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公众号 Deephub-IMBA
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发表了文章 2023-09-02
20用于深度学习训练和研究的数据集
无论是图像识别，自然语言处理，医疗保健还是任何其他人工智能领域感兴趣，这些数据集都是非常重要的，所以本文将整理常用且有效的20个数据集。
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发表了文章 2023-09-01
Pandas 2.1发布了
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。
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发表了文章 2023-08-31
是否在业务中使用大语言模型？
ChatGPT取得了巨大的成功，在短短一个月内就获得了1亿用户，并激发了企业和专业人士对如何在他们的组织中利用这一工具的兴趣和好奇心。
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发表了文章 2023-08-30
使用卷积操作实现因子分解机
本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。卷积网络因其局部性和权值共享的归纳偏差而在计算机视觉领域获得了广泛的成功和应用。卷积网络可以用来捕获形状的堆叠分类特征(B, num_cat, embedding_size)和形状的堆叠特征(B, num_features, embedding_size)之间的特征交互。
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发表了文章 2023-08-29
Fooocus：一个简单且功能强大的Stable Diffusion webUI
Stable Diffusion是一个强大的图像生成AI模型，但它通常需要大量调整和提示工程。Fooocus的目标是改变这种状况。
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发表了文章 2023-08-28
Dynamic ReLU：根据输入动态确定的ReLU
这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数。与传统的ReLU相比，DY-ReLU的额外计算成本可以忽略不计，但表示能力明显增强，并且实现简单，所以可以非常简单的对我们现有的模型进行修改。
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发表了文章 2023-08-26
理解图傅里叶变换和图卷积
图神经网络（GNN）代表了一类强大的深度神经网络架构。在一个日益互联的世界里，因为信息的联通性，大部分的信息可以被建模为图。例如，化合物中的原子是节点，它们之间的键是边。
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发表了文章 2023-08-25
微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器
本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调，生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2，进行快速训练，以完成特定任务。
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发表了文章 2023-08-24
StableVideo：使用Stable Diffusion生成连续无闪烁的视频
使用Stable Diffusion生成视频一直是人们的研究目标，但是我们遇到的最大问题是视频帧和帧之间的闪烁，但是最新的论文则着力解决这个问题。
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发表了文章 2023-08-23
Pandas字符串操作的各种方法速度测试
由于LLM的发展， 很多的数据集都是以DF的形式发布的，所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了，所以本文将对字符串操作方法进行基准测试，看看它们是如何影响pandas的性能的。因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。
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发表了文章 2023-08-22
使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换
“DeepFaceLab”项目已经发布了很长时间了，作为研究的目的，本文将介绍他的原理，并使用Pytorch和OpenCV创建一个简化版本。
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发表了文章 2023-08-21
FlashAttention算法详解
这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention，为什么要解释FlashAttention呢？因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法，它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案，本文介绍经典的V1版本，最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍，所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。
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发表了文章 2023-08-20
知识图谱入门：使用Python创建知识图，分析并训练嵌入模型
本文中我们将解释如何构建KG、分析它以及创建嵌入模型。
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发表了文章 2023-08-19
Google开源了可视化编程框架Visual Blocks for ML
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
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发表了文章 2023-08-18
马修斯相关系数MCC简介
在评估机器学习模型的性能时，F1score都被首选指标。在本文中，我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。
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发表了文章 2023-08-16
Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法
生成式人工智能正在快速发展，许多人正在尝试使用这项技术来解决他们的业务问题。一般情况下有4种常见的使用方法：
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发表了文章 2023-08-15
使用Pandas进行数据清理的入门示例
数据清理是数据分析过程中的关键步骤，它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。
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发表了文章 2023-08-14
时间序列去趋势化和傅里叶变换
在计算傅里叶变换之前对信号去趋势是一种常见的做法，特别是在处理时间序列时。在这篇文章中，我将从数学和视觉上展示信号去趋势是如何影响傅里叶变换的。
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发表了文章 2023-08-13
使用LSH 进行特征提取
局部敏感哈希(LSH)通常用于近似最近邻算法(ANN) 操作(向量搜索)。LSH的特性也可以在以矢量为输入的神经网络模型中得到利用(例如，各种的音频、视频和文本嵌入等内容信号)。
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发表了文章 2023-08-12
基于时态差分法的强化学习：Sarsa和Q-learning
时态差分法（Temporal Difference, TD）是一类在强化学习中广泛应用的算法，用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）中的强化学习问题。
