什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有...

By超神经 水的太阳能光电化学(PEC)分解是将太阳能高效转换为氢能的方法，是一种很有前景的可再生能源生产方式。 然而，受电极性质及电极缺陷的影响，PEC反应的效率较低，需要合适的助催化剂辅助。而电解池、光电极和助催化剂组成的PEC系统非常复杂，参数繁多，系统优化成本很高。 为此，清华大学的朱宏伟课题组利用机器学习，对BiVO4光阳极系统进行了优化。机器学习可以基于以往的实验数据，找出光阳极、助催化剂和电解池之间的关系。同时，可解释的机器学习能够识别出对反应性能最重要的参数，为系统优化提供指导。 作者|雪菜 编辑|三羊 太阳能光电化学(PEC)分解水是将太阳能高效转换为氢能和氧气的方法，是...

By超神经 水的太阳能光电化学(PEC)分解是将太阳能高效转换为氢能的方法，是一种很有前景的可再生能源生产方式。 然而，受电极性质及电极缺陷的影响，PEC反应的效率较低，需要合适的助催化剂辅助。而电解池、光电极和助催化剂组成的PEC系统非常复杂，参数繁多，系统优化成本很高。 为此，清华大学的朱宏伟课题组利用机器学习，对BiVO4光阳极系统进行了优化。机器学习可以基于以往的实验数据，找出光阳极、助催化剂和电解池之间的关系。同时，可解释的机器学习能够识别出对反应性能最重要的参数，为系统优化提供指导。 作者|雪菜 编辑|三羊 太阳能光电化学(PEC)分解水是将太阳能高效转换为氢能和氧气的方法，是...

 作者|谢年年、ZenMoore 大模型虽好，但却存在着一个恼人的问题：大模型回答得好不好，取决于我们问题问得怎么样。一个好的、详细的问题往往可以产生惊人的效果... 所以...ChatGPT问世之后，最火的书可能不是《ChatGPT技术原理》，而是《提示工程（PromptEngineering）指南》（如何让ChatGPT更能听懂你的问题）。 一时间，全球人民都捧起了这本“咒语”教程，开始背诵各种各样的“施咒”技巧，比如“Let'stakeabreath...”，比如“Youaremygrandma...”，比如... 但是够了！真正的人工智能是不需要解释的，你解释得越多，智...

导读 计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的tricks。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的各种tricks。 目录： Warmup Linearscalinglearningrate Label-smoothing Randomimagecroppingandpatching KnowledgeDistillation Cutout Randomerasing Cosinelearningratedecay M...

作者：GabeA,M.Sc 装饰器（Decorators）是Python中一种强大而灵活的功能，用于修改或增强函数或类的行为。装饰器本质上是一个函数，它接受另一个函数或类作为参数，并返回一个新的函数或类。它们通常用于在不修改原始代码的情况下添加额外的功能或功能。 装饰器的语法使用@符号，将装饰器应用于目标函数或类。下面我们将介绍10个非常简单但是却很有用的自定义装饰器。 1、@timer:测量执行时间 优化代码性能是非常重要的。@timer装饰器可以帮助我们跟踪特定函数的执行时间。通过用这个装饰器包装函数，我可以快速识别瓶颈并优化代码的关键部分。下面是它的工作原理: importtim...

时间序列预测领域在最近的几年有着快速的发展，比如N-BEATS、N-HiTS、PatchTST和TimesNet。 大型语言模型(llm)最近在ChatGPT等应用程序中变得非常流行，因为它们可以适应各种各样的任务，而无需进一步的训练。 这就引出了一个问题:时间序列的基础模型能像自然语言处理那样存在吗?一个预先训练了大量时间序列数据的大型模型，是否有可能在未见过的数据上产生准确的预测? 通过AzulGarza和MaxMergenthaler-Canseco提出的TimeGPT-1，作者将llm背后的技术和架构应用于预测领域，成功构建了第一个能够进行零样本推理的时间序列基础模型。 在本文中，我...

By超神经 水的太阳能光电化学(PEC)分解是将太阳能高效转换为氢能的方法，是一种很有前景的可再生能源生产方式。 然而，受电极性质及电极缺陷的影响，PEC反应的效率较低，需要合适的助催化剂辅助。而电解池、光电极和助催化剂组成的PEC系统非常复杂，参数繁多，系统优化成本很高。 为此，清华大学的朱宏伟课题组利用机器学习，对BiVO4光阳极系统进行了优化。机器学习可以基于以往的实验数据，找出光阳极、助催化剂和电解池之间的关系。同时，可解释的机器学习能够识别出对反应性能最重要的参数，为系统优化提供指导。 作者|雪菜 编辑|三羊 太阳能光电化学(PEC)分解水是将太阳能高效转换为氢能和氧气的方法，是...

