Stable Diffusion 是一个深度学习技术，主要用于图像生成和图像增强任务。它的核心思想是通过稳定的训练过程来生成高质量的图像，同时提供了一种用于生成和增强图像的框架。在 Stable Diffusion 中，GFPGAN、ESRGAN 和 RealESRGAN 都是与图像生成和增强相关的功能，它们各自有不同的应用和特点。

原文链接：[链接]  在这个文章中，我们演示了copula GARCH方法（一般情况下）。1 模拟数据首先，我们模拟一下创新分布。我们选择了一个小的样本量。理想情况下，样本量应该更大，更容易发现GARCH效应。  {代码...} 现在我们用这些copula依赖的创新分布来模拟两个ARMA(1,1)-GARCH(1,1)过程。 {代码...} 2 基于模拟数据的...

时间序列非线性的有前景的方法。将MS模型的元素与完全自回归移动平均 - 广义自回归条件异方差（ARMA - GARCH）模型相结合，给参数估计器的计算带来了严重的困难。

CDA数据分析师 出品作者：真达、Mika数据：真达【导读】今天教大家用Python分析《世界幸福指数报告》。《世界幸福指数报告》是对全球幸福状况的一次具有里程碑意义的调查。民意测验机构盖洛普从2012年起，每年都会在联合国计划下发布《世界幸福指数报告》，报告会综合两年内150多个国家的国民对其所处社会、城市和自然环...

“不需要再等OpenAI的鸽王Sora了”。‍字节版Sora终于来了，这一次还憋了个大的——一口气推出Seaweed和PixelDance两款豆包视频模型，支持文生/图生视频，时长可达10s。以PixelDance为例，其最大特色在于多主体交互，一致性多镜头生成。啥意思？？——直接来看几个官方demo。First kill，现在手上有这样一张原图：若使用当前大...

在NLP领域取得巨大成功后，Transformer架构在计算机视觉方面的作用日渐凸显，成为越来越普遍的CV工具。自2020年10月Vision Transformer模型推出以来，人们开始高度关注Transformer模型在计算机视觉上的应用。

英特尔居然用英伟达显卡，给GTA5做了个画质增强补丁？没错，画面亿点点接近真实世界的那种：有点意思。更有意思的是，据英特尔表示，这个补丁在Geforce RTX 3090 GPU上，完成一次画质增强推理，只需要半秒钟的时间。效果也确实不错，看起来就像是自家行车记录仪拍的：就连增强后的草地和沥青路面（右侧），看起来也更真...

传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事件进行分类。目前尚不清楚传统的神经网络如何利用电影中先前事件来推理后来的事件。

在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系 。最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。

估计是上传提交之后返回一个缩略图地址给你了吧~~缩略图会比较小，再压缩拉伸之类的处理基本都会失真。如果是原图上传，应该是不会失真的。

资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。

“酒”一直在我们中华民族的传统文化中占据着不可或缺的位置，更有“无酒不成席、无酒不成礼”之说。而当今“全球酒坛”百花齐放，成千上万的酒品琳琅满目，我们如何了解这些酒的特点和它们身后的故事呢？“百瓶App”的产品研发团队就敏锐的发现了这一独特的需求，力争为“酒圈”的消费者提供更贴心、人性化的体验，并通过百度飞桨...

在典型的 IT 服务或应用中，计算、网络、存储是支撑上层应用服务的三个基础，保证存储系统的可用性对服务和应用的稳定运行有重要意义。存储系统可用性的一个重要方面就是有足够的容量，可以满足写入、存储的需求，所以合理规划存储系统的空间资源就非常重要。为了规划存储系统资源，就需要对资源的使用量进行预测，在预...

全文下载链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系 什么是依赖关系？假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。传统的神经网络无法做到这一...

Litong Gong, Yiran Zhu, Weijie Li, Xiaoyang Kang, Biao Wang, Tiezheng Ge, Bo Zheng

机器学习（ML）中的一个关键步骤是选择适合数据的最佳算法，根据数据中的一些统计数据和可视化信息，机器学习工程师将选择最佳算法。假设数据如下图所示，现在将其应用于回归示例：

论文: How Much More Data Do I Need? Estimating Requirements for Downstream Tasks