基于得分[Score-Based]的随机微分方程生成建模 1. 梗概 该框架封装了基于得分的生成建模和扩散概率建模，产生新的采样过程和新的建模能力。 在求解反向时间SDE中， 我们引入了一个预测-校正框架来校正离散化反向时间SDE演化中的误差。我们还推导出了一个等效的神经ODE，它从与SDE相同的分布中进行采样，但还可以进行精确的似然计算，并提高采样效率。我们还提供了一种使用基于得分的模型解决反向问题的新方法，正如类条件生成、图像修复和彩色化的实验所证明的那样。 结合 继续阅读

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

ChatGPT-DreamStudio WeChat Robot 🎨基于GO语言实现的微信聊天和图片生成机器人🎨 个人微信接入ChatGPT，实现和GPT机器人互动聊天，同时支持基于文本生成图像。支持私聊回复和群聊艾特回复。 GitHub源代码地址 实现功能 GPT机器人模型热度可配置提问增加上下文&指令清空上下文DreamStudio图像生成模型参数可配置可设定图像生成触发指令机器人私聊回复&机器人 继续阅读

自然语言处理技术——文本生成 ChatGPT的应用领域越来越广泛，关于文本生成，我们可以使用Python中的文本生成库来实现。其中，最常用的是基于深度学习的文本生成模型，如循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)。 可以使用Python中的文本生成库来生成文本，例如使用OpenAI的GPT-2模型或者使用TensorFlow的Seq2Seq模型。 模型生成文本Python代码示例 以下是一个使用GPT-2 继续阅读

ChatGPT可以生成具有逻辑结构的长篇文章。然而，需要注意的是，尽管ChatGPT经过训练来模拟人类的对话能力和知识，但它仍然是一个基于概率的语言模型，并且可能存在一些限制。 对于生成长篇文章，以下是一些建议，可以帮助确保文章具有逻辑结构： 引入明确的主题：在文章开始时，明确提出主题或核心观点，以便为整个文章建立起一个逻辑框架。这样可以确保文章的连贯 继续阅读

本文将深入探讨距离变换分水岭的应用，以及如何使用OpenCV的Python代码实现距离变换分水岭图像分割。 一、距离变换分水岭的原理 距离变换分水岭是一种基于像素点之间的距离计算，来确定图像内每个像素点的类别的图像分割方法。首先，该算法会计算每个像素点的距离值，然后根据这些距离值确定分水岭线，将图像分割成不同的区域。 该算法主要包含以下三个步骤： 通过计算像素点之间的距离，生成距离图像。 在距离图像中，找到极小值点，并连接这些极小值点，获得分水岭线。 根据分 继续阅读

chatGPT为你生成SQL的落地效果演示 这几天很很多粉丝进行了深度交流，发现大家对于SQL学习或者编写都遇到过困难，因此勇哥突发奇想是否可以借助chatGPT来帮一下大家呢？于是就开启了chatGPT的落地之旅。从官网了解到chatGPT支持49种场景的，其中2中常见与sql相关，既： 无依据，通过一句话来生成sql语句 有依据，通过一句话来生成sql语句 这两种方式进过 继续阅读

Python3实现随机数，供大家参考，具体内容如下 random是用于生成随机数的，我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串。 random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed。 一般不必特别去设定seed，Python会自动选择seed。 random.random() 用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1 random.uniform(a,b) 用于生成一个指定范围内的随机浮点数，生 继续阅读

Python作为一种高级语言，其强大的开发工具与库使得其在开发过程中能够完成各种任务，包括随机抽奖。本文将详细讲解Python如何实现随机抽奖功能，并给出一些技巧供读者参考。 一、random库的应用 在Python中实现随机抽奖的最简单方法是使用random库。该库中包含了各种随机数生成的方法，可以轻松生成指定范围内的随机数。 import random prize_list = ["一等奖", "二等奖", "三等奖", "参与奖"] re 继续阅读

一、前言 最近有幸参加了由中国图象图形学学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行——走进合合信息”的分享会，这次活动以“图文智能处理与多场景应用技术展望”为主题，聚焦图像文档处理中的结构建模、底层视觉技术、跨媒体数据协同应用、生成式人工智能及对话式大型语言模型等热门话题，特邀来自上海交大、复旦、厦门大学、中科大的知名高校的学者与合合信息技术团队一道&#xff 继续阅读

Python随机数生成器是一个常用的工具，它可以生成各种类型的随机数，包括整数、浮点数和字符串等，广泛用于模拟、游戏、加密、测试等多个领域。本文将从多个方面对Python随机数生成器做详细的讲解，并给出代码示例。 一、整数随机数生成器 Python内置的random模块提供了很多用于生成随机数的函数，其中最广泛使用的是randint()函数。这个函数可以接收两个参数，返回一个指定范围内的整数随机数： import random print(random.ra 继续阅读

标题有点长，但是基本也说明出了这篇文章的主旨，那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题 既能实现自己的AI知识库机器人，又能节省ChatGPT调用的token成本费用。 代码仓库地址 document.ai: 基于GPT3.5的通用本地知识库解决方案 下面图片是整个流程： 导入知识库数据 利用openai的向量接口生成向量数据，然后导入到向量数据库qdrant 这段代码会将指定目录下的所有文件读取出来， 继续阅读