uncle_ll

前言 前段时间测试一下OpenAI的语音识别模型 当时发现效率很低，今天发现阿里有一个专注的语音识别大模型FunAsr 看介绍Funasr的中文识别能力应该比Whisper...

基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手（检索增强生成(RAG)大模型） 基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应...

Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese 中文CLIP：中文对比视觉-语言预训练...

样本不平衡问题对机器学习模型效能和泛化能力至关重要。综合运用一些策略，可提升模型泛化能力与实际应用价值，确保模型在不同类别样本下准确预测，提高分类任务的准确性与可靠性。...

在PyTorch中，图像预处理常涉及使用`transforms.Normalize(mean, std)`对图像进行标准化处理，以加速模型收敛。本文详细介绍了如何为特定数据...

Magentic-One是一个高性能的开源多智能体系统，旨在解决复杂任务。该系统利用大型基础模型的进步，承诺通过增强知识与能力来提升生产力并改变生活。...

知识图谱作为人工智能领域的核心技术之一，是一种通过三元组（实体×关系×属性）形式，结构化表达实体间关系的语义网络。...

在人工智能的众多应用中，人脸识别技术无疑是引人注目的领域之一。它不仅在安全监控、身份验证等领域发挥着重要作用，也在不断推动着技术的边界。...

多变量线性回归是一种统计方法，用于预测因变量 与多个自变量 之间关系。目标是找到一组参数使得模型能够最好地拟合数据。...

在机器学习和人工智能中，数据标注扮演着至关重要的角色。它不仅决定了训练数据集的质量，也直接影响模型的性能。本文将介绍两款高效的数据标注工具：LabelLLM 和 Label...

反向传播不仅是一种计算工具，它还提供了一个视角，帮助我们理解导数在模型中的流动方式，这对于解决某些模型难以优化的问题至关重要，如循环神经网络中的梯度消失问题。...

三门问题是由美国电视节目《Let's Make a Deal》引发的一个经典概率问题。这题在一些面试的时候会经常被问到，这里详细介绍一下。...

本文介绍了如何利用深度学习技术进行异常检测，重点讲解了使用Keras和TensorFlow构建自编码器模型的方法。自编码器通过无监督学习训练，能有效识别数据中的异常点。...

在使用ChatGPT时，构建有效的提示（Prompt）对于获得准确且有用的响应至关重要。本指南将介绍几种常见的提示框架，帮助你充分利用ChatGPT的功能，提升互动效果。...

利用Keras开发一个健壮的神经网络架构，该架构能够有效地识别序列中的异常。该方法适用于金融欺诈检测、网络安全监控和工业质量控制等多个领域。...

本文深入探讨了使用Scikit-learn进行新颖性与异常值检测的方法，涵盖了理论基础与实践应用。通过比较不同算法，展示了如何有效识别和处理数据集中的异常值。...

本文深入探讨了信贷业务中的风险控制和客户运营模型，强调了模型生命周期管理在确保业务成功中的关键作用。文章详细介绍了信贷业务模型的不同类型，包括风控模型和客户运营模型。...

本文探讨了特征工程在金融风控中的应用，强调了其提升模型预测能力和增强解释性的关键作用。分析了特征工程的不同方法和技术，如业务经验衍生、暴力计算衍生和算法衍生，展示了其多样性...

本文为开发者提供向量嵌入技术的全面介绍，从基本概念到在机器学习中的应用，阐释了自动特征工程如何简化数据处理，提高模型效率。探讨了向量嵌入在语义搜索、问答系统、图像和音频搜索...

本文介绍了向量嵌入在机器学习中的应用，特别是在自然语言处理、推荐系统和搜索算法中的基础作用。通过数字表示复杂信息，向量嵌入量化了语义相似性，支持聚类、推荐和分类等任务...