人工智能

遗传算法:启发自真实现象

书名:代码本色:用编程模拟自然系统 作者:Daniel Shiffman 译者:周晗彬 ISBN:978-7-115-36947-5 第9章目录 9.1 遗传算法:启发自真实现象 1、目标 我们的目标不是深入研究遗传和进化的科学原理,我们不会研究旁氏表、核苷酸、蛋白质合成、RNA和其他生物进化相关的话题。 相反,我们只讨论达尔文进化论背后的核心原理,并根据这个原理开发出一套算法。 我们并不在

8款国内外免费AI生成视频工具对比实测!我们真的可以做到“一人搞定一部影视作品“吗?

AI生成视频工具的不断普及,其竞争赛道愈发激烈。产品宣发中的精美AI视频更是铺天盖地而来。宣传必不可少,但实际生成AI视频效果如果和宣传差距太大,会大大降低用户的期待值,浪费用户的时间成本,资金成本。因此本文将从AI生成速度、一次可生成视频内容时长、视频呈现效果、文本指令理解,长视频制作等维度对国内外热门AI视频生

7.一文搞懂Flink中窗口的概念

1.前言 在上一篇文章当中说了,如果需要进行双流join操作,可以选择在窗口的范围内进行,join操作会以窗口范围内的所有数据做inner join,然后将匹配到的所有数据交给计算函数进行处理,这就是窗口join的执行方式,但是这里也有一个之前没有提到过的概念,那就是“窗口”。 窗口在数据计算的过程中很常见,它要做的实际上就是在没有尽头的数据流中切割出一段一段的范围区间,然后对这个区间的数据进行相

【R画图学习15】哑铃图

哑铃图,又叫做棒棒糖图。因其形状和棒棒糖相似而得名,具体来看实际上是一个散点和一条线段的组合。棒棒糖图是散点图的一种变体,又与柱状图非常相似,但其在清晰展示数据的同时,减少了图形量,使得读者能够更加关注于数据本身而非图形。棒棒糖图能够帮助将数值与类别对齐,非常适合比较多个类别的值之间的差异。  下面两张图就是柱状图展示和棒棒图的差别。可以看出用哑铃图或者棒棒图展示会比柱状图清晰很多,大大减少了图形

单细胞 & 空间整合去批次方法比较(2)

作者,追风少年i 开头先放一张marker表,供大家参考 marker list 这一篇内容很简单 接上一篇,上一篇文章单细胞 & 空间整合去批次方法比较介绍了以下几种方法整合去批次的代码 CCA merge SCT merge & SCT merge加harmony SCT && harmony 关于上述方法我只强调一点,就是ScaleData的时

写篇文章过把瘾

   好久没有动手写了,感觉还是要动手写点东西,今天的计划是来到STARBUCKS好好看一下书,结果就学习一下体系化的概念就花了三个小时,感觉自己的学习时间太慢了,但是却又不得不去接受这种方式,虽然是慢了点,但好在学了就有收获。    知识的重点是用为主,如果不能应用所有的一切都是空。知识有个词叫做基础特征,别的老师喜欢叫做工具,但是我喜欢用基础特征来表示。就像写作一样,写作也有自己的基础特征,比

飞算JavaAI的安装及其使用方法

标签#JavaAI首先,我i们先去电脑端自带的浏览器下载IDEA界面往下滑可以看到下载安装。安装后软件会显示在桌面,如果没有安装在桌面快捷,可以在系统应用中查找。启动IDEA,在顶部菜单栏进入 File -> Settings (Windows/Linux)或 IntelliJ IDEA -> Pref

MCP Shrimp Task Manager: 解锁AI编程新范式 ——让AI代理像开发者一样高效协作的智能任务管理工具

作为一名开发者,你是否曾为以下场景头疼不已: 面对复杂任务时,AI代理频繁重复相同的工作流程,效率低下? 团队协作中,不同成员的编程风格不一致,导致代码维护困难? 调试时无法追踪任务依赖关系,难以定位错误源头? 别担心!最近发现的MCP Shrimp Task Manager(以下简称“Shrimp Task Manager”)或许能成为你的救星。这个基于模型上下文协议(MCP)的智

PyTorch生成式人工智能实战(1)——神经网络与模型训练过程详解

PyTorch生成式人工智能实战(1)——神经网络与模型训练过程详解 0. 前言 1. 传统机器学习与人工智能 2. 人工神经网络基础 2.1 人工神经网络组成 2.2 神经网络的训练 3. 前向传播 3.1 计算隐藏层值 3.2 执行非线性激活 3.3 计算输出层值 3.4 计算损失值 3.5 实现前向传播 4. 反向传播