今儿聊聊点击率的一些技术点！ 之前我们同事自从去了某手后，一直做的是点击率预估这块的技术，很多人知道，这块属于核心技术。无论是对于互联网广告，还是推荐类项目。 点击率预估这样的项目，一般是属于是一个一直维护，不断优化的项目。 点击率预估是在线广告领域的重要问题，它涉及到预测用户是否会点击特定广告。在这个案例中，我们将探讨一个点击率预估的实际项目。 点击率预估项目：预测用户点击在线广告的概率 原理 点击率预估的核心思想是通过构建机器学习模型，利用广告相关的特征来预测用户是否会点击广告。这通常涉及到二分类问题，其中正类别表示用户点击广告，负类别表示用户不点击广告。点击率（CTR）是用户点击广告的...

本文分享一个Python交互式可视化工具bqplot，bqplot是为JupyterNotebook开发的一个交互插件，使用图层图形语法(theGrammarofGraphics，了解该语法👉图层图形语法详解)，但是丰富了交互图层，可满足丰富的交互式可视化需求，比如， 神经网络交互可视化 时间序列交互可视化 此外，在基础图形可视化上，bqplot功能也很强大，拥有类似matplotlib.pyplot的bqplot.pyplot。 安装 pipinstallbqplot jupyternbextensionenable--py--sys-prefixbqplot 安装成功后，...

在微博上看到一个热搜话题：没房贷的下属太可怕了。 一些高赞评论说到了大家的心坎里，三无青年无所畏惧。 什么是三无青年？无车贷、无房贷、无后代，如此，也就没有太多软肋。 随着越来越多的00后步入职场，满足如此条件的年轻人越来越多，很多人把他们称之为整治职场的先行军。 他们的特点就是，不再是全盘接收传统的职场规则，而是按照自己的价值观取其精华去其糟粕。 例如守时、有责任心、勤学上进等好的方面予以保留，而对无效加班、无效内卷、职场PUA、职场斗争等看不顺眼的点，直接说拒绝，如果领导实在无法接受自己，就寻找下一个更适合的工作地。 这三无里面，对年轻人来说，最大的经济压力，还是来自于房贷，...

Adobe联合创始人JohnWarnock去世了，享年82岁。 他是PDF格式的发明人之一，贡献了PDF中的核心技术PostScript—— 如果没有它，打印机就无法打印复杂页面。可以说，Warnock的这项发明，在上世纪80年代彻底变革了媒体和出版行业。 Adobe现任CEO在讣告中表示： 对Adobe社区和整个行业来说这都是悲伤的一天，他几十年来一直是行业的灵感来源。 比如乔布斯在苹果电脑早期接连商业失败后，就通过与Warnock的合作完成一次翻盘。 Adobe改变媒体和出版业，还拯救了苹果 上世纪70年代，打印机还无法像今天一样打印任何文字或图像内容。 当时主流的点阵打印机能处...

  编辑：学妹 “十年后留在北大， 我要做快乐的食堂阿姨。” 近日，网友黄女士称 自己北大研究生毕业后， 留在北大食堂工作， 引发网友关注。 今年5月，黄女士还曾发帖称，研究生两年期间也经历过迷茫，不知道要做什么工作。后来，她决定留在北大食堂工作，希望大家能吃上便宜健康又好吃的饭。“不是做食堂经理，不是做厨师，也不是做打饭阿姨。”她还称，自己在食堂里做了一个健康餐窗口，让菜品从“更少油、更少盐、更少糖”开始。 “北大研究生毕业做食堂阿姨”的话题也在网络走红，不少人关心，“北大研究生怎么去当食堂阿姨？”“工作有编制吗？”“是否太大材小用了？” 北大毕业、新传学子、食堂...

通常来说，第二作者以后的作者在一篇论文中往往被忽略不计，被视为挂名或填充名单的存在。然而，有一类特别牛逼的论文例外。这些论文不仅在学术界引起了轰动，更让论文的所有作者脱颖而出，成为闪耀光芒的焦点。 这里列举两篇牛逼的论文： 一、《AttentionIsAllYouNeed》 从ChatGPT到AI画图技术，人工智能领域最近的这波突破或许都要感谢一下Transformer。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762 六年前，一篇名字有点浮夸的论文被上传到了预印版论文平台arXiv上，「xxisAllYouNeed」这句话被AI领域的开发者们不断复述，甚...