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发表了文章 2023-08-11
Streamlit 入门教程：构建一个Dashboard
Streamlit 是一个用于创建数据科学和机器学习应用程序的开源 Python 库。它的主要目标是使开发人员能够以简单的方式快速构建交互式的数据应用，而无需过多的前端开发经验。Streamlit 提供了一种简单的方法来转换数据脚本或分析代码为具有可视化界面的应用程序，这些应用程序可以通过网络浏览器访问。
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发表了文章 2023-08-10
用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结
医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。
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发表了文章 2023-08-09
使用Automatic1111在本地PC上运行SDXL 1.0
这是我们部署Stable Diffusion的第三篇文章了，前两篇文章都详细介绍了Automatic1111的stable-diffusion-webui的安装，这次主要介绍如何使用SDXL 1.0模型。
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发表了文章 2023-08-08
使用Python中从头开始构建决策树算法
决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型，所以本文将介绍理解其数学概念，并在Python中动手实现，这可以作为了解这类算法的基础知识。
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发表了文章 2023-08-07
4个将Pandas换为交互式表格Python包
Pandas是我们日常处理表格数据最常用的包，但是对于数据分析来说，Pandas的DataFrame还不够直观，所以今天我们将介绍4个Python包，可以将Pandas的DataFrame转换交互式表格，让我们可以直接在上面进行数据分析的操作。
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发表了文章 2023-08-06
Pandas 的Merge函数详解
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中，我们将介绍用于合并数据的三个函数
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发表了文章 2023-08-05
在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化
LLM的问题就是权重参数太大，无法在我们本地消费级GPU上进行调试，所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗，节省大量时间的方法:梯度检查点，LoRA和量化。
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发表了文章 2023-08-04
使用 CausalPy 进行因果推理
这篇文章通过一个实际的例子简要介绍了因果推理，这个例子来自于《The Brave and True》一书，我们使用 CausalPy 来实现。
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发表了文章 2023-08-03
TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强*Retrieval Augmented*技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。
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发表了文章 2023-08-02
10个简单但很有用的Python装饰器
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。
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发表了文章 2023-07-31
SDXL 1.0 介绍和优缺点总结
2023年7月26日:Stability. AI 发布SDXL 1.0，这是对其生成模型的又一次重大更新，带来了突破性的变化。
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发表了文章 2023-07-30
因子分解机介绍和PyTorch代码实现
因子分解机（Factorization Machines，简称FM）是一种用于解决推荐系统、回归和分类等机器学习任务的模型。它由Steffen Rendle于2010年提出，是一种基于线性模型的扩展方法，能够有效地处理高维稀疏数据，并且在处理特征组合时表现出色。它是推荐系统的经典模型之一，并且模型简单、可解释性强，所以搜索广告与推荐算法领域还在被使用。今天我们来详细介绍它并使用Pytorch代码进行简单的实现。
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发表了文章 2023-07-29
Meta-Transformer 多模态学习的统一框架
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据
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发表了文章 2023-07-28
图注意力网络论文详解和PyTorch实现
图神经网络(gnn)是一类功能强大的神经网络，它对图结构数据进行操作。它们通过从节点的局部邻域聚合信息来学习节点表示(嵌入)。这个概念在图表示学习文献中被称为“消息传递”。
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发表了文章 2023-07-27
DeepSpeed-MoE:训练更大及更复杂的混合专家网络
这是微软发布在**2022 ICML**的论文，MoE可以降低训练成本，但是快速的MoE模型推理仍然是一个未解决的问题。所以论文提出了一个端到端的MoE训练和推理解决方案DeepSpeed-MoE：它包括新颖的MoE架构设计和模型压缩技术，可将MoE模型大小减少3.7倍；通过高度优化的推理系统，减少了7.3倍的延迟和成本;与同等质量的密集模型相比，推理速度提高4.5倍，成本降低9倍。
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发表了文章 2023-07-26
2023年发布的25个开源大型语言模型总结
大型语言模型(llm)是一种人工智能(AI)，在大量文本和代码数据集上进行训练。它们可以用于各种任务，包括生成文本、翻译语言和编写不同类型的创意内容。
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发表了文章 2023-07-25
Python 3.11的10个使代码更加高效的新特性
在本文中我们将介绍Python 3.11新特性，通过代码示例演示这些技巧如何提高生产力并优化代码。
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发表了文章 2023-07-24
LLM-Blender：大语言模型也可以进行集成学习
最近在看arxiv的时候发现了一个有意思的框架：LLM-Blender，它可以使用Ensemble 的方法来对大语言模型进行集成。
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发表了文章 2023-07-23
Stable Diffusion在各种显卡上的加速方式测试，最高可以提速211.2%
Stable Diffusion是一种基于扩散模型的图像生成技术，能够从文本生成高质量的图像，适用于CG，插图和高分辨率壁纸等领域。
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发表了文章 2023-07-22
使用QLoRa微调Llama 2
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署，本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。只有可以对数据进行微调我们才可以将这种大模型进行符合我们数据集的定制化。
