人工智能

跟着Nature Communications学作图--复杂散点图

复杂散点图 从这个系列开始,师兄就带着大家从各大顶级期刊中的Figuer入手,从仿照别人的作图风格到最后实现自己游刃有余的套用在自己的分析数据上!这一系列绝对是高质量!还不赶紧点赞+在看,学起来! 参考文献 本期分享的是Nature Communications上一篇关于机器学习的文章中的散点图。 这个散点图的亮点在于充分利用了散点的填充和描边属性,将两者与图形要表达

k8s集群Job负载支持多个Pod可靠并发执行,如何权衡利弊选择适合的并行计算模式?

1.简单聊聊你对工作负载Job的理解? 在说工作负载Job执行原理之前,先了解下为什么会需要Job负载? 对于ReplicaSet、ReplicationController等持久性负载来说,它们的职责是让Pod保存预期的副本数量,稳定持久运行。 除非主动去更改模板,进行扩缩操作,否则这些Pod一直持久运行,并且运行的是持久性任务,比如Nginx,MySQL等。同样,任务除了持久任务外,也有非持久

心理学研究方法(22)

中原焦点团队坚持分享第1084天(20230123) 主因素分析使用最广泛,它可以运用每一变量与其它所有变量的平方和作为公共因素方差的估计值。人们主张以主因素分析确定基本因素数目,以最大似然因素分析求出因素荷重的准确值。 传统因素分析法采用重心法。 因素分析的基本步骤: 1、数据的采集,要求连续的,不间断的数据资料。从同一总体抽样,运用等距或等比量表测定,获得原始数据,应力求数据测量的高效度,防止

SAS编程-Efficacy:如何利用Logistic回归模型预测事件发生概率?

项目中一张Table需要基于Logistic回归模型,输出某事件发生的概率。该模型中,因变量为二分类资料,表示事件发生与否;自变量为定量资料。Table中需要输出,当自变量为特定值时,事件发生的概率以及对应的可信区间。 这篇文章简单介绍回归模型,然后分享Logistic回归模型预测概率的SAS程序实现。 1. 回归模型简介 我们常说的自变量(X)与因变量(Y)的关系是,自变量影响因变

ChatGPT 背后的数学

ChatGPT是由OpenAI开发的语言模型,它使用深度学习在自然语言中生成类似人类的响应。它基于转换器架构,并在大量文本数据语料库上进行训练,以生成连贯且有意义的答案。ChatGPT 背后的数学很复杂,涉及几种深度学习技术。 image.png 转换器架构 转换器架构是一种深度学习模型,由Vaswani等人在论文“注意力是你所需要的一切”中引入。它是一种神经网络架构,使用自注意机制来

Cursor AI免费使用Pro功能的神器:cursor-free-vip项目详解

Cursor+Claude 3.7 AI编程的效果非常惊人,然后Cursor作为一款付费软件,收费一点不便宜,那么怎么无限免费使用Cursor呢,今天在网上我看到这个cursor-free-vip的github项目,赶紧介绍给大家。 什么是cursor-free-vip?cursor-free-vip是G

小智 AI 控制 IOT 设备的探索与实践

本文介绍我如何基于小智 AI 平台,在 ESP32 上接入舵机和氛围灯,实现语音控制,并通过 WeXCube 小程序实现可视化操作界面。全流程开源可改,适合 DIY 玩家和 IoT 开发者。 一、背景:AI 上设备,能聊还能控今年年初,小智 AI 在物联网圈子里火了一把。这款基于 ESP32

xcLeigh微信公众号带你进阶:人工智能、AI大模型、前沿应用、前沿编程、自媒体等资料源码资源合集,免费助力技能提升

文章目录 一、前言 二、🎈 了解xcLeigh公众号 三、🎈 关于xcLeigh 四、🎈 xcLeigh公众号的资源简述 4.1 🌽 编程资料资源专栏 4.2 🌽 前沿资料资源专栏 4.3 🌽 源码和开发资源专栏 4.4 🌽 学自媒体资源专栏 4.5 &#x1f33

Spring AI 发布了它的 1.0.0 版本的第七个里程碑(M7)

Spring AI 发布了它的 1.0.0 版本的第七个里程碑(M7),下个月就是 RC1,紧接着就是 GA!,对于我们 Java 开发者来说,这绝对是个值得关注的好消息!但是对于 Java 学习者来说,内心难免吐槽一句:又有新东西要学啦!像我最