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R语言改进的DCC-MGARCH：动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32818 原文出处：拓端数据部落公众号 股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性，难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。 因此，本文提出了一种基于R语言改进的DCC-MGARCH模型，帮助客 ......
系数 DCC-MGARCH 模型 股市 条件

如何使用YOLOv8训练自己的模型和进行预测

# 如何使用YOLOv8训练自己的模型和进行预测 ## 准备文件夹 删除重复的照片。然后以图片采集的日期新建一个文件夹，如“2023.6.19”，并在其中新建一个名为VOCdevkit的文件夹，VOCdevkit里面创建一个名为JPEGImages的文件夹存放需要打标签的图片文件；再创建一个名为An ......
模型 YOLOv8 YOLOv

TensorFlow08 神经网络-模型的保存和加载

一般情况下有三种方式： ▪ save/load weights(只保存网络的参数，状态不管) ▪ save/load entire model（把所有的状态都保存） ▪ saved_model（交给工厂的时候可以用，可以跨语言） # 1 save/load weights 比如说你的网络里面有[w1 ......
神经网络 TensorFlow 模型 神经 网络

扩散模型在文本生成领域的应用

## 对于加噪方式 #### Structured Denoising Diffusion Models in Discrete State-Spaces ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2417944/202306/2417944-2023061 ......
模型 文本 领域

【工程应用八】终极的基于形状匹配方案解决（小模型+预生成模型+无效边缘去除+多尺度+各项异性+最小组件尺寸）

我估摸着这个应该是关于形状匹配或者模版匹配的最后一篇文章了（同时纸质旋转和缩放），其实大概是2个多月前这些东西都已经弄完了，只是一直静不下来心整理文章，提醒一点，这篇文章后续可能会有多次修改（但不会重新发文章，而是在后台直接修改或者增加），所以有需要的朋友可以随时重复查看。 ......
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基于ChatGPT函数调用来实现C#本地函数逻辑链式调用助力大模型落地

6 月 13 日 OpenAI 官网突然发布了重磅的 ChatGPT 更新，我相信大家都看到了 ，除了调用降本和增加更长的上下文版本外，开发者们最关心的应该还是新的函数调用能力。通过这项能力模型在需要的时候可以调用函数并生成对应的 JSON 对象作为输出。这使开发人员能更准确地从模型获取结构化数据， ......
函数 逻辑 模型 ChatGPT

云上使用 Stable Diffusion ，模型数据如何共享和存储

随着人工智能技术的爆发，内容生成式人工智能（AIGC）成为了当下热门领域。除了 ChatGPT 之外，文本生成图像技术更令人惊艳。 Stable Diffusion，是一款开源的深度学习模型。与 Midjourney 提供的直接将文本转化为图像的服务不同的是它允许用户自行搭配并训练自己的图像风格，这 ......
Diffusion 模型 数据 Stable

冠军！天翼云在国际AI顶会大模型挑战赛中拔得头筹！

6月7日，国际人工智能顶会CVPR 2023举办的第一届大模型挑战赛（CVPR 2023 Workshop on Foundation Model:1st foundation model challenge）落下帷幕，本次比赛吸引了来自全球著-名高校和知名企业的1024名参赛者。经过为期2个月的激... ......
头筹 挑战赛 模型 冠军 国际

详解4种模型压缩技术、模型蒸馏算法

摘要：本文主要为大家讲解关于深度学习中几种模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT。 本文分享自华为云社区《深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBE ......
模型 算法 技术

（二）盒子模型、页面元素的显示模式、文本处理

一、盒子模型 二、页面元素的显示模式 三、文本处理 ......
盒子 模型 元素 文本 模式

js中的dom：文档对象模型

js中的dom：文档对象模型 JavaScript分三部分dom：文档对象模型bom：浏览器对象模型ECMAScript：主要指的是语法，比如声明变量，函数，条件判断，循环等等。 dom:每个html标签都在dom中表示为一个节点（node），节点之间存在父子关系，通过dom，可以使用js编码，来修 ......
模型 对象 文档 dom

一文读懂ChatGPT的工作原理：大语言模型是个啥？它到底咋工作的？

继AI绘画后，ChatGPT横空出世。聊天、翻译、文案、代码……ChatGPT的功能如此强大，以至于连马斯克都认为“我们离强大到危险的AI不远了。” 在感慨ChatGPT如此强大的同时，人们也开始对ChatGPT的工作原理产生了好奇：ChatGPT是什么？它到底是如何运行的？怎样才能丝滑地与它对话呢 ......
模型 原理 ChatGPT 语言

关系模型和关系数据库

原文：https://www.jianshu.com/p/2229ae6abd87 关键词 关系模型，关系数据库，关系操作，完整性约束 关系模型 关系模型是目前最为重要的数据模型，关系数据库采用关系模型其数据的组织方式，关系模型建立在严格的数学概念之上。这是其他数据模型[1]所不具备的特征之一。 关 ......
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基于生成式模型的图像分类：模型设计与性能分析

[toc] 《29. "基于生成式模型的图像分类：模型设计与性能分析"》是一篇人工智能专家、程序员、软件架构师和CTO的专业技术博客文章，旨在介绍基于生成式模型的图像分类技术。文章包含了对相关技术原理、实现步骤和性能分析的详细介绍，帮助读者深入了解这一技术，掌握其应用方法和实现细节。 文章介绍了背景 ......
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Python编程和数据科学中的人工智能：如何创建复杂的智能系统并提高模型性能