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发表了文章 2023-07-21
使用Cleanlab、PCA和Procrustes可视化ViT微调
与传统的卷积神经网络不同，vit使用最初设计用于自然语言处理任务的Transformers 架构来处理图像。微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。
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发表了文章 2023-07-20
使用GGML和LangChain在CPU上运行量化的llama2
Meta AI 在本周二发布了最新一代开源大模型 Llama 2。对比于今年 2 月发布的 Llama 1，训练所用的 token 翻了一倍，已经达到了 2 万亿，对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama 2 也翻了一倍。
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发表了文章 2023-07-19
基于Gym Anytrading 的强化学习简单实例
近年来强化学习(RL)在算法交易领域受到了极大的关注。强化学习算法从经验中学习并基于奖励优化行动使其非常适合交易机器人。在这篇文章，我们将简单介绍如何使用Gym Anytrading环境和GME (GameStop Corp.)交易数据集构建一个基于强化学习的交易机器人。
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发表了文章 2023-07-18
时间序列的季节性：3种模式及8种建模方法
分析和处理季节性是时间序列分析中的一个关键工作，在本文中我们将描述三种类型的季节性以及常见的8种建模方法。
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发表了文章 2023-07-17
在自定义数据集上微调Alpaca和LLaMA
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。
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发表了文章 2023-07-16
使用CatBoost和SHAP进行多分类完整代码示例
CatBoost是顶尖的机器学习模型之一。凭借其梯度增强技术以及内置函数，可以在不做太多工作的情况下生成一些非常好的模型。SHAP (SHapley Additive exPlanation)是旨在解释具有独特视觉效果和性能价值的机器学习模型的输出。CatBoost和SHAP结合在一起构成了一个强大的组合，可以产生一些非常准确并且可以进行解释的结果。
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发表了文章 2023-07-15
使用Dreambooth LoRA微调SDXL 0.9
本文将介绍如何通过LoRA对Stable Diffusion XL 0.9进行Dreambooth微调。DreamBooth是一种仅使用几张图像(大约3-5张)来个性化文本到图像模型的方法。
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发表了文章 2023-07-14
7个有用的Prompt参数
ChatGPT和Midjournal使得生成式人工智能的应用程序激增。当涉及到生成式AI时，"prompt"通常指的是作为输入给模型的初始提示或指示。它是一个短语、问题、句子或段落，用来引导模型生成相关的响应或文本。
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发表了文章 2023-07-13
注意力机制中的掩码详解
注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。
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发表了文章 2023-07-08
并行计算框架Polars、Dask的数据处理性能对比
在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。
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发表了文章
2025-09-11
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
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发表了文章
2025-09-10
量子机器学习入门：三种数据编码方法对比与应用
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发表了文章
2025-09-09
深度学习调参新思路：Hyperband早停机制提升搜索效率
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发表了文章
2025-09-08
Proximal SFT：用PPO强化学习机制优化SFT，让大模型训练更稳定
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发表了文章
2025-09-07
从零开始构建图注意力网络：GAT算法原理与数值实现详解
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2025-09-06
LangGraph实战：从零构建智能交易机器人，让多个AI智能体像投资团队一样协作
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2025-09-05
GPU集群扩展：Ray Serve与Celery的技术选型与应用场景分析
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发表了文章
2025-09-04
DINOv3上手指南：改变视觉模型使用方式，一个模型搞定分割、检测、深度估计
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2025-09-03
微软rStar2-Agent：新的GRPO-RoC算法让14B模型在复杂推理时超越了前沿大模型
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发表了文章
2025-09-02
Memento：基于记忆无需微调即可让大语言模型智能体持续学习的框架
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发表了文章
2025-09-01
AI推理方法演进：Chain-of-Thought、Tree-of-Thought与Graph-of-Thought技术对比分析
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发表了文章
2025-08-31
多智能体系统设计：5种编排模式解决复杂AI任务
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发表了文章
2025-08-30
神经架构搜索NAS详解：三种核心算法原理与Python实战代码
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发表了文章
2025-08-29
多智能体协作为什么这么难：系统频繁失败的原因分析与解决思路
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发表了文章
2025-08-28
NVFP4量化技术深度解析：4位精度下实现2.3倍推理加速
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2025-08-27
R-Zero：通过自博弈机制让大语言模型无需外部数据实现自我进化训练
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发表了文章
2025-08-26
数据分布平滑化技术：核密度估计KDE解决直方图不连续问题
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发表了文章
2025-08-25
匹配网络处理不平衡数据集的6种优化策略：有效提升分类准确率
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发表了文章
2025-08-24
HiRAG：用分层知识图解决复杂推理问题
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发表了文章
2025-08-22
PyTorch 2.0性能优化实战：4种常见代码错误严重拖慢模型
