万物 模型meta ai
ArcGIS模型构建器ModelBuilder的使用方法
本文介绍在ArcMap软件中，基于模型构建器（ModelBuilder）完成模型建立与使用的具体方法。 首先，在ArcMap软件中打开“ModelBuilder”。 建立一个模型，我们一般需要两种素材，一是该模型所需的初始数据，二是该模型具体的操作工具；而二者都可以通过插入的方法导入模型。在这里，我 ......
常用的处理时间序列的模型
处理时间序列的模型有很多种，下面列举一些常见的： ARIMA模型：自回归移动平均模型，用于分析和预测时间序列数据。 LSTM模型：长短时记忆模型，是一种循环神经网络，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。 GRU模型：门控循环单元模型，是一种循环神经网络，类似于LSTM，但参数更少，训练速度更快。 Pr ......
高斯混合模型 GMM 的详细解释
高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写 GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和 KMeans 非常相似，你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多，比如： 它假设簇是球形的并且大小相同，这在 ......
人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看懂,通俗解释把AI“黑话”转化为“白话文”
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“... ......
AI工具能不能帮我完成视频内容创作？
2023年，也被称作AI创作元年 爆火的AI工具ChatGPT 2023年伊始，ChatGPT就火遍全网，成为了全球最快拥有1亿月活用户的产品。在地铁上、电梯中、咖啡厅到处都充满着讨论AI工具的交谈声。 众多用户使用ChatGPT也是玩出了各种花样： 有的程序员用它找代码bug。不仅可以准确地找到了 ......
AI基础_Day02
函数概述 print() input() type() int() str() float() chr() ord() 函数的作用: 用来将一段功能代码封装到一起,并起个名. 在使用时,只需要使用代码的名字即可 好处: 提高代码的开发效率 使代码更加简洁 提高代码的复用率 函数的 ......
AI基础_Day03
猜拳游戏 a. 两个角色 玩家 player - 电脑 robot b. 动作: 石头 0 , 剪刀 1, 布 2 c. 我的出拳: 由输入完成 d. 电脑的出拳: 随机数完成 e. 比较出拳 f. 相等 - 平局 g. 玩家赢: p0:r1 p1:r2 p2:r0 h. 剩下的情况就是电脑赢 if ......
AI基础_Day04
Python 官方中文文档 https://docs.python.org/zh-cn/3/ 字符串常用方法 a.查找_替换_统计 find() 掌握 注意: 找不到子串时,返回-1 rfind() 了解 index() 了解 注意: 找不到子串时,程序会崩溃,产生一条异常信息,导致程序无法执行 r ......
AI基础_Day05
列表 推导式 格式: 列表变量 = [表达式 for 变量 in range(10)] 表达式中需要使用后面的变量 组包和拆包 组包: 将多个值同时赋给一个变量时,解释器会进行自动组包操作 拆包: 将一个容器值(元组),里面的多个数据同时赋值多个变量,解释器会进行拆包操作 注意: 拆包要注意被赋值的 ......
AI基础_Day01
硬件系统(科普了解) 主机系统 CPU(中央处理器) 控制器 运算器 内存储器 RAM Random Access Memory 随机存储器 (保存不住数据) ROM Read-Only Memory 只读存储器 外部设备: 输入设备 键盘 鼠标 输出设备: 显示器 音箱 外存储器: 软盘 U盘 硬 ......
Meta分析软件addis的下载与安装
一、ADDIS与Mate分析 ADDIS软件是一个决策支持系统，可以同时实现直接比较的meta分析、网状meta分析和风险收益评估。其界面简单，操作容易。该软件是一个开源软件，可以在： http://drugis.org/addis （网站已失效） 硬件之家公众号后台回复：addis 免费下载 ......
关于场效应管的低频小信号等效模型
###i~D~=f(u~GS~,u~DS~) 研究动态信号时，用全微分表示（参考书P96下面文字） 当信号幅值较小时，g~m~是U~DS~=U~DSQ~那条转移特性曲线上Q点处的导数，即以Q点为切点的切线斜率。g~m~是输出回路电流与输入回路电压之比，称为跨导，其量纲是电导。 从输出特性曲线可知，r ......
【JVM盲点补漏系列】「并发编程的难题和挑战」深入理解JMM及JVM内存模型知识体系
并发编程的难题和挑战 在并发编程的技术领域中，对于我们而言的难题主要有两个： 多线程之间如何进行通信和线程之间如何同步，通信是指线程之间以何种机制来交换信息。 多线程的线程通信机制 在命令式编程中，线程之间的通信机制有两种：共享内存和消息传递。 共享内存的方式，多线程之间共享公共的状态（变量），那么 ......
