摘要：
Pandas 是数据科学社区中使用最广泛的库之一，它是一个强大的工具，可以进行数据操作、清理和分析。本文将提供最常用的 Pandas 函数以及如何实际使用它们的样例。我们将涵盖从基本数据操作到高级数据分析技术的所有内容，到本文结束时，你会深入了解如何使用 Pandas 并使数据科学工作流程更高效。 阅读全文
摘要：
本文是关于如何使用cuda和Stable-Diffusion生成视频的完整指南，将使用cuda来加速视频生成，并且可以使用Kaggle的TESLA GPU来免费执行我们的模型。 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/781a2bd8a4534f7cb2d223c14 阅读全文
摘要：
目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。 这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中，并且这些流行的算法还在不断发展和改进，本文我们将对其做一个简单的介绍。 完整文章： https://avoid.overfit.cn/ 阅读全文
摘要：
OpenAI 于 2022 年 11 月下旬推出的 ChatGPT 在网络世界引起了不小的轰动。它不仅引起了社交媒体用户的关注，也引起了各大媒体的关注。 这种先进的 AI 技术不仅可以根据命令生成、重写和汇总文本，还可以与用户进行交互。它会记住以前的对话，甚至可以根据用户输入提出问题，甚至可以编写代 阅读全文
摘要：
对时间序列进行分类是应用机器和深度学习模型的常见任务之一。本篇文章将涵盖 8 种类型的时间序列分类方法。这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。 时间序列定义 在涵盖各种类型的时间序列 (TS) 分类方法之前，我们先统一时间序列的概 阅读全文
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在数学上，高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。 正态分布，也称为高斯分布，是一种连续概率分布，由其概率密度函数 (PDF) 定义： pdf(x) = (1/ (σ*sqrt(2*π))) *e^(- (x—μ)²/ (2*σ²)) 其中 x 是随机变量 阅读全文
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2022年， Vision Transformer (ViT)成为卷积神经网络(cnn)的有力竞争对手，卷积神经网络目前是计算机视觉领域的最先进技术，广泛应用于许多图像识别应用。在计算效率和精度方面，ViT模型超过了目前最先进的(CNN)几乎四倍。 ViT是如何工作的? ViT模型的性能取决于优化器 阅读全文
摘要：
CycleMLP由香港大学、商汤科技研究院和上海人工智能实验室共同开发，在2022年ICLR上发布。 MLP-Mixer, ResMLP和gMLP，其架构与图像大小相关，因此在目标检测和分割中是无法使用的。而CycleMLP有两个优点。(1)可以处理各种大小的图像。(2)利用局部窗口实现了计算复杂度 阅读全文
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JupyterLab是 Jupyter Notebook「新」界面。它包含了jupyter notebook的所有功能，并升级增加了很多功能。它最大的更新是模块化的界面，可以在同一个窗口以标签的形式同时打开好几个文档，同时插件管理非常强大，使用起来要比jupyter notebook高大尚许多。 完 阅读全文
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昨天的文章中，我们回顾了 YOLO 家族的前 9 个架构。本文中将继续总结最后3个框架，还有本月最新发布的YOLO V8. Backbone 最初由一个分支（GoogLeNet、VGG、Darknet）组成，然后过渡到包含跳跃连接的架构（Cross-Stage Partial connections 阅读全文