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Adobe祭出杀器,Firefly入局生成式AI时代,认证持续培养数字化人才

用户可以使用 Firefly 进行实验、想象和无限范围的创作，能够在不取代人类想象力的情况下扩大创造力和智慧，探索以下可能性：数码成像和摄影Firefly 将基于上下文感知并生成图像，立即将脑海中的内容添加到作品之中...这些 AI 模型通过学习来训练现有的图像从文本提示生成新的图像，这些图像通常来自数据集，这些数据集是通过搜索公共图像托管网站拼凑在一起的这些 AI 模型可以通过在现有图像上「训练」，从文本提示中「学习」...这些现有图像通常来自于通过搜索公共图像托管网站所获取的数据集。一些专家认为，在美国，使用公共图像（即使是受版权保护的）来训练模型将受到合理使用原则的保护。...除了有关艺术家和平台报酬的未解决问题之外，生成式人工智能面临的一个更加紧迫的问题：它倾向于使用复制图像、文本等内容，包括版权内容，而这些内容都来自于用于训练模型的数据。...还被国内达内教育、中公教育、火星时代等众多知名IT培训机构及院校，作为视觉设计、平面设计等专业的培训及技能测评考核的依据及标准。

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无监督机器学习中，最常见的聚类算法有哪些？

来源商业新知网，原标题：无监督机器学习中，最常见的聚类算法有哪些？ 在机器学习过程中，很多数据都具有特定值的目标变量，我们可以用它们来训练模型。...但是，大多数情况下，在处理实际问题时，数据不会带有预定义标签，因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型，通过发现这些特征中的一些共性，来预测新数据的类。...· 最大迭代次数：单次运行的算法。 · 数字首字母：算法将使用不同的质心种子运行的次数。根据惯性，最终结果将是连续运行定义的最佳输出。...· 分裂：此方法首先将所有数据点放入一个集群中。 然后，它将迭代地将簇分割成较小的簇，直到它们中的每一个仅包含一个样本。...它属于软群集算法组，其中每个数据点都属于数据集中存在的每个群集，但每个群集的成员资格级别不同。此成员资格被指定为属于某个群集的概率，范围从0到1。

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    断点回归设计的前沿研究现状，RDD

    劳役制度对经济发展的影响, 实证结果发现米塔劳役制度使得当今这些地区家庭消费水平降低25%, 并使得儿童身高矮小率增加了6%[10]。...Dell研究了墨西哥的选举和毒品犯罪问题, 断点回归设计的结果发现在这些行动党 (一个保守的政党) 候选人以微弱优势赢得市长选举的城市, 与毒品相关的犯罪数量大量增加, 这样的实证结果可能是由于:行动党对贩毒集团大力镇压后...:增加对18岁残疾人的身体资格审查严格程度和次数, 这项制度只适用于18岁生日在1996年8月22号之后的人, 因此在这一天形成了一个断点, 生日在这天之后的人被取消SSI资格的可能性会增大, 实证结果发现被取消...2004年该学区要求所有小学在四年级和五年级将所有高智商学生单独编在一个班级, 如果该学校在这些年级至少有一个高智商学生, 该政策要求这个班级的学生规模为正常规模 (20~24人) , 而正常每所学校每个年级高智商学生为...5~6个, 因此这个班级还有多余的席位, 该班级剩余席位将给那些在过去一年标准化测试中获得最高分的非高智商学生。

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    特征工程中的缩放和编码的方法总结

    对于这些模型来说，特性缩放是非常重要的，特别是当特性的范围非常不同的时候。范围较大的特征对距离计算的影响较大。...了解了上面的类型后，我们开始进行特征编码的介绍： 独热编码（ONE HOT） 我们有一个包含3个分类变量的列，那么将在一个热编码中为一个分类变量创建每个热量编码3列。 独热编码又称一位有效编码。...这里有一个简单的解决办法，只考虑那些重复次数最多的类别，例如只考虑前10个数量最多的类别，并只对这些类别应用编码。...但是它编码后的数字并不包含序列的含义。...如下表所示 在序数类别中，我们可以应用这项技术，因为我们最后输出的结果包含了顺序的信息。 平均数编码（MEAN ENCODING） 在这种方法将根据输出将类别转换为其平均值。

