图解算法

GPT会是AI算法模型的终极答案吗？

那么，GPT系列大模型会成为AI算法模型的终极答案吗？ 通过对AI发展技术路线的梳理，中信证券分析师陈俊云、许英博等指出，GPT模型在交互逻辑、内容生成和理解上具备独特优势，AI算法模型最终会普遍朝GPT方向靠拢。 ...

综合性学习课程研究_参考文献与关键词分析报告-论文.zip

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leetcode打不开-Learn-Data-Structures-And-Algorithms:学习数据结构和算法（初学者终极指南）

学习数据结构和算法（初学者终极指南） 心态 正如我之前的文章所阐述的，数据结构和算法是程序员的最终基础。 我坚信对这两个主题的良好了解也是成为更好程序员的关键，因为对算法和数据结构有很好理解的工程师可以...

chans:Chan 的凸包算法互动教程

课程涵盖礼品包装（Jarvis March）、Graham Scan、Quickhull、Monotone Chain、Melkman、Sklansky、Kirkpatrick & Seidel（终极版），最后是 Chan 的算法。 Chan 算法（以其发明者 Timothy M. Chan 命名）是一种...

9 生成对抗网络101 终极入门与通俗解析 .html

机器学习 深度学习 pytorch tensorflow 贝叶斯 神经网络 算法

Stanford教授Daphne Koller 概率图模型 终极入门 第三讲 马尔可夫网络 (Markov Netwo.htm

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Stanford教授Daphne Koller 概率图模型 终极入门 第二讲 模板模型 (Template Model.htm

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Stanford教授Daphne Koller 概率图模型 终极入门 第一讲 有向图模型与贝叶斯网络基础 .html

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人工智能算法综述（一）.pdf

强⼈⼯智能（也就是通⽤⼈⼯智能），或者说机器的⾃我意识，⾃然是⼀个终极⽬标，但是当我们朝着这个⽬标⾏进的 时候，总会获得⼀些⼩奖励，这些⼩奖励就是现在的弱⼈⼯智能，⼀些很实⽤的算法理论跟应⽤，虽然落地...

使用并行计算大幅提升递归算法效率

无论什么样的并行计算方式，其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力，并能灵活满足各种需求。相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得...

Python基础算法数据结构面向对象的编程工作面试问题：您好，此仓库是我用基本的python练习，算法，数据结构，面向对象的编程，工作面试（关于数据科学，机器学习和深度学习），干净的代码和git使用

Python基础知识，算法，数据...┃ :scroll: 成为人类秘籍.pdf ┃ :scroll: 数据科学面试题.pdf ┃ :scroll: 数据科学面试问题和答案-.md ┗ :scroll: 机器学习工作面试终极指南.pdf :open_file_folder: 面向对象编程

迷茫的旅行商：一个无处不在的计算机算法问题-William J.Cook1

第1章 难题大挑战1.1 环游美国之旅1.2 不可能的任务吗1.2.1 好算法，坏算法1.2.2 复杂度类P与NP1.2.3 终极问题1.3 循序渐进，各个击破

文本检索结果聚类及类别标签抽取技术研究.caj

检索结果聚类需要直接呈现给用户，这一特点决定了传统的机器学习算法并 不能完美解决这一问题。理解文本的语义是自然语言处理的终极目标，同样对 于检索结果聚类是十分重要的。针对中文语义分析并不成熟的现状，本文...

leetcode不会-preparation:终极指南

在每个开发人员的生活中，都会遇到必须学习数据结构和算法的时刻。 无论是课程作业，还是实习，还是$$$$的工作，这两个主题都是一切的基础。 我开始学习这些是为了获得一份不错的实习，但最终喜欢解决问题。 不要...

Python机器学习项目开发实战_图像内容分析_编程案例解析实例详解课程教程.pdf

在图像内容分析中，会用到很多计算机视觉算法来构建我们对图像对象的理解。计算机视觉包括很多方面的图像分析，例如目标识别、形状分析、姿态估计、3D建模、视觉搜索等。人类非常擅长鉴定和识别其周边的事物，而...

编程原本（中文版）

要想从中大获裨益，你需要从头到尾认真学习：阅读代码，证明引理，完成练习。到结束之时，你将看到如何把这里讨论的演绎方法应用到你的程序中，保证你做出的软件部件能一起工作，并表现出它们所应该表现的行为。 书...

机器人控制入门.pdf

机械本体：被控制的终极对象。 算法的编写：鉴于如今⼏乎没⼈再⽤Op-Amp搭建模拟计算机的事实，可以说算法就是个编程问题。基本的编程语⾔能⼒，⽐如MATLAB、C、C++是 必须的。设计好算法之后，还需⾯对另外⼏个...

人工智能与大数据.doc

通过机器学习，计算机 会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。当然 ，这还必须依托飞速发展的计算机硬件，所以，人工智能实现较大的飞跃是大规模并行 处理器的出现之后。 真正...

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

亚博K210模型训练部署

亚博K210模型训练部署

Plecs电力电子仿真PLECS41.64 电力系统仿真软件免安装版本

超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件，尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路，Boost电路，单相整流电路，单相逆变电路，三相整流电路，三相逆变电路，LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真，让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢，学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术，以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议，我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始，PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源，车辆电子，航空航天，工业及牵引驱动等。