模型材质贴图的作用是为三维模型赋予外观表面的纹理和颜色。它可以增加模型的细节、真实感和视觉效果，使得模型更具有逼真和吸引力。通过贴图，模型可以呈现出不同的材质，如金属、木材、布料等，并且能够模拟反射、阴影和光照效果，使模型在渲染过程中更加真实。贴图还可以用来描绘模型的细节纹理，例如皮肤的纹理、衣...

文本到图像的扩散模型在生成符合自然语言描述提示的逼真图像方面取得了惊人的性能。开源预训练模型（例如稳定扩散）的发布有助于这些技术的民主化。预先训练的扩散模型允许任何人创建令人惊叹的图像，而不需要大量的计算能力或长时间的训练过程。

前段时间参加了Kesci的公众健康问句分类比赛，主要是一个健康领域的多标签分类问题。除去前面弃权的一些小伙伴，有幸拿到了决赛的第8名，记录一下自己的比赛经历，希望对大家有所帮助。

首先进行EDA（探索性数据分析），理解原始数据集。处理可能的缺失值或异常值（本例中没有缺失或异常）。将数据转换成浮点型，方便下一步的数据操作‘

神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。

首先进行EDA（探索性数据分析），理解原始数据集。处理可能的缺失值或异常值（本例中没有缺失或异常）。将数据转换成浮点型，方便下一步的数据操作‘

$$ E(f ; D)=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} \mathbb{I}\left(f\left(\boldsymbol{x}_{i}\right) \neq y_{i}\right) $$

呵呵，你被骗了啦。第一关是SVG你以为第二关还会是SVG么。而且那么明显的提示你敢信？ 其实真正的真相在那个png图片里面！图片末尾压缩了一段录音，用十六进制编辑器把图片打开然后把末段录音的代码拷贝出来。录音内容就是过关的KEY了。 p.s 录音是由 @binaryTree 使用iPhone 6(iOS 8.0.2)设备倾情提供的。

只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及Cohen和Frazzini（2008），这表明股票的当前回...

跨模态因果对齐，让机器更懂视觉证据！来自中山大学、新加坡南洋理工大学等团队提出跨模态因果对齐框架（CRA），通过因果干预和跨模态对齐，显著提升时空定位的准确性与可解释性。相关论文已被CVPR 2025接收，代码已开源。事情是这样的——近年来随着多模态大模型的发展，视频问答（VideoQA）任务——要求模型根据视频内容回...

跨模态因果对齐，让机器更懂视觉证据！来自中山大学、新加坡南洋理工大学等团队提出跨模态因果对齐框架（CRA），通过因果干预和跨模态对齐，显著提升时空定位的准确性与可解释性。相关论文已被CVPR 2025接收，代码已开源。事情是这样的——近年来随着多模态大模型的发展，视频问答（VideoQA）任务——要求模型根据视频内容回...

集成各种弱学习器可以提高预测精度，但是如果我们的模型已经很强大了，集成学习往往也能够起到锦上添花的作用。流行的机器学习库scikit-learn提供了一个StackingRegressor，可以用于时间序列任务。但是StackingRegressor有一个局限性;它只接受其他scikit-learn模型类和api。所以像ARIMA这样在scikit-learn中不可用的模型...

贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯

目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，还被逐步推广应用于广义线性模型领域（如用于logistic回归模型），但由于一般线性模型与广义线性模型在残差分布的假定等方面有所不同，所以推广和应用还存在许多问题

本文首发自 HyperAI超神经微信公众号~内容一览：近日，英国生态学会期刊《Methods in Ecology and Evolution》上发布了一个新的预测模型 BirdFlow，其能够解决生物学目前最困难的挑战之一：准确预测候鸟的运动轨迹。虽然该模型目前仍在完善中，但研究人员称能够在一年之内向公众开放，并投入使用。本文是对这项研究的介...

真机里符合自己的要求的话预览不符合，预览符合的话是真机里不符合。这是为什么啊？是因为真机和预览所用用的分辨率不同吗？但是我没有用具体的数值，都是类似match_parent和wrap_content或者直接用居中什么的，没有用到具体的耨个明确的数值单位。

关注前沿科技 量子位你以为的宇树机器人（H1）：实际上的宇树机器人（G1）：轻松来一个帅气的科比投篮。或者是像罗纳尔多那样华丽旋转跳跃。英伟达卡内基梅隆大学一起，给宇树机器人“一雪前耻”了（doge）。只通过一个训练框架，机器人就能成为“学人精”，完成各种高难度敏捷动作。从这样（下左图）变成这样（下右图）。△...