【THM】OSI Model(OSI模型介绍)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/osimodelzi 本文相关内容：了解决定跨网络处理数据的各个阶段的基本网络框架。 什么是OSI模型？ OSI模型(开放系统互连模型-Open Systems Interconnection Model ......
Vue核心 MVVM模型 数据代理
1.6. MVVM 模型 MVVM模型●M：模型 Model，data中的数据●V：视图 View，模板代码●VM：视图模型 ViewModel，Vue实例观察发现●data中所有的属性，最后都出现在了vm身上●vm身上所有的属性 及Vue原型身上所有的属性，在 Vue模板中都可以直接使用 <!DO ......
1、内存分区模型
C++在程序执行时，将内存大方向划分为4个区域 代码区：存放函数体的二进制代码，由操作系统进行管理的。 全局区：存放变量和静态变量以及常量。 栈区：由编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量等。 堆区：由程序员分配和释放，若程序员不释放，程序结束时由操作系统回收。 内存四区的意义： 不容区域存 ......
java----内存模型
内存模型 一个对象的内存图 方法区开始运行,先找到Main函数,然后将这个方法入栈.new将会在堆空间中开辟空间,里面有成员变量和成员方法(注意,成员方法保存的是方法区的成员方法的地址值).new将会把地址返回给创建的对象,保存起来.访问成员变量只需要一步,访问成员方法需要两步.并且将成员方法入栈. ......
如何快速体验ChatGPT-4模型
OpenAI免费版基于Gpt3.5，无法使用最新发布的 GPT-4 模型，必须开通 ChatGPT Plus。但是 OpenAI 不但屏蔽了中国的 IP 地址，连国内的 Visa 信用卡也一同屏蔽，即使你想要付费，也并不容易。 分享两个快速体验GPT-4的方法，就是利用相关产品间接体验GPT-4，特 ......
深度学习之路三 将上一篇稍微通用的模型用sklearn代替
from sklearn.neural_network import MLPRegressor import numpy as np # 创建神经网络对象 # 使用adam优化器 adam是一种梯度下降算法 # 使用sgd优化器 adam是一种随机梯度下降算法 model = MLPRegresso ......
一篇用AI生成图片与内容的文章
图片生成与解释 让New Bing画一张图片，生成了四张图片小图看上去还可以，但放大细节还不够好公路可能都不是直的，图片的内容中和海南不太贴合，在海南海边并没有那么高的山，四张勉强一两张能用； 目前New Bing还不支持中文提示词，但是可以先让它生成一些英文的内容，再用中文去提问这时很大概率能生成 ......
深度学习之路二 将上一篇的逻辑流水线变成稍微通用的模型
import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, output_size): self.input_size = input_size self.output_size = output_size self. ......
其他相机成像模型
1.成像半径 如图r所示为成像半径 2.透视投影（针孔相机）成像半径 不同相机的成像半径： 球面投影（Stereographic） 等立体角投影（Equisolid Angle） 正交投影（Orthographic） 等距投影（Equidistant） Stereographic为透视投影（针孔相机 ......
Hugging News #0324: 🤖️ 黑客松结果揭晓、一键部署谷歌最新大语言模型、Gradio 新版发布，更新超多！
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ 社区活动 百姓 x Hugg ......
Django笔记八之model中Meta参数的使用
前面介绍了 model 的字段属性，字段类型，这篇笔记介绍一下 model 的 Meta 选项。 这个选项提供了一些参数，比如排序（ordering），表名（db_table）等。 但这都不是必需的，都是作为可选项，主要是为使用者提供方便的、自定义的一些用法。 以下是本次笔记的目录列表： db_ta ......
记一次CNN模型训练遇到的问题（初训练）
csv文件读写 读： filename = "D:\\桌面文件\\大三上\\大三下\\人工智能\\练习赛数据\\test_data.csv" df = pd.read_csv(filename) print(df.info())#简要摘要 information print(df.head())#输 ......
GPT-4杀疯了！Copilot X重磅发布！AI写代码效率10倍提升，码农遭降维打击...
https://mp.weixin.qq.com/s/HIEfHDsPF8EZwKJ61tDv4g GPT-4杀疯了！Copilot X重磅发布！AI写代码效率10倍提升，码农遭降维打击... CVer 2023-03-24 23:59 发表于上海 收录于合集 #AIGC38个 #AI行业14个 点 ......
模型评估与选择（一）
$1.$经验误差和过拟合 通常将分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”$(error rate)$，假设样本总数为$m$，分类错误的样本为$a$，则错误率可表示为$E=a/m$；相应的通常将分类正确的样本数占样本总数的比例称为“精度”$(accuracy)$，记为$1-a/m$。 $$一般的 ......