今天刷Leetcode的时候,对整数进行翻转,由于Python的除法是向下取整,因此要对输入整数进行正负的判断,当时想到的是使用三目运算,但是看参考答案的时候,发现使用的是逻辑运算符进行正负数的判断,当时一脸懵逼,经过查找相关资料理解了原理,故此做个记录。
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本文介绍了tensorflow控制依赖的两种方式,分别是tf.control_dependencies和tf.assign。同时,本文还介绍了两种不适用于tf.control_dependencies的情况,分别是使用变量初始值作为控制依赖以及在一个Session中同时使用多个控制依赖。
本文介绍了如何使用 TensorFlow 的 Exponential Moving Average(EMA)来训练神经网络,并使用 Saver 保存模型。在测试阶段,可以使用 Saver 加载保存的模型,并使用 EMA 对变量进行推理。
Stable Diffusion 2.0在前几天已经发布了,新版本在上一个版本的基础上进行了许多改进。OpenCLIP中新的深度检测和更好的文本到图像模型是主要的改进之一。
闲着没事瞎倒腾,前几天网上看到一个描述股票趋势姿势,名字叫做“神仙趋势”,听着名字好像很厉害呀。到底说明的是一种什么样的趋势呐,带着激动的心情,作者今天就用python实践了一波。发现也就那样吧,有严重的时间延迟特征。这里小记一下。
Diffusers(https://huggingface.co/docs/diffusers/index)是一个先进的预训练扩散模型库,用于生成图像、音频甚至分子的三维结构。它提供了人工智能推理和训练领域易于使用且高度可定制的模块化工具箱。
Stable Diffusion 官网给出了mac系统的安装步骤,中间遇到些问题,不过整体比较顺利。官网安装说明:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Apple-Silicon#downloading-stable-diffusion-models
之前在人工智能课上自己手动搭建过一个BP神经网络实现MNIST数据集的手写体数字识别,使用的是c++,最终准确率的上限在95%至96%左右(毕竟水平有限)。这次不一样了,使用tensorflow进行实验,准确率确实提高了不少。可能有人会觉得tensorflow有点过时,现在的大企业不怎么用tensorflow了,但我觉得,对于初学者来说,tensorflow还是不错的选择。
作者:邢不行 原文链接: http://bbs.pinggu.org/thread-3631776-1-1.html (本文已获作者授权转载,如需转载请与原作者联系) ---- 【量化小讲堂-pyth
在之前的文章中,我们介绍了 GAN 的原理以及如何评价训练好的模型。可能有小伙伴看到,怎么生成的都是单一类别的图片呢,像 CIFAR10 和 ImageNet,都包含了多种类别的图片,如果我想训练一个能够生成多种类别图片的生成对抗网络该怎么做呢?
从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标。
DolphinDB为海量结构化数据的极速存储、检索、计算与分析提供了一站式解决方案,特别适合金融行业用来处理大规模数据,尤其是L1,L2以及逐笔委托的行情数据。
报告认为高阶矩可以刻画资产价格的变化,并且有一定的领先性,可以以此构造指数择时策略,原理见研报(在公众号后台回复“高阶矩”获取研报和代码)
Up主作为CV穷人代表,这一次想要触碰一下 papers 里最为活跃却又以 “Huge” 令穷人望而生畏的超级数据集: ImageNet 中的 ILSVRC2012. ---- 还记得依靠氪金
作为 2024 开年王炸,Sora 的出现树立了一个全新的追赶目标,每个文生视频的研究者都想在最短的时间内复现 Sora 的效果。
w=tf.Variable(tf.random_normal(2,3,stddev=2, mean=0, seed=1))
作者:kylequ 腾讯PCG数据分析工程师 |导语 指标体系是什么?GSM、OSM、HEART、AARRR、场景化(人物场)等指标模型如何搭建指标体系? 本文将以大盘dau、留存、业务渗透、时长等指标,从维度建模,指标建设规范出发来搭建星型模型,构建完备指标体系。并且介绍如何基于MECE来拆解wau,通过指数移动平均(EMA)分解dau时间序列查看dau趋势。 1 指标体系定义 指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标,系统化的组织起来,通过单点看全局,通过全局解决单点的问题。它主要由指标和体系两
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法,以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
在上篇中,树先生教大家如何正确部署 DragGAN 项目,实现自由拖拽式 P 图。
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EMA表示的是指数平滑移动平均,其函数的定义为Y=EMA(X,N) 则Y=[2*X+(N-1)*Y']/(N+1), 其中Y'表示上一周期Y值。 求X的N日指数平滑移动平均,它真正的公式表达是:当日指数平均值=平滑系数*(当日指数值-昨日指数平均值)+昨日指数平均值;平滑系数=2/(周期单位+1) EMA引用函数在计算机上使用递归算法很容易实现,但不容易理解。以下,列举分析说明EMA函数。 X是变量,每天的X值都不同,从远到近地标记,它们分别记为X1,X2,X3,….,Xn 当N=1,则EMA(X,1)=[
通过通道降维来建模跨通道关系可能会给提取深度视觉表示带来副作用。本文提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标,将部分通道重塑为批量维度,并将通道维度分组为多个子特征,使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。
5.dropout(0.5*0.5*0.5)+BN(without biases):
