序列 文本 机器seq2seq

批量生成AF2预测的mCherry+split intein序列

所需文件列表: 文件介绍: (1)Junction_seqences.dat为连接序列,其格式如下: (2)Seq_of_IntN.dat为Intein的N端序列,其格式如下: (3)Seq_of_IntC.dat为Intein的C端序列,其格式如下: (4)./seq_for_predict/ 为 ......
序列 mCherry intein split AF2

机器学习周刊 第4期:动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

LLM开发者必读论文:检索增强(RAG)生成技术综述! 目录: 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
人工智能 实战 人工 语音 助手

机器学习周刊03:如何学习深度学习?2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving

腾讯推出的 AppAgent,是一个多模态智能体,通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面,能像真实用户一样操作手机! 机器学习周刊:关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习? 最近X上有推友重提这篇文章,是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
路线图 DreaMoving 深度 周刊 路线

【分享一个工具】根据 /metrics 路径下的文本信息,自动生成包含所有 metrics 的 grafana 报表

作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 在做某个服务对应的 grafana 监控报表的时候发现,一个个操作浏览器界面太耗时了。 能否一次性列出所有的 metrics 数据,然后再让我微调? 终于,没 ......
metrics 自动生成 报表 路径 文本

机器学习-决策树系列-GBDT算法-集成学习-29

目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类:3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归(二分类) 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......
算法 机器 GBDT 29

以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker

报时机器人源码参考[1][2],本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时,events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时,events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......

P9744 「KDOI-06-S」消除序列

CSP前的晚自习本来想打板子的,但是没有做题的欲望,就来写题解了。 小清新 dp。 思路 先观察每一个操作,发现操作一最特殊,思考下它有什么性质。如果我们进行了一次以上的操作一,一定不是最优的。因为每次都会把前 \(i\) 个数都变成零,重复之后就会覆盖原来的操作,回到第一次操作的初始状态,这样前 ......
序列 P9744 9744 KDOI 06

序列化组件

作用: 1. 序列化,序列化器会把模型对象转换成字典,经过response以后变成json字符串 -Book--序列化器 >字典--同过drf:Response--》json格式字符串 >传给前端 2. 反序列化,把客户端发送过来的数据,经过request以后变成字典,序列化器可以把字典转成模型 j ......
序列 组件

Django quertset、set的序列化

一、几种序列化 import json # 序列化queryset def xuliehuaQueryset(request): querylist = models.LsTable.objects.all() querylist_json = serializers.serialize("json ......
序列 quertset Django set

机器学习周刊第二期:300个机器学习应用案例集

大家好 前文:机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源,包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址:https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......
机器 周刊 案例 300

面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费

微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好,我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址:https://microsoft.github.io/ML ......
初学者 机器 课程 科学 数据

fastapi项目 06-新增项目接口,序列化查询结果

前言 新增项目,一般都会记录是哪个用户新建的,往往一个用户可以新建多个项目,于是数据库模型就可以建立一对多的关系。 1. 新建数据库模型(一对多) # apps/model/models.py class User(DbModel) ...... # 一对多 projects = relations ......
项目 序列 接口 fastapi 结果

Android对接华为AI - 文本识别

准备工作 在开发应用前: 1、需要在AppGallery Connect中配置相关信息,包括:注册成为开发者和创建应用。 2、使用ML Kit云侧服务(端侧服务可不开通)需要开发者在AppGallery Connect上打开ML Kit服务开关。 集成HMS Core SDK 工程根目录build. ......
文本 Android

简易机器学习笔记(十)Windows下 PaddlePaddle配置CUDA加速环境

前言 大伙既然都来做这个了,那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧(笑) 最前面的最前面, 流程 确定当前设备支持的CUDA版本 安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle 下载cuDNN Archive 手动放置配套的cuDNN到指定文件夹 测试 1.确定当前设备支持的C ......
PaddlePaddle 简易 机器 Windows 环境

