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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

摘要： POCS：Projections onto Convex Sets。在数学中，凸集是指其中任意两点间的线段均在该集合内的集合。而投影则是将某个点映射到另一个空间中的某个子空间上的操作。给定一个凸集合和一个点，可以通过找到该点在该凸集合上的投影来进行操作。该投影是离该点最近的凸集内的点，可以通过最小化 阅读全文

摘要： Unit Scaling 是一种新的低精度机器学习方法，能够在没有损失缩放的情况下训练 FP16 和 FP8 中的语言模型。 使用FP16和BFLOAT16替代FP32可以将内存、带宽和计算需求的大幅减少，这也是目前越来越大的模型所需要的。 背景介绍 随着支持fp8的硬件的发展，在不影响效率的前提下 阅读全文