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    R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

    这些变量如下： 观测值的性别。该变量在数据集中是一个名为 "男性 "的二值。 年龄：体检时的年龄，单位为岁。 教育 : 参与者教育程度的分类变量，有不同的级别。...2.4 使用Goodman&Kruskal tau检验定性变量之间的关系 然而，除了这些本质上是定性方法的图表外，人们可能希望对这种关联有一个数字值。...Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。 但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...有一个数字变量和一个分类变量，我们可以把数字变量分成几个类别，然后使用Goodman和Kruskal's tau。...我们可以看到，在50到1000棵树的范围内，RandomForest模型的最高精度可以通过设置CV方法的树数等于400来获得。图中的红线显示了我们从逻辑回归模型实例中得到的最佳CV精度。

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    R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

    这些变量如下： 观测值的性别。该变量在数据集中是一个名为 "男性 "的二值。 年龄：体检时的年龄，单位为岁。 教育 : 参与者教育程度的分类变量，有不同的级别。...2.4 使用Goodman&Kruskal tau检验定性变量之间的关系 然而，除了这些本质上是定性方法的图表外，人们可能希望对这种关联有一个数字值。...Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。 但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...有一个数字变量和一个分类变量，我们可以把数字变量分成几个类别，然后使用Goodman和Kruskal's tau。...我们可以看到，在50到1000棵树的范围内，RandomForest模型的最高精度可以通过设置CV方法的树数等于400来获得。图中的红线显示了我们从逻辑回归模型实例中得到的最佳CV精度。

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    R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

    这些变量如下：观测值的性别。该变量在数据集中是一个名为 "男性 "的二值。年龄：体检时的年龄，单位为岁。教育 : 参与者教育程度的分类变量，有不同的级别。...2.4 使用Goodman&Kruskal tau检验定性变量之间的关系然而，除了这些本质上是定性方法的图表外，人们可能希望对这种关联有一个数字值。...Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...有一个数字变量和一个分类变量，我们可以把数字变量分成几个类别，然后使用Goodman和Kruskal's tau。...我们可以看到，在50到1000棵树的范围内，RandomForest模型的最高精度可以通过设置CV方法的树数等于400来获得。图中的红线显示了我们从逻辑回归模型实例中得到的最佳CV精度。

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    R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

    这些变量如下：观测值的性别。该变量在数据集中是一个名为 "男性 "的二值。年龄：体检时的年龄，单位为岁。教育 : 参与者教育程度的分类变量，有不同的级别。...2.4 使用Goodman&Kruskal tau检验定性变量之间的关系然而，除了这些本质上是定性方法的图表外，人们可能希望对这种关联有一个数字值。...Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...有一个数字变量和一个分类变量，我们可以把数字变量分成几个类别，然后使用Goodman和Kruskal's tau。...我们可以看到，在50到1000棵树的范围内，RandomForest模型的最高精度可以通过设置CV方法的树数等于400来获得。图中的红线显示了我们从逻辑回归模型实例中得到的最佳CV精度。

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    Java 中文官方教程 2022 版（三）

    例如： Point originOne; 如果你这样声明 originOne，它的值将在实际创建对象并分配给它之前是不确定的。仅仅声明一个引用变量并不会创建一个对象。...处于这种状态的变量，当前没有引用任何对象，可以用以下方式表示（变量名 originOne，加上指向空的引用）： 实例化一个类 new 操作符通过为新对象分配内存并返回对该内存的引用来实例化一个类。...遮蔽 如果特定范围（如内部类或方法定义）中的类型声明（如成员变量或参数名）与封闭范围中的另一个声明具有相同的名称，则声明会遮蔽封闭范围的声明。您不能仅通过名称引用被遮蔽的声明。...访问封闭范围的本地变量，并声明和访问匿名类的成员 像本地类一样，匿名类可以捕获变量；它们对封闭范围的本地变量具有相同的访问权限： 匿名类可以访问其封闭类的成员。...在这种情况下，你需要一个包含可以接受一个Person类型参数并返回void的抽象方法的函数式接口。Consumer接口包含方法void accept(T t)，具有这些特征。

