人工智能

除了DeepSeek之外,Kimi、文思、豆包等9款你必须知道的国产AI工具

人工智能现在发展得特别快,在不知不觉中其实AI工具已经渗透在我们生活的方方面面,正在改变我们的工作生活。像近期大热的国产模型DeepSeek这种知名AI工具,热度一直居高不下,但用的人太多,官网老是卡。其实,咱们国内也有不少好用的AI工具,今天就来聊聊除了DeepSeek之外,还有哪些国

AI的提示词专栏:ChatGPT-4 与 GPT-3.5 Prompt 差异分析

AI的提示词专栏:ChatGPT-4 与 GPT-3.5 Prompt 差异分析 本文围绕 ChatGPT-4 与 GPT-3.5 的 Prompt 差异展开分析,指出二者定位不同是差异根源 ——GPT-3.5 主打高效轻量化,ChatGPT-4 聚焦复杂任务深度处理。核心差异体现在上下文理解(ChatGPT-4 窗口更长、关联更准&

自编码器 AE(AutoEncoder)程序

原文链接 1.程序讲解 (1)香草编码器 在这种自编码器的最简单结构中,只有三个网络层,即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的,可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数,来学习如何重构输入。 在这里,如果隐含层维数(64)小于输入维数(784),则称这个编码器是有损的。通过这个约束,来迫使神经网络来学习数据的压缩表征。 input_size = 784 hidden_size = 6

R语言 Logistic回归~模型构建

线性回归模型是研究连续型变量与一组自变量之间的关系。也就是说线性回归模型的因变量是连续型变量。如果因变量是分类变量,则是非线性的,此时需要用Logistic回归,对其发生概率进行线性回归。 Logistic回归预测模型思路: 1.模型构建 2.模型评价 3.模型验证 模型构建~~二元Logistic回归 二元Logistic模型构建应用条件 1.足够的样本量(样本量一般为变量的10~20

大师兄的数据分析学习笔记(二十五):聚类(一)

大师兄的数据分析学习笔记(二十四):回归树与提升树 大师兄的数据分析学习笔记(二十六):聚类(二) 一、监督学习和无监督学习 分类和回归都属于监督学习,监督学习的特点是有标注。 所谓标注也就是数据的特征,不管是分类还是回归都是通过标注进行区分数据。 而无监督学习没有标注,所以无监督学习的目的就是给数据加上标注。 进行标注的原则是,加过标注后的数据应该尽可能相似,而不同标注内的数据应该尽可能不同

深度学习(一):人工智能、机器学习与深度学习

人工智能 (AI):宏大的目标 人工智能是最广泛、最宏大的概念,它的目标是让机器能够模仿人类的智能行为,例如: 推理:像下棋程序一样,通过逻辑来做决策。 规划:为实现一个目标而制定步骤,比如无人驾驶汽车规划行驶路线。 学习:从数据中发现规律,从而提高自

不止于恶搞:把Seedream 4.0当作“AI版PS”,这是一份实战手册

目录前言工具箱一:终极“内容识别”——锁定万物的主体一致性实战玩法:创建你的“角色设定集”工具箱二:来自未来的“智能图层”——玩转多图融合实战玩法:零成本的“虚拟摄影棚”工具箱三:自带排版师的“文字工具”——精准的中文渲染实战玩法:快速海报设计迭代工具箱四:解放想象力的“动作脚本”——连续生图与故事板

63、亲爱的晓洁

寒假,他来了······可是,却变了,他只留下一封信。 ······我的心,像是被掏空了一样······    ——苏菲日记 亲爱的晓洁 我现在要和你说一件事,这件事,我以前一直没有想好怎么和你说。你知道的,我总是有心事的时候,第一个想到的只有你。但是,这件事情,我还是犹豫了好久······现在才想你倾述······原谅我,晓洁! 晓洁,我恋爱了,但也快失恋了,其实这根本就称不上一场爱情,起码