在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程...
Liquid State Machine (LSM) 是一种 脉冲神经网络 (Spiking Neural Network, SNN) ,在计算神经科学和机器学习领域中得到广泛应用,特别适...
在数据科学和机器学习领域,构建可靠且稳健的模型是进行准确预测和获得有价值见解的关键。然而当模型中的变量开始呈现出高度相关性时,就...
在机器学习领域，特征工程是提升模型性能的关键步骤。它涉及选择、创建和转换输入变量，以构建最能代表底层问题结构的特征集。然而，在...
空间和时间自相关是数据分析中的两个基本概念,它们揭示了现象在空间和时间维度上的相互依赖关系。这些概念在各个领域都有广泛应用,从环...
在现实场景中,收集一个每个类别样本数量完全相同的数据集是十分困难的。实际数据往往是不平衡的,这对于分类模型的训练可能会造成问题。...
时间序列分析和预测在现代数据科学中扮演着关键角色，广泛应用于金融、经济、气象学和工程等领域。本文将总结11种经典的时间序列预测方...
在实际应用中，我们经常需要从给定的概率密度函数（PDF）中抽取随机样本。这种需求在多个领域都很常见，例如：
本文探讨了Python脚本与动态模态分解(DMD)的结合应用。我们将利用Python对从OpenFOAM模拟中提取的二维切片数据进行DMD计算。这种方法能...
在数据分析和机器学习领域，从原始数据中提取有价值的信息是一个关键步骤。这个过程不仅有助于辅助决策，还能预测未来趋势。为了实现这...
多代理强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个重要分支，它将传统的单代理强化学习概念扩展到多代理环...
你肯定会好奇：Python现在这么火，为什么很少看到用 Python 开发单片机？那么， 单片机究竟可不可以用 Python 开发？
双路径循环语音分离神经网络（Dual-Path RNN）由三个处理阶段组成, 编码器、分离和解码器。首先，编码器模块用于将混合波形的短段转换为...
把 GAN 运用在其他视觉任务上 | 图像超分经典网络 SRGAN 解析GAN 不仅能生成图片，还能运用在其他视觉任务上图像超分 SRGAN 解析，教你...
Python 3.6中引入的f-string是Python中最常用的特征之一，它可以让我们编写更干净、更高效和更易于维护的代码，我们今天就由浅入深来详...
今天小编给大家带来的是来自美国的Maker Rob Lauer的基于树莓派5的蜂窝网络项目，了解如何为新的 Raspberry Pi 5 单板计算机添加低带宽...
今天小编给大家带来的是来自纽约的电子工程师Whitney Knitter的基于Raspberry Pi Zero的魔法报纸项目。
稳定扩散模型因其从文本描述生成高质量、多样化图像的能力而获得了极大的关注。但是这些预训练模型在生成高度定制或个性化主题的图像时...
近来得空研究了下视频翻译，即将某种语言的视频处理后，显示另一种语言的字幕并使用该语言进行配音。最终实现了这种效果:
2023年3月1日，Pandas 发布了2.0版本。6个月后（8月30日），更新了新的2.1版。让我们看看他有什么重要的更新。
