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摘要： 随着CLIP和稳定模型的快速发展，图像生成领域中GAN已经不常见了，但是在表格数据中GAN还是可以看到它的身影。 现实世界的复杂性与许多方面相关(例如，缺失数据、不平衡数据、噪声数据)，但最常见的一个问题是包含异构(或“混合”)数据，即包含数字和分类特征的数据。 由于每种特征类型都可能具有自己的内在 阅读全文

摘要： 如果你刚刚开始学习神经网络，激活函数的原理一开始可能很难理解。但是如果你想开发强大的神经网络，理解它们是很重要的。 但在我们深入研究激活函数之前，先快速回顾一下神经网络架构的基本元素。如果你已经熟悉神经网络的工作原理，可以直接跳到下一节。 完整文章： https://avoid.overfit.cn 阅读全文

摘要： GPT-4发布仅仅三周后，就已经随处可见了。本月的论文推荐除了GPT-4以外还包括、语言模型的应用、扩散模型、计算机视觉、视频生成、推荐系统和神经辐射场。 1、GPT-4 Technical Report https://arxiv.org/abs/2303.08774 Sébastien Bube 阅读全文

摘要： 前几天的文章，我们已经简单的介绍过Pandas 和Polars的速度对比。刚刚发布的Pandas 2.0速度得到了显著的提升。但是本次测试发现NumPy数组上的一些基本操作仍然更快。并且Polars 0.17.0，也在上周发布，并且也提到了性能的改善，所以我们这里做一个更详细的关于速度方面的评测。 阅读全文

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