个人技术分享

【StableDiffusion】Embedding 底层原理，Prompt Embedding，嵌入向量

Embedding 是将自然语言词汇，映射为 固定长度 的词向量 的技术· 说到这里，需要介绍一下 One-Hot 编码 是什么。· One-Hot 编码· 这有坏处，它不仅计算量更大，而且，它是，因为每个词汇表中，每个 One-Hot 矩阵对应的 prompt 都不同。来看看，降维算法能够将这些被 Embedding 转化了的向量在 2维 坐标系上展现成什么样：很明显，意思越是不相同的词语，他们的向量距离在二维平面上也相距越远越是意思相近的词语（cat，猫；

神经网络 torch.nn---nn.LSTM()

c_0 是shape=(num_layers*num_directions,batch_size,hidden_size)的张量, 保存着batch中每个元素的初始化细胞状态的Tensor。:长短时记忆网络层，它的主要作用是对输入序列进行处理，对序列中的每个元素进行编码并保存它们的状态，以便后续的处理。i_t, f_t, g_t, o_t分别代表 输入门，遗忘门，细胞和输出门。x_t是上一层的在时刻t的隐状态或者是第一层在时刻t的输入。：当前时间步的输出，也是下一个时间步的输入。c_t是时刻t的细胞状态，

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

Python在数据科学和机器学习中的广泛应用，得益于其强大的库和工具。通过这些库和工具，数据科学家和工程师可以高效地进行数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估和优化。无论是传统的机器学习方法还是前沿的深度学习技术，Python都提供了全面的支持。通过不断学习和实践，掌握这些技术可以为数据分析和人工智能应用提供强大的支持。

人工智能——机器学习——神经网络（深度学习）

人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。其中深度学习可以理解为神经网络。刚开始只有神经网络的概念，随着神经网络的层数增加，就逐渐将神经网络叫做深度学习。神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段。

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

Python在数据科学和机器学习中的广泛应用，得益于其强大的库和工具。通过这些库和工具，数据科学家和工程师可以高效地进行数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估和优化。无论是传统的机器学习方法还是前沿的深度学习技术，Python都提供了全面的支持。通过不断学习和实践，掌握这些技术可以为数据分析和人工智能应用提供强大的支持。

【机器学习】使用Stable Diffusion实现潜在空间搜索

Stable Diffusion是一个先进的图像生成模型，它通过学习视觉世界的低维潜在空间来实现。这个模型不仅处理图像，还结合了自然语言处理能力，拥有两个潜在空间：图像表示空间和文本提示空间。通过在这些空间中游走和插值，可以生成连贯的动画和图像，为理解模型的内部工作提供洞察。KerasCV的Stable Diffusion API使得执行这些操作变得简单，允许用户通过编码文本提示和调整噪声来探索和生成多样化的视觉内容。这篇教程为有经验的用户提供了一个实践平台，展示了如何利用这个强大工具进行创造性探索。

构建LangChain应用程序的示例代码：31、连接大型语言模型与机器学习社区的系统-HuggingGPT教程

本文介绍了HuggingGPT系统，这是一个将大型语言模型（如ChatGPT）与机器学习社区（如Hugging Face）连接起来的系统。通过设置Transformers Agent提供的工具库和一些定制工具，HuggingGPT能够执行多种任务，包括文档问答、图像描述、图像问答等。通过创建HuggingGPT实例并使用ChatGPT作为控制器，可以管理和调度这些工具来执行复杂的任务。它包括由Transformers支持的工具库以及一些定制工具，如图像生成器、视频生成器、文本下载器等。

sam_out 脱发预测

这段代码是一个用于预测掉发问题的GPT模型的训练脚本。代码首先读取了一个包含预测特征的csv数据文件，并将特征进行编码。然后将数据集分成训练集和测试集。接下来定义了模型的结构，优化器和损失函数。然后进行多轮训练，每一轮都使用批量数据进行训练，并计算准确率、F1值和损失函数。在每轮训练结束后，将模型设置为评估模式，对测试集进行评估并输出准确率和F1值。最后保存训练好的模型参数。

爬山算法：一种模拟自然界寻优过程的启发式搜索算法

模拟退火算法（Simulated Annealing）：通过引入随机性和退火机制，允许算法在一定概率下接受比当前解差的解，从而增加了跳出局部最优解的机会。易陷入局部最优解：由于爬山算法依赖于梯度信息进行搜索，它容易在局部最优解附近停滞，难以跳出局部最优解的陷阱，从而无法找到全局最优解。遗传算法（Genetic Algorithm）：借鉴自然选择的原理，通过选择、交叉和变异操作生成新的解，具有较强的全局搜索能力。参数敏感性：爬山算法的性能受初始解和邻域定义的影响较大，不同的参数设置可能导致不同的搜索结果。

PSO-LSSVM-Adaboost分类模型，粒子群算法优化基于最小二乘支持向量机结合Adaboost的数据分类-附代码

PSO-LSSVM-Adaboost是一种将PSO-LSSVM和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法，旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言，AdaBoost则是一种集成学习方法，它将多个弱分类器组合起来形成一个强分类器，其中每个分类器都是针对不同数据集和特征表示训练的。具体而言，我们可以训练多个PSO-LSSVM模型，每个模型使用不同的数据集和特征表示，然后将它们的预测结果组合起来，形成一个更准确和鲁棒的模型。

如何微调 Llama 3 进行序列分类？

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学.针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。大型语言模型以其文本生成能力而闻名。在预训练期间，它们接受了数百万个标记的训练。这将有助于大型语言模型理解英文文本并在生成期间生成有意义的完整标记。自然语言处理中的另一个常见任务是序列分类任务。在此，我们将给定的序列分类为不同的类别。