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摘要： 语言模型(LM)在NLP领域的发展速度非常快，特别是在大型语言模型(LLM)方面：当语言模型具有大量参数或权重/系数时，它们被称为“大型”。这些“大型”语言模型拥有处理和理解大量自然语言数据的能力。 LLM被用于一系列自然语言任务，如文本摘要、情感分析、主题分类、语言翻译、自动完成等。扩展LM的一些 阅读全文

摘要： UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征，并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。 UNeXt 完整文章： https://avoid.overfit. 阅读全文

摘要： k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。他实现简单，主要依赖不同的距离度量来判断向量间的区别，但是有很多距离度量可以使用，所以本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。 KNN算法概述 KNN是一种惰性、基于实例的算 阅读全文

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