[toc] 标题：《Python编程和数据科学中的人工智能：如何创建复杂的智能系统并提高模型性能》 ## 1. 引言 人工智能(AI)是一个广泛的领域，涵盖了许多不同的技术和应用。在Python编程和数据科学中，人工智能是一个非常重要的领域，因为Python编程语言易于学习和理解，并且具有丰富的数据 ......
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强化学习中的模型选择与设计

[toc] 《强化学习中的模型选择与设计》 近年来，随着深度学习和强化学习的快速发展，许多人工智能应用开始采用这些技术来进行决策和学习。在强化学习中，模型选择和设计是一个非常重要的方面，因为正确的模型选择和设计可以显著提高算法的性能并降低其错误率。在本文中，我们将探讨强化学习中的模型选择和设计，并提 ......
模型

基于深度学习的图像分类：模型选择与性能提升

[toc] 标题：52. "基于深度学习的图像分类：模型选择与性能提升" ## 1. 引言 随着计算机视觉领域的不断发展，图像分类已经成为了一个十分重要的任务。深度学习技术的出现，使得图像分类变得更加高效和准确。本文将介绍基于深度学习的图像分类技术，包括模型选择和性能提升等方面的讲解。旨在帮助读者深 ......
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基于多任务学习的图像分类：模型融合与性能提升

[toc] “基于多任务学习的图像分类：模型融合与性能提升” 随着人工智能技术的不断发展，图像分类一直是人工智能领域中的重要应用之一。传统的图像分类方法通常是基于单个任务的训练，例如物体检测或图像分割，而基于多任务学习的方法可以提高模型的鲁棒性和性能。本文将介绍一种基于多任务学习的图像分类模型，包括 ......
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基于稀疏表示的图像分类：模型架构与性能分析

[toc] ## 1. 引言 在人工智能领域，图像分类是一个重要的任务。通过图像分类，我们可以将图像中的物体识别出来，这对于许多应用场景都具有重要的意义。例如，自动驾驶汽车需要将图像中的车辆识别出来，以便进行导航和控制。而计算机视觉则可以通过图像识别来执行各种任务，例如图像搜索、医学影像分析等。 随 ......
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基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析

[toc] 标题：基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析 一、引言 随着计算机视觉领域的迅速发展，图像分割被认为是计算机视觉中的重要任务之一。图像分割是指将图像划分为不同的区域，以便将图像中的物体或区域表示为不同的类别。图像分割是计算机视觉的基础，对于图像识别、目标检测、图像分割分割以及深度学 ......
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基于自然语言处理的自然语言生成：从文本到语言模型

[toc] 自然语言生成是一种人工智能技术，它利用机器学习和深度学习算法来生成自然语言文本。这种技术可以应用于各种场景，如机器翻译、文本摘要、智能客服等。在本文中，我们将介绍基于自然语言处理的自然语言生成技术，从文本到语言模型的实现步骤和流程，以及应用示例和代码实现。 ## 1. 引言 自然语言生成 ......
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强化学习中的模型调优与优化

[toc] 《强化学习中的模型调优与优化》 引言 强化学习是一种机器学习领域的重要分支，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略，从而完成目标任务。在强化学习中，模型作为智能体的决策引擎，必须能够高效地执行搜索策略，以最大化奖励函数的期望值。然而，在实际训练和调优中，模型可能会出现性能问题，导 ......
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机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题

[toc] 文章标题：《17. "机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题"》 文章背景介绍：随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域中最受欢迎的模型之一。神经网络是一种基于深度学习的技术，能够通过多层神经元来学习和提取特征，从而实现复杂的分类、回归和聚类等任务。在实 ......
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机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能

[toc] 文章介绍 “机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能”这篇文章主要介绍了强化学习技术在机器学习中的应用。强化学习是一种通过试错和反馈不断优化模型性能的机器学习技术。本文将介绍强化学习技术的核心概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现、优化与改进以及未来发展趋势与挑战等内容 ......
模型 机器 性能

行行AI人才直播第2期：八友科技创始人梁斌博士《大模型训练数据的一些事》

自从 OpenAI 发布 ChatGPT 4.0 之后，大模型热度一直不减，国内不管是大厂还是创业团队纷纷杀入大模型领域，大模型的建立首先离不开的是数据，数据才是一切大模型训练的基础，那么目前国内大模型团队的数据需求究竟是什么？如何通过学习数据采集，对大模型数据预测商业发展呢？ ......
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v831-openwrt-c-模型部署篇

虽然未能训练出来好的模型，但是步骤大概了解了。 maixhub-模型训练网站 模型训练步骤： 创建模型并点击进去： 数据集、上传图片： 标号签后选择参数： 最后创建训练即可。 yolov2部署模型： 将下载的模型中的main.py中的先验框复制到此处： 先验框的作用是让yolov2的racal更大， ......
openwrt-c 模型 openwrt 831

OPC DA的Client对象模型

OPC DA的Client对象模型可以如下图表示 一个OPC Server对象可以包含一个OPC Groups对象 一个OPC Groups对象可以包含多个OPC Group对象 一个OPC Group对象可以包含一个OPC Items对象 一个OPC Items对象可以包含多个OPC Item对象 ......
模型 对象 Client OPC

背包模型

# 背包模型 ## 二维费用的背包问题 >有 $N$ 件物品和一个容量是 $V$ 的背包，背包能承受的最大重量是 $M$。 > >每件物品只能用一次。体积是 $v_i$，重量是 $m_i$，价值是 $w_i$。 > >求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大 ......
背包 模型

大模型QA

# 前言 ## 为什么用Decoder only LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所 ......
模型

大模型时间线整理

# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......
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