个人技术分享

监督学习中主动学习的两个基本原则是寻找多样性的数据，模型不确定性的数据，在寻找 的过程中，我们使用了一些小技巧，比如聚类去重，对抗半监督过滤，自建reward二分类等方 法。这几个小技巧，学术上没有什么高深莫测的东西，都是实践中总结出来的好用的方法。

pytorch实现UNet病理图像分割

这种损失也被称为 R 损失，因为它是 R 学习器最小化的损失。那么，如何最小化这个损失函数呢？其实有多种方法，但在这里你会看到最简单的一种。我非常喜欢这个学习器的一点是，它可以直接输出 CATE 估计值。这简直棒极了，因为现在你可以称其为因果损失函数了。在这个例子中，Double/Debiased-ML 的性能与 Slearner 非常相似。因此，为了更好地了解 Double-ML 的真正威力，让我们来看一个更能说明问题的例子。最小化前面的损失相当于最小化括号内的内容，但每个项的权重都是。

最近在回顾《西瓜书》的理论知识，回顾到最后一章——“强化学习”时对于值函数部分有些懵了，所以重新在网上查了一下，发现之前理解的，包括网上的大多数对于值函数的描述都过于学术化、公式化，不太能直观的理解值函数以及值函数的推导，我琢磨了一下，所以这篇文章想通过流程图的形式跟大家分享一下我个人对值函数的思考，如果有误，请见谅。

受大模型中RLHF技术启发，团队用人类反馈来改进Stable Diffusion等文生图模型，提出了先进的RichHF-18K数据集和多模态RAHF模型。

1. AI解读1.1. 总体概要本文探讨了大型语言模型（LLMs）如GPT-4在生成特定领域（如计算机科学中的自然语言处理NLP）教育调查文章方面的能力和局限性。研究发现，尽管GPT-4能够根据特定指导生成高质量的调查文章，与人类专家的作品相媲美，但在细节完整性和事实准确性方面仍存在不足。此外，GPT-4在评估机器生成文本时显示出对自身生成内容的偏好，表明在某些情况下，它可能不是人类判断的完美替代品。文章强调了LLMs在教育领域中的潜在变革作用，同时也指出了需要进一步验证和人工干预的必要性，

本文首先以VITS为例，对TTS基本原理进行简要讲解，让大家对TTS模型有基本的认知，其次对ChatTTS模型进行step by step实战教学，个人感觉4万小时语音数据开源版本还是被阉割的很严重，可能担心合规问题吧。其次就是没有特定的角色与种子值对应关系，需要人工去归类，期待更多相关的工作诞生。

图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，它在许多应用中扮演着关键角色，如自动驾驶、医疗图像分析和人脸识别等。边缘检测是图像处理中的基本任务之一，它用于识别图像中的显著边界。本文将通过一个基于 Python 和 OpenCV 的示例程序，详细介绍如何实现图像的边缘检测。

本节只会介绍SVM的一些sklearn的高级API调用接口，具体的理论推导这个模型的推导还是很复杂的，这里就不给出具体的理论了。具体理论还请读者自己想办法查阅资料吧。本来是有打算将理论也在这里附上，但很显然这个模型并不像线性回归和逻辑回归那样简单的几个公式就能够说明的，如果需要在这里讲述明白，需要大量的文字叙述，那么读者还不如去找一本详细介绍该模型的书看。最后面的sklearn网格搜索最优参数的技术很有用，要记得用哟，这个技术是通用适合sklearn里面各种模型的。

Hi，大家好，我是半亩花海。 本实验旨在利用 Python 和 OpenCV 库，通过图像处理和边缘检测算法实现黄豆图像的自动识别和计数，并在图像上标记每个黄豆的轮廓和序号。

SCI一区级 | Matlab实现BO-Transformer-LSTM多变量时间序列预测

主要是复现和训练测试自己的数据集。

拆分与拼接

今天我们的预测目标是“is_canceled”列，也就是客人是否取消预订列，上面代码提取了所有跟“is_canceled”相关的系数，最相关的肯定是它自己了是1也是100%相关，第2相关的是“ead_time：从预订日期到到达日期之间的天数。上图是可以交互的（鼠标指哪显示哪）但博客不能发录屏，我就指个大家看的懂的USA美丽坚和众国，国家名为英文缩写，我就没有处理了，有点费时间，意义也不太大。我们接着写代码可视化数据，该图清楚地表明，度假酒店的价格在夏季要高得多，而城市酒店的价格变化较小，在春季和秋季最贵。

独家原创 | Matlab实现CNN-Transformer多变量时间序列预测

在上一章中，我们介绍了Model类和Tokenizers类，尤其是如何运用分词器对文本进行预处理。Transformers 库建立在 Pytorch 框架之上（Tensorflow 的版本功能并不完善），虽然官方宣称使用 Transformers 库并不需要掌握 Pytorch 知识，但是实际上我们还是需要通过 Pytorch 的DataLoader类来加载数据、使用 Pytorch 的优化器对模型参数进行调整等等。

RTOS就是实时操作系统。根据响应时间的不同，可分为以下3类：（1）强实时嵌入式操作系统响应时间：微妙或毫秒（2）一般实时嵌入式操作系统响应时间：毫秒至几秒（3）弱实时嵌入式操作系统响应时间：十秒或者更长具有通用操作系统的特点，如：可有效管理系统资源、把硬件虚拟化、提供库函数，驱动程序，工具集以及应用程序等。除此之外，还有：强稳定性，弱交互性。嵌入式系统一旦开始运行就不需用户过多干预。较强的实时性。可伸缩性。即软硬件可裁剪性。外围硬件接口的统一性。

【代码】Opencv基本操作。

BERT是一个预训练模型，其基本架构和存档都有相应的服务公司提供下载服务，而Hugging Face是一家目前专门免费提供自然语言处理预训练模型的公司。Hugging Face是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，开发的应用在青少年中颇受欢迎，相比于其他公司，Hugging Face更加注重产品带来的情感以及环境因素。在GitHub上开源的自然语言处理、预训练模型库Transformers提供了NLP领域大量优秀的预训练语言模型和调用框架。（1） 安装依赖。

我们深入探讨了CITRIS，这是一种能从干预图像序列中识别因果变量的先进方法。我们阐述了因果表示学习的概念与其重要性，并详细解析了CITRIS的工作原理。实验表明，CITRIS能准确分解3D渲染对象的因果因素，并在图像空间中实施干预。展望未来，因果性在弥补统计机器学习不足方面具有巨大潜力，我们坚信其在机器学习发展中将发挥越来越重要的作用。