摘要：
Python Pandas是一个为Python编程提供数据操作和分析功能的开源工具包。这个库已经成为数据科学家和分析师的必备工具。它提供了一种有效的方法来管理结构化数据(Series和DataFrame)。 在人工智能领域，Pandas经常用于机器学习和深度学习过程的预处理步骤。Pandas通过提供 阅读全文
摘要：
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。它包含 新的安装程序，并且提供了高级CUDA调优 不在依赖Accelerate，因为Accelerate是分布式的，并且 阅读全文
摘要：
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。具体来说，假设有两个向量A和B，它们的余弦相似度可以通过以下公式计算： 其中，dot_product(A, B)表示向量A和B的点积，norm(A)和norm(B)分别表示向量A和B的范数。如果A和B越相似，它们的余弦 阅读全文
摘要：
图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。 本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用M 阅读全文
摘要：
SAM 是Mata发布的“Segment Anything Model”可以准确识别和提取图像中的对象。 它可以分割任何的图片，但是如果需要分割特定的物体，则需要需要点、框的特定提示才能准确分割图像。 所以本文将介绍一种称为 Grounding Dino 的技术来自动生成 SAM 进行分割所需的框。 阅读全文
摘要：
本文将以股票交易作为示例。我们用 AI 模型预测股票第二天是涨还是跌。在此背景下，比较了分类算法 XGBoost、随机森林和逻辑分类器。文章的另外一个重点是数据准备。我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。 在本文中，我们将遵循 CRISP-DM 流程模型，以便我们采用结构化方法来解决业务案例。CR 阅读全文
摘要：
扩散模型可以看作是一个层次很深的VAE(变分自编码器)，前向（forward，或者译为正向）的过程，通过在多个尺度上添加噪声来逐步扰乱数据分布；然后是反向的过程，去学习如何恢复数据结构，上述的破坏和恢复过程分别对应于VAE中的编码和解码过程。所以VAE是一个重要的概念需要掌握，本文将用python从 阅读全文
摘要：
作为一个大型语言模型(LLM)接口，ChatGPT有令人印象深刻的潜力，但是真正能否用好取决与我们的提示（Prompt ），一个好的提示可以让ChatGPT晋升到一个更好的层次。 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 阅读全文
摘要：
AutoGPT能够在你的电脑上做任何你想做的事情，并且我们在前面的文章中也介绍了其他的一些类似的应用。 但是AutoGPT最大的一个问题是只能通过命令行界面(CLI)运行，这样就算是专业的技术人员使用起来也很麻烦，想想Stable Diffusion，他的Web UI就非常好用。 但是现在AutoG 阅读全文
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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。 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/8d05a12c208c4f49 阅读全文