构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。 学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们 1 分类指标
一、概述 作为机器学习领域的重要内容之一，聚类模型在许多方面能够发挥举足轻重的作用。所谓聚类，就是通过一定的技术方法将一堆数据样本依照其特性划分为不同的簇类，使得同一个簇内的样本有着更相近的属性。依不同的实现策略，聚类算法有很多种，如基于距离的k-means、基于密度的DBSCAN等。在聚类完成之后
弹指间，2009年大学毕业到现在2024年，已经15年过去了。 前2天，看到自己14年在博客园写的一个博客，哪个时候是工作之余创业 感兴趣的朋友可以看看我10年前发的一篇博客 https://www.cnblogs.com/likwo/p/3832795.html 目前全职创业中，用过不少开源软件，
MoneyPrinterPlus可以使用大模型自动生成短视频，我们可以借助Azure提供的语音服务来实现语音合成和语音识别的功能。 Azure的语音服务应该是我用过的效果最好的服务了，微软还得是微软。 很多小伙伴可能不知道应该如何配置，这里给大家提供一个详细的Azure语音服务的配置教程。 项目已开
作为LLM（大模型）开发框架的宠儿，LangChain在短短几年内迅速崛起，成为开发者们不可或缺的工具。本文将带你探讨LangChain和LangChainHub的发展历程。
MoneyPrinterPlus可以使用大模型自动生成短视频，其中的语音合成和语音识别部分需要借助于一些第三发云厂商的语音服务。 很多小伙伴可能不知道应该如何配置，这里给大家提供一个详细的腾讯云语音服务的配置教程。 项目已开源，代码地址：https://github.com/ddean2009/Mo
人工智能大模型之开源大语言模型汇总（国内外开源项目模型汇总） Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。 所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI
大语言模型的发展日新月异，记得在去年这个时候，函数调用还是gpt-4的专属。到今年本地运行的大模型无论是推理能力还是文本的输出质量都已经非常接近gpt-4了。而在去年gpt-4尚未发布函数调用时，智能体框架的开发者们依赖构建精巧的提示词实现了gpt-3.5的函数调用。目前在本机运行的大模型，基于这一
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 时间序列分析是数据科学中一个重要的领域。通过对时间序列数据的分析，我们可以从数据中发现规律、预测未来趋势以及做出决策。无论是股票市场的走势，还是气象数据的变化，都涉及到时间序列分析 在进
浏览器的进程模型 何为进程？ 程序运⾏需要有它⾃⼰专属的内存空间，可以把这块内存空间简单的理解为进程 每个应⽤⾄少有⼀个进程，进程之间相互独⽴，即使要通信，也需要双⽅同意 何为线程？ 有了进程后，就可以运⾏程序的代码了。 运⾏代码的「⼈」称之为「线程」。 ⼀个进程⾄少有⼀个线程，所以在进程开启后会⾃
MoneyPrinterPlus使用AI大模型技术,一键批量生成各类短视频。一键混剪短视频，批量生成短视频不是梦。自动把视频发布到抖音,快手,小红书,视频号上。
大家好，我是章北海 今天高考，上午的语文结束，市面上又要来一场大模型参考的文章了。 我也凑凑热闹，让通义千问、Kimi、智谱清言一起来写一下高考作文。 公平起见，不加任何其他prompt，直接把题目甩过去。 感觉写的都很一般，通篇口水文，都能拿个及格分吧。 有点好奇，就加了几个国外选手参赛：Gemi
如何改善模型的表现 学过正交化，如何设立开发集和测试集，用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针，如何提高学习算法性能的指导方针。 所以想要让一个监督学习算法达到实用，基本上希望或者假设可以完成两件事情。首先，的算法对训练集的拟合很好，这
通过大模型来实现多个智能体进行游戏对局这个想对已经比较成熟了无论是去年惊艳的斯坦福小镇还是比如metaGPT或者类似的框架都是使用智能体技术让大模型来操控，从而让大模型跳出自身“预测下一个token”的文字功能去探索更多的应用落地可能性。不过一直没有真正操作过，直到前段时间看到一个新闻《和GPT-4
Docker部署深度学习模型 基础概念 Docker Docker是一个打包、分发和运行应用程序的平台，允许将你的应用程序和应用程序所依赖的整个环境打包在一起。比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各
1、官网 ChatGLM3 2、下载ChatGLM3源码 直接在https://github.com/THUDM/ChatGLM3，下载源码 3、下载模型 如果显卡8G一下建议下载ChatGLM3-6B，ModelScope是国内的，下载比较快 用下面两种方式都可以下载 使用git在MadelSco
在了解一些概念之前一直看不懂上交22年开源的TRTModule.cpp和.hpp，好在交爷写的足够模块化，可以配好环境开箱即用，移植很简单。最近稍微了解了神经网络的一些概念，又看了TensorRT的一些api，遂试着部署一下自己在MNIST手写数字数据集上训练的一个LeNet模型，识别率大概有98.
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
Netty 线程模型是指 Netty 框架为了提供高性能、高并发的网络通信，而设计的管理和利用线程的策略和机制。 Netty 线程模型被称为 Reactor（响应式）模型/模式，它是基于 NIO 多路复用模型的一种升级，它的核心思想是将 IO 事件和业务处理进行分离，使用一个或多个线程来执行任务的一
LLM 大模型学习必知必会系列(十)：基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战 0.前言 **Modelscope **是一个交互式智能体应用基于ModelScope-Agent，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。AgentFabric围绕可
