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摘要： 如果你是一名计算机专业的学生，有对图论有基本的了解，那么你一定知道一些著名的最优路径解，如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和a*算法(A-Star)等。 这些算法都是大佬们经过无数小时的努力才发现的，但是现在已经是人工智能的时代，强化学习算法能够为我们提出和前辈一样好的解决方案吗? 阅读全文

摘要： 卷积神经网络(cnn)是一种神经网络，通常用于图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。CNN的关键组件之一是特征图，它是通过对图像应用卷积滤波器生成的输入图像的表示。 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/1132e4f9872a490e95bcbd0477d384 阅读全文

摘要： 这是一篇23年发布的新论文，论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net，该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块，有效地利用了底层和高层语义信息。 DCSAU-Net 1、架构 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/80c002a556cf4397aff76 阅读全文

摘要： 时间序列分析包括检查随着时间推移收集的数据点，目的是确定可以为未来预测提供信息的模式和趋势。我们已经介绍过很多个时间序列分析库了，但是随着时间推移，新的库和更新也在不断的出现，所以本文将分享8个目前比较常用的，用于处理时间序列问题的Python库。他们是tsfresh, autots, darts, 阅读全文

摘要： 上一次我们已经介绍了如何通过代码的方式使用ControlNet，Stable Diffusion WebUI里面包含了很详细的使用设置，我们可以直接在上面进行操作，所以本文将介绍如何以傻瓜的方式直接使用ControlNet。 如果你用过Stable Diffusion，可能已经注意到图像的输出有无限 阅读全文

摘要： Pandas 2.0正式版在4月3日已经发布了，以后我们pip install默认安装的就是2.0版了，Polars 是最近比较火的一个DataFrame 库，最近在kaggle上经常使用，所以这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 阅读全文

摘要： 赫尔移动平均线（Hull Moving Average，简称HMA）是一种技术指标，于2005年由Alan Hull开发。它是一种移动平均线，利用加权计算来减少滞后并提高准确性。 HMA对价格变动非常敏感，同时最大程度地减少短期波动可能产生的噪音。它通过使用加权计算来强调更近期的价格，同时平滑数据。 阅读全文

摘要： 遗传算法是一种基于达尔文进化论的搜索启发式算法。该算法模拟了基于种群中最适合个体的自然选择 遗传算法需要两个参数，即种群和适应度函数。根据适应度值在群体中选择最适合的个体。最健康的个体通过交叉和突变技术产生后代，创造一个新的、更好的种群。这个过程重复几代，直到得到最好的解决方案。 完整文章： htt 阅读全文

摘要： 在本文中，我将尝试解释 SVD 背后的数学及其几何意义，还有它在数据科学中的最常见的用法，图像压缩。 奇异值分解是一种常见的线性代数技术，可以将任意形状的矩阵分解成三个部分的乘积：U、S、V。原矩阵A可以表示为： 具体来说，A矩阵中的奇异值就是\Sigma矩阵中的对角线元素，它们是矩阵A的特征值的平 阅读全文

摘要： ChatGPT的插件使数据科学成为一种简单、愉快的体验 我们做数据分析时一般都是使用这样的流程来进行：运行jupyter notebook、安装库、解决依赖关系和版本控制，数据分析，生成图表。ChatGPT的“Code Interpreter”插件可以帮助我们进行数据分析。 完整文章： https: 阅读全文