AI 库。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx YOLOV7：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现 所需环境 torch==1.2.0+ 为了使用amp混合精度，推荐使用torch1.7.1以上的版本。 全部 代码 ,预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 v7 即可获取。 训练步骤 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，
本文介绍了如何基于PyTorch实现自定义数据集，并使用该数据集进行Faster R-CNN目标检测。主要包括四个步骤：数据集制作、模型训练、模型验证和测试。在模型训练阶段，使用自定义数据集和预训练的VGG16模型进行训练，并采用随机数据增强和叠加训练方法。在模型验证和测试阶段，使用自定义数据集对Faster R-CNN模型进行微调，并使用测试集对模型进行测试。实验结果表明，该方法能够有效提高目标检测的准确率。
今天咱们来搞点有趣的事情：人像卡通化。本文的人像卡通化功能没有使用第三方接口功能，辰哥知道百度有提供接口，并且十来行代码就可以搞定，但是有使用次数限制，所以辰哥就通过搭建神经网络模型，借助数据集进行训练，最后得到模型。
教程来自：https://github.com/PeterH0323/Smart_Construction
【导读】图像之间的风格迁移和翻译是近年来最受关注的人工智能研究方向之一，这个任务在具有趣味性的同时也是很有挑战的。相关的研究成果也层出不穷，有的甚至引起了全世界的广泛讨论。近日，中国香港科技大学、新泽西大学和 韩国大学等机构在 arXiv 上联合发表了一篇研究论文，提出了在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法StarGan，突破了传统的只能在两个图像领域转换的局限性。 ▌视频 ---- 视频内容 ▌详细内容 ---- 图像到图像转化的任务是将一个给定图像的特定方面改变
选自GitHub 机器之心编译 参与：吴攀、晏奇 Facebook 近日在 GitHub 上开源了一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架 ParlAI，机器之心在本文中对
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，通过并行化和分布式训练，可以加速模型训练过程，特别是在处理大规模数据集时。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练，并提供相应的代码示例。
本项目适用于Python3.6，GPU>=NVIDIA GTX1050Ti，原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了，是时候写一篇新的文章了。
线性回归（Linear Regression）是一种常见的统计方法和机器学习算法，用于根据一个或多个特征变量（自变量）来预测目标变量（因变量）的值。在许多实际应用中，线性回归因其简单性和有效性而被广泛使用，例如预测房价、股票市场分析、市场营销和经济学等领域。
导读：本文介绍了集成学习中比较具有代表性的方法，如Boosting、Bagging等。而XGBoost是集成学习中的佼佼者，目前，一些主流的互联网公司如腾讯、阿里巴巴等都已将XGBoost应用到其业务中。本文对XGBoost的历史演化、应用场景及其优良特性进行了阐述，为入门XGBoost并进一步学习打下基础。
tf2相比于tf1来说更加的友好，支持了Eager模式，代码和keras基本相同，所以代码也很简单，下面就如何用tf2-yolov3训练自己的数据集。 项目的代码包：链接: tf2-yolov3.需要自行下载 至于tf2-yolov3的原理可以参考这个链接，我觉得是讲的最好一个：链接: yolov3算法的一点理解.
【新智元导读】本文用一个机器学习评估客户风险水平的案例，从准备数据到测试模型，详解了如何随机森林模型实现目标。 机器学习模型可用于提高效率，识别风险或发现新的机会，并在许多不同领域得到应用。它们可以预测一个确定的值（e.g.下周的销售额），或预测分组，例如在风险投资组合中，预测客户是高风险，中等风险还是低风险。 值得注意的是，机器学习不是在所有问题上都工作得非常好。如果模式是新的，模型以前没有见过很多次，或者没有足够的数据，机器学习模型的表现就不会很好。此外，机器学习虽然可以支持各种用例，但仍然需要人类的验
该项目是使用 YOLOv5 v2.x 来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用,先来一波演示！
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