【AI驅動】 01稀疏向量 根據文檔，我們使用如下的命令來創建稀疏向量的推理 API 端點： PUT _inference/sparse_embedding/alibabacloud_ai_search_sparse { "serv...

【AI驅動】 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種基于梯度提升樹（Gradient Boosting Tree）的機器學習算法，適用于分類和回歸問題。 XGBoost的特點和優勢 高性能：?XGBoos...

【AI驅動】 隨機森林（Random Forest）是一種集成學習方法，由多個決策樹構成的模型。它通過對訓練數據進行自助采樣（bootstrap sampling）和特征隨機選擇（random feature selection）來構建多個決策樹，并最終...

【AI驅動】 隨機森林面試題 List 1、什么是隨機森林，以及它是如何工作的？ 2、隨機森林如何處理過擬合問題？ 3、隨機森林和單一決策樹相比，有哪些優勢和劣勢？ 4、隨機森林中的“隨機性”體現在哪些方面，以及這些隨機性如何有助...

【AI驅動】 Ollama支持流式響應的強大功能，使其在大型語言模型領域備受關注。通過Ollama，開發者可以在本地運行模型，并通過API與其他應用程序無縫集成。本文詳細介紹了Ollama的安裝、配置、運行及與LangChain的整合，幫助開發者充分利用這項技術。LangChain支持包括Ollama在內的多種聊天模型，并提供流式響應功能，適合需要實時互動的應用場景。結合LangServe，開發者可以輕松部署基于鏈的API服務器，實現靈活的應用定制。

【AI驅動】 在圖神經網絡（GNN）中，消息傳遞框架和二分圖是理解圖數據結構和信息流動的重要組成部分。消息傳遞框架通過迭代更新節點狀態，實現信息傳遞和融合，而二分圖則提供了一種有效的節點關聯方式，廣泛應用于多目標跟蹤和推薦系統。TrackMPNN 模型展示了如何在多目標跟蹤任務中結合這些概念，通過動態無向圖結構和消息傳遞機制，實現高效的數據關聯和分析。

【AI驅動】 Flux.1是圖像生成領域的先鋒工具，通過提示詞編寫提升圖像生成創意。其提示詞增強功能利用自然語言處理技術，將簡單輸入轉化為復雜的圖像描述，提高圖像的細節和質量。編寫有效的提示詞需結合主題、風格和技術細節，確保視覺和技術上的準確表達。盡管功能強大，用戶需避免過長或過于細節化的輸入。未來，Flux.1將繼續優化提示詞處理機制，與AI技術結合，進一步增強創意表達。

【AI驅動】 通義千問是阿里巴巴基于自研大規模預訓練模型Qwen LLM開發的智能問答引擎，具備強大的語言理解與生成能力。本文詳細解析了通義千問的技術背景，包括其多任務學習、跨領域適應性和高效推理等核心優勢，并展示了其在電商、金融、醫療、教育等領域的廣泛應用場景。此外，文章還提供了通過阿里云PAI EAS快速部署通義千問的詳細步驟與示例代碼，并介紹了相關的價格信息。通過本文，讀者可以全面了解通義千問的技術特點、實際應用價值以及如何快速集成到自身業務中，感受其在智能問答領域的強大能力與未來潛力。

【AI驅動】 百度AI文心一言是百度推出的一項強大的AI技術，能夠幫助用戶實現智能對話和文本生成。無論你是初級程序員、產品經理還是技術小白用戶，這份指南將帶你從零開始，快速掌握百度AI文心一言的基本使用方法和實際應用場景，幫助你在工作和項目中更高效地利用這項技術。

【AI驅動】 邏輯回歸（Logistic Regression）是一種在統計學中處理因變量多分類問題的回歸模型，其在生物信息學領域中有廣泛的應用。今天分享一下如何用R實現邏輯回歸模型，并繪制ROC曲線和混淆矩陣。 邏輯回歸(LR)用途 分類...

【AI驅動】 譜歸一化生成對抗網絡是一種生成對抗網絡，它使用譜歸一化技術來穩定鑒別器的訓練。譜歸一化是一種權值歸一化技術，它約束了鑒別器中每一層的譜范數。這有助于防止鑒別器變得過于強大，從而導致不穩定和糟糕的結果。 SN-GAN由Miyato等人(...

【AI驅動】 Python實現GAN (生成對抗網絡) - 從0到1的深度學習之旅 嘿，小伙伴們！今天咱們要玩一個有趣的項目 - 用Python實現GAN網絡。這個項目會幫你理解如何訓練AI來生成超逼真的數據。我們會用MNIST手寫數字數據集來演示...

【AI驅動】 在我們周圍的各個領域，從分子結構到社交網絡，再到城市設計結構，到處都有相互關聯的圖數據。圖神經網絡（GNN）作為一種強大的方法，正在用于建模和學習這類數據的空間和圖結構。它已經被應用于蛋白質結構和其他分子應用，例如藥物發現，以及模擬系統，如...

【AI驅動】 01. 背景 混合搜索(Hybrid Search)作為RAG應用中Retrieve重要的一環，通常指的是將向量搜索與基于關鍵詞的搜索（全文檢索）相結合，并使用RRF算法合并、并重排兩種不同檢索的結果，最終來提高數據的召回率。全文檢索...

【AI驅動】 RAG中，在讀取了文件之后，最主要的任務是把這些數據拆分成更小的 chunk 片段，隨后將這些特征進行 embedding 以表達它們的語義。在 RAG 中，這一過程的位置如下圖所示。 最常見的分塊方法是基于規則的，采用了諸如...