🤖 Stable Diffusion WebUI 使用综述
现在 AI 有两个主流的方向，一个是以 Stable Diffusion 为代表...
机器学习
LangChain，OpenAI 和前端
经过一番折腾，昨天终于给 openai 绑上卡了，避免了调用 api 3/min...
机器学习基础-监督学习-线性回归之多元线性回归
多元线性回归是一种在多个自变量之间树立线性关系的监督学习方法。它可以用于猜测一个...
羊驼家族大模型集体进化！32k上下文追平GPT-4，田渊栋团队出品
开源羊驼大模型LLaMA上下文追平GPT-4，只需要一个简略改动！ Meta A...
【开发者福利】教你3步薅到免费GPU算力！
阿里云机器学习平台PAI推出免费送算力的新活动啦！包含V100、A10、T4等机...
机器学习基础-监督学习-线性回归之最小二乘法
最小二乘法是一种常用的线性回归方法，用于拟合数据并找到最优的模型参数。它通过最小...
结合符号性记忆，清华等提出ChatDB，提升大模型的复杂推理能力
随着大言语模型（Large Language Models）的爆火，例如 Cha...
机器学习基础-监督学习-线性回归之梯度下降法
梯度下降法（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，用于求解丢失...
强化学习从基础到进阶–案例与实践[8]：近端策略优化（proximal policy optimization，PPO）算法
强化学习从根底到进阶--事例与实践[8]：近端战略优化（proximal pol...
机器学习基础-监督学习-目标函数之感知器损失（Perceptron Loss）
感知器损失（Perceptron Loss）是一种用于二分类问题的方针函数，基于...
机器学习基础-监督学习-目标函数之交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）
穿插熵丢失（Cross-Entropy Loss）是一种常用的方针函数，首要用于...
机器学习基础-监督学习-目标函数之平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）
均匀绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）是一种用于衡量回归...