作为程序员我们应怎样理解docker？ 容器技术的起源 假设你们公司正在秘密研发下一个“今日头条”APP，我们姑且称为明日头条，程序员自己从头到尾搭建了一套环境开始写代码，写完代码后程序员要把代码交给测试同学测试，这时测试同学开始从头到尾搭建这套环境，测试过程中出现问题程序员也不用担心，大可以一脸无辜的撒娇，“明明在人家的环境上可以运行的”。 测试同学测完后终于可以上线了，这时运维同学又要重新从头到尾搭建这套环境，费了九牛二虎之力搭建好环境开始上线，糟糕，上线系统就崩溃了，这时心理素质好的程序员又可以施展演技了，“明明在人家的环境上可以运行的”。 从整个过程可以看到，不但我们重复搭建了三套...

 编辑 |学妹 提起博士论文，无人不肃然起敬 为什么？ 请看下面三张漫画 一切尽在不言中！ 这些抓耳挠腮的发狂，正是成千上万的准博士生，在他们论文答辩完成、通过之前，需要被历练的最最黑暗之时。 想起选题、想起答辩、想起资格考试、想起论文可否发表、想起万一没有通过.....还有.一个再一个想到和无法预料的等等环节，可谓步步惊心。  然而，读者们可否知晓，就在我们生活的同一个世界上，竟然还有一群奇葩的“牛”博士，他们可以把如此艰难的博士论文，如同变戏法，变成一篇一篇流芳百世、信手拈来的传奇印记。 本文就是他们牛气轰天的实例，不禁让我们也在努力的学生们，呐喊着：...

1.摘要 自动驾驶中，激光雷达的分割和测距是非常重要的任务。然而，这些任务面临着点云中不同语义类别的不平衡和动态物体的干扰，这就需要用到具有代表性或显著性的地标点来进行鲁棒的特征学习。为了应对这些挑战并提升实时自动驾驶车辆的性能，我们提出了一种基于注意力机制的分割和测距方法。与图像领域不同，由于缺乏标注数据，点云显著性信息的研究很少。 为了解决这个问题，我们首先提出了一种通用的框架，利用图像到点云的显著性分布知识迁移，基于该框架构建了一个点云伪显著性数据集（即FordSaliency）。然后，我们采用点云为输入的backbone来学习从伪显著性标签中获取的显著性分布知识。其次，我们提出了Sa...

作者：yishun@，编辑：极市平台 导读 对神经网络进行可视化分析不管是在学习上还是实际应用上都有很重要的意义，基于此，本文介绍了3种CNN的可视化方法：可视化中间特征图，可视化卷积核，可视化图像中类激活的热力图。每种方法均附有相关代码详解。 注：本文所有资料均来自Keras之父、Google人工智能研究员FrancoisChollet的大作：《Python深度学习》，建议大家直接去看原文，这里只是结合楼主的理解做点笔记。 引言 有一些同学认为深度学习、神经网络什么的就是一个黑盒子，没办法、也不需要分析其内部的工作方式。个人认为这种说法“谬之千里”。 首先，站在自动特征提取或表示学习的角...

大家好，我是涛哥，今天为大家介绍一些Python的基础防坑小常识，帮助你避免一些常见的错误，提高代码的质量和可维护性。 Python是一门易学且功能强大的编程语言，但在编写代码时，仍然有一些常见的陷阱和错误可能会让开发人员困惑。 1.不要修改迭代中的列表 在使用for循环遍历列表时，千万不要尝试修改列表中的元素，因为这可能会导致意想不到的结果。如果需要修改列表中的元素，可以创建一个新的列表，然后将修改后的元素添加到新列表中。 错误的示例：尝试在迭代中修改列表 my_list=[1,2,3,4,5] foriteminmy_list: ifitem%20: my_list.remove(i...

最近群里小伙伴提出了几个问题，如何用pandas实现execl中的汇总行。 关于这个问题，群里展开了激烈的讨论，最终经过梳理总结出了以下两个解决方法。一种是当做透视时直接使用参数margins，另一种是当无透视时手动造出汇总行。 以下是两种方法的案例，已经收集到了padnas进阶百题库👇中。完整手册可以戳《pandas进阶题库》了解获取。 pivot_table 问题(群成员"浮生如梦")： 我想统计一月到十二月的所有数据应该怎么写呢? 解决方法 用法：sum()、pivot_table 如果要对数据按行方向求和，直接使用sum()函数即可，设置参数axis=1(默认是...