模型 杀手 领域 时代
Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19918 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 创建模型进行估计 通 ......
在英特尔 CPU 上微调 Stable Diffusion 模型
扩散模型能够根据文本提示生成逼真的图像，这种能力促进了生成式人工智能的普及。人们已经开始把这些模型用在包括数据合成及内容创建在内的多个应用领域。 Hugging Face Hub 包含超过 5 千个预训练的文生图 [模型](https://huggingface.co/models?pipeline ......
百度文心一言文心千帆大模型 ERNIE-Bot-turbo调用示例（golang版本）
百度的文心一言推出来也有一段时间了，但是接口部分一直没有公开，需要进行申请 最近，有朋友提供了文心千帆大模型的api权限，拿到了必须的参数，现在就来测试一下 下面是使用golang封装的文心千帆 ERNIE-Bot-turbo模型的调用示例 ERNIE-Bot-turbo.go package li ......
4.4 模型选择、欠拟合和过拟合
1. 训练误差和泛化误差 将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting）， 用于对抗过拟合的技术称为正则化（regularization）。 训练误差（training error）是指， 模型在训练数据集上计算得到的误差。 泛化误差（generalizati ......
白话机器学习笔记（三）评估模型
# 模型评估 在进行回归和分类时，为了进行预测，我们定义了函数$f_\theta(x)$，然后根据训练数据求出了函数的参数$\theta$。 如何预测函数$f_\theta(x)$的精度？看它能否很好的拟合训练数据？  拥有大量的数据来源，能针对用户提出的问题提供不同形式的回答，但其回答形式仅限于“文本”。尽管文本内容清晰，但在包含复杂逻辑或需要向外展示的场景下，文本表达存在局限性。可以想象，将“文本” 转换为“可视化” 分析模型甚至UI界面将具有更出色的效果。本文将汇总关于这种场景的探... ......
如何成为AI时代的超级个体？
今年4月，一组由AI辅助创作的麦当劳“文物”在全网刷屏。其创作者“土豆人tudou_man”，将自己定义为一位AIGC数字艺术家。 从广告公司创意合伙人转身成为小红书博主的他，在过去短短几个月的时间里，用AIGC工具创作出多个出圈爆款，并与麦当劳、UGG、AMIRI、美团、天猫等多家知名品牌达成合作 ......
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 ......
大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解
大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解 ......
基于gitflow的通用分支管理模型
TRANSLATE with x English Arabic Hebrew Polish Bulgarian Hindi Portuguese Catalan Hmong Daw Romanian Chinese Simplified Hungarian Russian Chinese Tradi ......
R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollersl ......
向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24365 最近我们被客户要求撰写关于向量自回归（VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型（VAR(p)）模型的函数形式并存储了参数值 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ......
如何使用自动化构造随机路由模型
为什么要仿真随机路由？ 路由器测试中，为了最大程度还原现网路由情况，评估路由器在现网环境下稳定工作各项指标，需要对导入路由进行离散仿真，目前路由仿真可分为导入路由与生成路由两种方式，导入路由需要现网路由表导入，本文讨论重点为生成路由方式。 自动化生成路由能解决什么问题？ 使用用户界面生成路由时，可根 ......
SAM(segment-anything导出onnx模型报错unsupported onnx opset version：17)
问题 导出sam onnx模型时，报错！ 版本：torch = 1.12.0; onnx = 1.14.0 Unsupported ONNX opset version: 17 解决方案 将scripts/export_onnx_model.py中的onnx opset 的默认值(default = ......
【专题】不确定时代的全球制药赢家：专注和效率为致胜秘笈报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：https://tecdat.cn/?p=33241 原文出处：拓端数据部落公众号 制药公司的主要业务是研究、开发、生产和销售药物，用于治疗疾病、缓解症状，并越来越多地涉足疾病预防领域。在过去的二十年里，该行业得到了显著增长，这得益于产品创新，包括基于DNA和RNA疗法的突破性治疗，以及更 ......
netcore模型配置
模型配置可以通过Fluent API和注解的方式 FluentAPI步骤 新建Products 和Category类 新建Products类 Products public class Product { public int Id { get; set; } public string Name ......
数字孪生技术在医疗领域的应用：精准诊断与个性化治疗
随着科技的不断进步，数字孪生技术正逐渐融入医疗领域，为医学研究、诊断和治疗带来了新的可能性。数字孪生是指将现实世界的实体或过程通过数字化方式呈现出来，以实现仿真、模拟和预测。在医疗领域，数字孪生技术能够模拟人体器官、疾病进程和药物反应等关键信息，为医生和研究人员提供更全面、精准的数据支持。 数字孪生 ......
使用3DS Max 创建未来派螺栓枪模型
在本教程中，我们将在 3Ds Max 中使用不同的多边形建模技术和工具对未来派螺栓枪进行建模。您将学习如何通过添加支撑边缘等来平滑高多边形对象时避免网格错误。 ......
在Illustrator中创建 3D 冰淇淋模型对象
推荐：NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次开发的3D应用场景 一旦你学会了如何在Illustrator中制作一个对象3D，你可以前往Envato Elements，在那里你可以找到大量的3D设计来激发你的灵感。这个基于订阅的市场拥有超过 2，000 个 Illustrator 附加组件，您可以不受限 ......
ChatGPT大模型通识与变革思考
一、ChatGPT与GPT通识 ChatGPT是一个聊天应用。一个输入框，输入你想问他的任何问题，他会给你一个答案，并且这个答案看起来是经过思考、讲究语法并且正确的。他理解你的语言，并能用你的语言给你答案。 而这背后，就是GPT这个大模型在发挥作用（Generative Pre-trained Tr ......
Stable Diffusion升级版SDXL，一键运行包和18G模型分享！
今天主要分享两个东西，一个是ComfyUI软件包，一个是SDXL的两个模型。 有这两个东西就可以快速出图了 先来简单介绍一下SDXL的特点。 Stable Diffusion XL 或 SDXL 是最新的图像生成模型，与以前的 SD 模型（包括 SD 2.1）相比，它专为更逼真的输出而定制，具有更详 ......
Hugging News #0717: 开源大模型榜单更新、音频 Transformers 课程完成发布！
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！ 🎉 😍 ## 重磅更新 ......
大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍
# 大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍 # 1.大语言模型的预训练 ## 1.LLM预训练的基本概念 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法 ......