摘要：
医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。 那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d 阅读全文
摘要：
这是我们部署Stable Diffusion的第三篇文章了，前两篇文章都详细介绍了Automatic1111的stable-diffusion-webui的安装，这次主要介绍如何使用SDXL 1.0模型。 https://avoid.overfit.cn/post/3f640647d3eb4360a 阅读全文
摘要：
决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型，所以本文将介绍理解其数学概念，并在Python中动手实现，这可以作为了解这类算法的基础知识。 在深入研究代码之前，我们先要了解支撑决策树的数学概念 阅读全文
摘要：
Pandas是我们日常处理表格数据最常用的包，但是对于数据分析来说，Pandas的DataFrame还不够直观，所以今天我们将介绍4个Python包，可以将Pandas的DataFrame转换交互式表格，让我们可以直接在上面进行数据分析的操作。 Pivottablejs Pivottablejs是一 阅读全文
摘要：
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中，我们将介绍用于合并数据的三个函数 merge 、 merge_ordered 、 merge_asof https://avoid.overfit.cn/po 阅读全文
摘要：
LLM的问题就是权重参数太大，无法在我们本地消费级GPU上进行调试，所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗，节省大量时间的方法:梯度检查点，LoRA和量化。 梯度检查点 梯度检查点是一种在神经网络训练过程中使动态计算只存储最小层数的技术。 为了理解这个过程，我们需要了解反向传播是如何执行的，以及 阅读全文
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这篇文章通过一个实际的例子简要介绍了因果推理，这个例子来自于《The Brave and True》一书，我们使用 CausalPy 来实现。 因果推理是从观察数据中估计因果效应的过程。对于任何给定的个体，我们只能观察到一种结果。另一种结果对我们来说是隐藏的。这就是所谓的反事实(即与事实相反)。例如 阅读全文
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这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向，但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T 阅读全文
摘要：
装饰器（Decorators）是Python中一种强大而灵活的功能，用于修改或增强函数或类的行为。装饰器本质上是一个函数，它接受另一个函数或类作为参数，并返回一个新的函数或类。它们通常用于在不修改原始代码的情况下添加额外的功能或功能。 装饰器的语法使用 @ 符号，将装饰器应用于目标函数或类。下面我们 阅读全文
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2023年7月26日:Stability. AI 发布SDXL 1.0，这是对其生成模型的又一次重大更新，带来了突破性的变化。 SDXL 1.0包括两种不同的模型: sdxml -base-1.0:生成1024 x 1024图像的基本文本到图像模型。基本模型使用OpenCLIP-ViT/G和CLIP 阅读全文