对于每种方法，我们通过运行测试来建立基线，该测试包括在10次测试运行中运行被测函数100K次(循环)，然后计算每个循环的平均时间(以纳秒为单位，ns)。

Jupyter Notebook（前身为IPython Notebook）是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具，广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育等领域。它提供了一个基于Web的界面，允许用户创建和共享文档，这些文档包含实时代码、方程、可视化和文本。

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约...

RAG结合了两个关键元素:检索和生成。它首先使用语义搜索等高级技术来浏览大量数据，包括文本、图像、音频和视频。RAG的本质在于它能够检索相关信息，然后作为下一阶段的基础。生成组件利用大型语言模型的能力，解释这些数据块，制作连贯的、类似人类的响应。与传统的生成模型相比，这个过程确保RAG系统可以提供更细致和...

CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文，提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN + BiGRU)注意力的心跳声分类，论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。

人工智能辅助撰写文章的技术现在无处不在!ChatGPT已经解锁了许多基于语言的人工智能应用程序，人工智能在任何类型的内容生成中的使用都已经达到了以前前所未有的高度。

混淆矩阵是在分类问题中用于评估模型性能的表格，它展示了模型对样本的分类情况。混淆矩阵的行表示实际类别，列表示预测类别。对于二分类问题，混淆矩阵的结构如下：

在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。

在过去的十年中，出现了许多涉及计算机视觉(CV)的项目，无论是小型的概念验证项目还是更大规模的生产应用。应用计算机视觉的方法是相当标准化的:

这篇论文的研究主要贡献是对LLM生成解释的优缺点进行了调查。详细介绍了两种方法，一种是做出预测，然后解释它，另一种是产生解释，然后用它来做出预测。

TorchExplorer是一款创新的人工智能工具，专为使用非常规神经网络架构的研究人员设计。可以在本地或者wandb中生成交互式Vega自定义图表，提供网络结构的模块级可视化。在左边的面板可以模块级方式展现神经网络架构，帮助研究人员导航网络结构。在右边的图中节点表示输入/输出占位符或在转发过程中调用的特定子模块，可以...

如果你是一个Mac用户和一个深度学习爱好者，你可能希望在某些时候Mac可以处理一些重型模型。苹果刚刚发布了MLX，一个在苹果芯片上高效运行机器学习模型的框架。

向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息，在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。

LoRA是Low-Rank Adaptation或Low-Rank Adaptors的缩写，它提供了一种用于对预先存在的语言模型进行微调的高效且轻量级的方法。

该研究介绍了Mamba，一种硬件感知并行算法，克服了Transformers 在语言处理任务中长序列的低效率。通过实现选择性状态空间，Mamba实现了快速推理、线性可伸缩性以及与大型transformer模型相比具有竞争力的性能。

GPT-4被普遍认为是最好的生成式AI聊天机器人，但开源模型一直在变得越来越好，并且通过微调在某些特定领域是可以超过GPT4的。在开源类别中出于以下的原因，你可能会考虑过在本地计算机上本地运行LLM ：

在本文中，我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的，那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。我们将用四个不同的图实现不同的布局。

这是由National Institute of Technology Rourkela, Central University of Rajasthan发布在2022 ICETCI的论文，利用离散小波变换(DWT)得到的多分辨率域特征对1D-CNN模型进行心音分类训练。

自从基于Stable Diffusion的生成模型大火以后，基于GAN的研究越来越少了，但是这并不能说明他就没有用了。异常检测是多个研究领域面临的重要问题，包括金融、医疗保健和网络安全。检测和正确分类未见的异常是一个具有挑战性的问题，多年来已经以许多不同的方式解决了这个问题。而今天我们要介绍一种基于GAN的异常检测方...

在这篇文章中，我将介绍AutoGen的多个代理的运行。这些代理将能够相互对话，协作评估股票价格，并使用AmCharts生成图表。我们创建对话的目的是要求代理分析特定公司的股票价格，并制作股票价格图表。为了实现这一目标，我们创建一下代理并协同工作:金融分析师：分析师的任务是获取股票价格数据，进行分析，然后将数据传...

为了增强CLIP在图像理解和编辑方面的能力，上海交通大学、复旦大学、香港中文大学、上海人工智能实验室、澳门大学以及MThreads Inc.等知名机构共同合作推出了Alpha-CLIP。这一创新性的突破旨在克服CLIP的局限性，通过赋予其识别特定区域（由点、笔画或掩码定义）的能力。Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力，而且实...

Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法，包括:Torch.compile: PyTorch模型的编译器GPU量化:通过降低精度操作来加速模型推测解码:使用一个小的“草稿”模型来加速llm来预测一个大的“目标”模型的输出张量并行:通过在多个设备上运行模型来加速模型。我们来看看这些方法的性能比较:作为对比，...

推理正在成为大型语言模型(llm)关注的下一个主要领域。尽管llm拥有先进的能力，但大多数llm经常被简单的错误绊倒，显示出他们在推理方面的局限性。这些模型可能会被上下文中的不相关细节所误导，或者受到输入提示中的偏差的影响。而后一种倾向被称为谄媚，也就是说模型会更偏向与输入一致，而不管准确性如何。人们已经做...

Matplotlib是一个Python中常用的绘图库，用于创建各种类型的图表。在Matplotlib中，你可以使用titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）来增强你的图表。本文讨论Python的Matplotlib绘图库中可用的不同标记选项。

本文从数据科学家的角度来研究检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)管道。讨论潜在的“超参数”，这些参数都可以通过实验来提高RAG管道的性能。与本文还将介绍可以应用的不同策略，这些策略虽然不是超参数，但对性能也会产生很大的影响。

EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形，而是获得对数据集的理解，并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库，但是现在已经过了1年的时间了，我们...

collections.defaultdict:当缺少键时，返回默认值。使用它可以有效地存储和组织数据，比如键反映日期或资产符号等可识别的度量，值表示相应的变量。

但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样，从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型，那么在推理时输出的质量也会同样低。

一种称为S2A的新注意力方法被开发出来，解决llm中不相关或有偏见的输出问题。受人类认知过程的启发，S2A过滤掉不相关的上下文，促进LLM推理的真实性和客观性。

在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。从列表中创建字典我有一份商品清单，我想看看它们的分布情况。更具体地说：希望得到唯一值以及它们在列表中出现的次数。Python字典是以这种格式存储数据的好方法。键将是字典，值是出现的次数。这里可...