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    SQL定义表（一）

    模式搜索路径当访问一个现有的表(或视图，或存储过程)进行DML操作时，将从模式搜索路径中提供一个非限定的名称。 按照指定的顺序搜索模式，并返回第一个匹配项。...#SQLCompile Path根据遇到的第一个匹配项解析不限定的名称。 如果搜索路径中列出的所有模式只有一个匹配项，则#Import解析非限定名。..._(下划线)，@，#，$ characters:如果表名包含这些字符中的任何一个，这些字符将从对应的类名中剥离出来，并生成一个唯一的持久类名。...如果使用带分隔符的标识符指定包含非字母数字字符的表或模式名，InterSystems IRIS将在生成相应的类或包名时删除这些非字母数字字符。...RowID计数器的最高分配值。

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    12月10日 云头条：中国正迎来AI弯道超车好时机

    【头条 TOP NEWS】 2018年都要过完了，量子霸权还是没有实现 如果我们去搜索引擎上搜“量子霸权”，然后把时间范围定在一年前的今天。...Apple实际上正试图在现实世界中建立一个由Apple推动和控制的社交网络，以此激励客户继续付费以获得体验资格。 预测：2019将爆发的10项人工智能技术！...作为腾讯智慧零售方案的又一标杆案例，通过分析步步高的数字化转型，我们可以看到，即使是多业态、跨区域、重资产的老牌零售企业，在智慧零售水电煤的催化下，同样可以在智慧零售的赛道上，续写辉煌。...但目前可折叠手机迎来了新玩家，一个是索尼，一个是微软、一个是LG。 留守儿童教育难，AI教育到底能不能帮忙解决？...容器提供的镜像包含了应用的所有依赖项，因而在从开发到测试再到生产的整个过程中，它都具有可移植性和一致性。 搜索关注公众号「云加社区」，第一时间获取技术干货，关注后回复1024 送你一份技术课程大礼包！

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    R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

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    R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

    这些变量如下： 观测值的性别。该变量在数据集中是一个名为 "男性 "的二值。 年龄：体检时的年龄，单位为岁。 教育 : 参与者教育程度的分类变量，有不同的级别。...2.4 使用Goodman&Kruskal tau检验定性变量之间的关系 然而，除了这些本质上是定性方法的图表外，人们可能希望对这种关联有一个数字值。...Cramer's V的最高值是0.145，这在教育和性别之间是相当弱的。 但是诸如currentSmoker和cigsPerDay这样的变量呢？很明显，其中一个是可以预测的。...有一个数字变量和一个分类变量，我们可以把数字变量分成几个类别，然后使用Goodman和Kruskal's tau。...我们可以看到，在50到1000棵树的范围内，RandomForest模型的最高精度可以通过设置CV方法的树数等于400来获得。图中的红线显示了我们从逻辑回归模型实例中得到的最佳CV精度。

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    gis地理加权回归步骤_地理加权回归权重

    它是地理加权回归要考虑的最重要的参数 带宽对模型平滑程度的影响 在GWR中与邻域有关的参数有两个，一个是邻域类型，一个是邻域选择方法。 邻域类型可以选择相邻要素数或距离范围。...当你选择了这当中的某一个选项，将会在工具里新增几个参数，参数会根据这是哪个选项而不同。 黄金搜索和手动间隔都以AIC值为基础，自动找到最优的实际距离或相邻要素数。...细心的同学会发现Intercept、Std. Error以及Coefficient这系列字段在GLR中都是一个数字，出现在结果中的。...比如邻域范围参数这里选择了距离范围，邻域选择方法设置为黄金搜索，也就是按照最佳距离进行搜索，得出的模型精度在85.15%。...其中低教育程度人数的影响程度最高。 从图上可以看出人口对911电话数量的影响呈现中北部向外辐射的情况，越靠近东西部人口对电话数量的影响越小。

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    PNAS：社会经济地位调节了成人与年龄相关的大脑功能网络组织和解剖结构的差异