非工程师指南: 训练 LLaMA 2 聊天机器人

引言 本教程将向你展示在不编写一行代码的情况下,如何构建自己的开源 ChatGPT,这样人人都能构建自己的聊天模型。我们将以 LLaMA 2 基础模型为例,在开源指令数据集上针对聊天场景对其进行微调,并将微调后的模型部署到一个可分享的聊天应用中。全程只需点击鼠标,即可轻松通往荣耀之路!😀 为什么这 ......
机器人 机器 指南 LLaMA

机器学习-决策树系列-Adaboost算法-集成学习-29

目录1. adaboost算法的基本思想2. 具体实现 1. adaboost算法的基本思想 集成学习是将多个弱模型集成在一起 变成一个强模型 提高模型的准确率,一般有如下两种: bagging: 不同的base model可以并行计算,输出预测结果少数服从多数,回归问题则对多个模型输出的结果求平均 ......
算法 Adaboost 机器 29

6、postgres序列创建、删除与重置

postgres序列创建、删除与重置 1、序列创建 sequence_name为要创建的序列名称;start_value指定起始值;increment_by指定每次递增/递减的量;min_value和max_value分别设置最小值和最大值;cache_size表示可以从内存中获取的序列号的数目。 ......
序列 postgres

【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34144 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人,具备自主决策和规划行动的能力,正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末68份仿生机器人相 ......
专题 数据表 机器人 机器 报告

数据反序列化参数TypeReference

使用jackson或者fastjson 将json字符串反序列化成对象(以fastjson为例) TypeReference<AjaxResult<List<Person>>> typeReference = new TypeReference<AjaxResult<List<Person>>>() ......
TypeReference 序列 参数 数据

vtkScalarBarWidget以及vtkTextWidget、vtkOrientationMarkerWidget 显示颜色递变范围,文本以及actor方向

vtkScalarBarWidget 用于显示颜色递变的范围 vtkTextWidget 用于显示文本 vtkOrientationMarkerWidget 使用当前actor的方向 输入测试数据scalarBarWidgetTestData.vtk /*********************** ......

js 输入文本计算字节数大小

1. 输入文本框,超过最大字节数,自动删除 function removeExtraBytes(text, maxByteLength) { // const maxByteLength = 10; // 设置最大字节长度为10 let byteCount = 0; for (let i = 0; ......
字节 文本 大小 js

玩转Python:用Python处理文本数据,附代码

Python 提供了多种库来处理纯文本数据,这些库可以应对从基本文本操作到复杂文本分析的各种需求。以下是一些常用的纯文本处理相关的库: str 类型: Python 内建的字符串类型提供了许多简便的方法来进行基础文本处理,如分割、连接、替换文本等。 # 分割字符串 text = "hello, wo ......
Python 文本 代码 数据

R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34772 原文出处:拓端数据部落公众号 随着大数据时代的来临,数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈,具有巨大的商业价值。本文旨在帮助客户通过R语言实现支持向量机(SVM)模型在文本挖掘分类 ......
模型 文本 语言 数据 手机

机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28

目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数, 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......
机器 森林 28

Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据

太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据,我们用机器学习来检测其语言,并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多,元数据,作为一 ......
机器 Hugging 语言 数据 Huggy

钉钉小程序生态—企业机器人加互动卡片,改善用户体验的开始!

一、前言 大家好!我是sum墨,一个一线的底层码农,平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文,限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。 首先上一些图,让大家知道我这篇文章要讲的是啥。 1. 什么是企业机器人? 企业机器人,具备完整的接收消息和发送消息的能力。它与Webhooo ......
机器人 卡片 生态 机器 程序

Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包

相关: 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景: 深度学习 (Deep Learning):JAX 在深度学习场景下应用很广泛,很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景,方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation):JAX ......
框架 机器 Google jax

简易机器学习笔记(九)LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用

前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容,这一章就直接来用,实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集: https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明: 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担,在近视人群中,有超过35%的人 ......

机器学习-Kmeans算法的sklearn实现

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
算法 机器 sklearn Kmeans

图像识别的技术前沿:人工智能与机器学习的融合

图像识别的技术前沿在于人工智能(AI)与机器学习(ML)的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式,从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配,而机器学习则通过 ......
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