    最后的系统分配是基于2-10%边缘密度的最普通的分配方式（图1A是年轻人的脑系统分配）。这种分配是根据它们与一组已公开的RSFC功能系统的重叠来标记的。...职业社会经济 被试自述的职业(目前的或退休前的)应与相应的美国人口普查职业编码相匹配，然后从根据预测的声望得分中，根据性别分配一个社会经济指数得分（比如：根据职业工资估计值、职业教育程度和工资-职业-声望指数的综合得分...对于控制儿童的SES作为协变量的分析，被试的童年SES是由父母达到的最高程度定义的，编码作为7级分类变量（见表一）。...很多生活因素的变化与个人的社会地位、年龄增长或两者都有关系。检验这些变量中的个体差异是否可以解释所描述的任意大脑观察结果是至关重要的。...作者使用了一个包含生理健康差异的统计模型，该模型包含了广泛的可用变量（(即SF-36身体成分评分(PCS)、体重指数(BMI)、高血压、吸烟、饮酒、慢性身体健康问题；有关每个协变量的描述，请参阅资料和方法以及

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    零基础学Python（第四章 变量类型）

    基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。 因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数、字符、布尔(True/False)。...2、变量赋值 Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。 每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。...例如： a = b = c = 1 以上实例，创建一个整型对象，值为1，三个变量被分配到相同的内存空间上。 您也可以为多个对象指定多个变量。...他们是不可改变的数据类型，这意味着改变数字数据类型会分配一个新的对象。...f=float(sf) print(type(f)) 6、总结 a）、每个变量都是有取值范围的，可以搜索一下范围。

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    因果图模型：理解因果关系的强大工具

    因果图模型的建立因果图模型的建立是一个系统化的过程，需要识别关键变量及其因果关系，并通过图形化的方式将这些关系表示出来。这个过程涉及多步骤，包括文献综述、数据分析、专家意见等。...因果推理的定义和重要性因果推理是根据因果关系推断变量变化的结果。与相关性分析不同，因果推理旨在揭示一个变量对另一个变量的直接影响。...优化决策：例如，在商业中，通过因果分析优化市场策略和资源分配。使用因果图模型进行推理的方法通过因果图模型，我们可以识别并量化变量之间的因果关系。以下是一些主要的因果推理方法：1....具体步骤如下：识别前门路径：在因果图中识别从原因到结果的所有前门路径（路径中包含中介变量）。选择中介变量：选择能够完整描述因果路径的中介变量。调整分析：通过分析中介变量的影响，准确估计因果效应。...Income）：家庭年收入父母教育水平（Parental Education）：父母的最高学历学习时间（Study Time）：学生的平均每天学习时间步骤2：确定因果关系根据已有研究和专家意见，确定变量之间的因果关系

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    体验文心千帆：开启智能大模型时代的新征程

    1.2 试用初体验 首先我在后台创建了应用：海拥-AI 然后来到文心千帆的操作台，先尝试了大模型服务中的"在线测试"。我让它用python帮我写一个猜数字的游戏，响应速度很快。...我发现它可以应用于搜索和数据分析领域，根据用户的查询，自动搜索和分析相关的数据，并以图表或文本的形式呈现给用户。...同时，它还可以在程序生成和分析方面发挥作用，根据用户的描述或示例，自动生成或修改相应的代码，并对代码进行检查和优化，比如Python、Java、C++等。...Prompt模板 Prompt工程指针对于Prompt进行结构、内容等维度进行优化的AI技术，它把大模型的输入限定在了一个特定的范围之中，进而更好地控制模型的输出。...3.2.2 服务授权 应用创建后，选择对应授权的公有云服务。 3.2.3 获取访问凭证 根据第一步中获取的API Key、Secret Key，获取access_token。

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    贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据

    我们可以在回归模型中包含所有相关的协变量，试图尽可能多地解释工资变化。 lm中的.的使用告诉R在模型中包含所有协变量，然后用-wage进一步修改，然后从模型中排除工资变量。...默认情况下，lm函数执行完整的案例分析，因此它会删除一个或多个预测变量中缺少（NA）值的观察值。 由于这些缺失的值，我们必须做一个额外的假设，以便我们的推论是有效的。...只选择一个模型忽略了选择模型中包含的变量所涉及的固有不确定性。...HPM的所有变量外，还包含exper，而BPM除了MPM中的所有变量外，还包含kwh。...练习：使用简化数据，最佳预测模型、中位概率模型和最高后验概率模型中包含哪些协变量？ 让我们来看看BPM模型中哪些特征会影响最高工资。

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