tf.train.ExponentialMovingAverage是指数加权平均的求法,具体的公式是 total=a*total+(1-a)*next,
计算布林带 # coding: utf-8 # 作者:Wizard <github.com/wizardforcel> import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import sys # 获取数据 # 因为没找到数据源,所以直接随机生成了 series = np.random.rand(100) * 10 + 10 ser_len = len(series) # 获取窗口大小,默认为 5 win_sz = 5 if len(s
今天用YunYang的evaluate.py评估模型的时候,意外发现用同样的ckpt权重文件转换而成的pb文件效果不一样,使用ckpt的效果非常差,仔细研究后才发现是滑动平均(EMA)搞的鬼,于是便重新重温了一下EMA。 目录 EMA定义 EMA原理理解 ckpt和pb保存不同的原因 参考 EMA定义与原理 EMA(ExponentialMovingAverage),也就是我们常说的滑动平均模型,一般在采用SGD(随机梯度下降)训练的时候,都会用他来提高我们在测试数据的表现,我们从[1]结合tensorfl
经过一年争分夺秒的研发,各国疫苗都取得了阶段性进展。2020年的最后一天,国务院联防联控机制31日发布,国药集团中国生物的新冠病毒灭活疫苗已获国家药监局批准符合条件上市,未来将为全民免费提供。
本文独家改进:本文首先复现了将EMA引入到RT-DETR中,并跟不同模块进行结合创新;1)多种Rep C3结合;2)直接作为注意力机制放在网络不同位置;
注意我并有把 open 和 close 翻译成开盘价和收盘价,因为这条数据并不是按日来收集的,而它对应的时间精确到 387 毫秒。
今天为大家介绍的是来自McVicker团队的一篇论文。这篇论文讨论了过去十年(2013-2022年)新药批准中与手性相关的趋势。了解和理解新药批准的最新趋势,有潜力启发和促进新药发现的创新。鉴于药品批准的成本,在药物开发初期做出关于药物手性的正确选择,可以节省大量的成本。确定像手性转换和药物再利用这样的做法对患者影响的大小,需要有数据来显示这些做法被利用的频率。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 好困 【新智元导读】微软开源的DeepSpeed Chat,让开发者实现了人手一个ChatGPT的梦想! 人手一个ChatGPT的梦想,就要实现了? 刚刚,微软开源了一个可以在模型训练中加入完整RLHF流程的系统框架——DeepSpeed Chat。 也就是说,各种规模的高质量类ChatGPT模型,现在都唾手可得了! 项目地址:https://github.com/microsoft/DeepSpeed 一键解锁千亿级ChatGPT,轻松省钱15倍 众所
VAE,即变分自编码器(Variational Autoencoder),是一种生成模型,它通过学习输入数据的潜在表示来重构输入数据。
用yaourt安装的话貌似会出现错误:不能连接到本地 127.0.0.1:3080。
本文转自知乎,作者立夏之光。AI科技评论获授权转载,如需转载请联系原作者。原文链接:https://dwz.cn/3BFMz8pW
指数加权波动率是一种波动率的度量,它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率:
当地时间12月9日,负责批准COVID-19疫苗的欧盟监管机构欧洲药品管理局(EMA)表示,自己遭受了网络攻击。该机构在其网站上的发布了简短的两段声明,披露了安全漏洞,但是由于正在进行的调查,目前尚未透露有关入侵的任何细节。 “EMA一直是网络攻击的重要目标。目前,机构已经与其他执法机构以及有关实体进行密切合作,迅速展开了全面调查。 该欧洲机构在整个欧盟的COVID-19疫苗评估中起着至关重要的作用,它可以访问敏感和机密信息,包括试验产生的质量,安全性和有效性数据。EMA目前正在审查两种COVID-19疫苗
上一篇: 身份证识别——生成身份证号和汉字 代码直接参考,验证码识别 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf 训练识别身份证数字(18个字符)图片 @author: 刘鹏 """ from genIDCard import * import numpy as np import tensorflow as tf #obj = gen_id_card() #image,text,vec = obj.gen_image() #图像大小
本文介绍笔者被 ICCV 2019 接受为 Oral 的论文 Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation[1]。论文作者为:李夏、钟之声、吴建龙、杨一博、林宙辰、刘宏。
本文独家改进:本文首先复现了将EMA引入到RT-DETR中,并跟不同模块进行结合创新;1)Rep C3结合;2)直接作为注意力机制放在网络不同位置;3)高效和HGBlock结合;
滑动平均模型可以使模型在测试数据上更健壮(robust)的方法------滑动平均模型。在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用滑动平均模型在很多应用中都可以在一定程度提高最终模型在测试数据上的表现。
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均线策略应该是我们刚进入股市时就听过的一个策略,而双均线策略,顾名思义,就是两根均线:短期均线和长期均线。当短线均线上穿长期均线(金叉)时买入,当短期均线下穿长期均线(死叉)时卖出,这就是双均线策略的核心思想。
我们平时主要应用的是:Vae-ft-mse-840000-ema-pruned. Safetensors 因为它是最能接近实际拍摄的效果的。
之前我们提到了引入 TLAB 要面临的问题以及解决方式,根据这些我们可以这么设计 TLAB。
其中a的取值范围[0,1],具体就是:本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果,采用此算法的目的是:
歌神演唱会人脸识别抓逃犯,阿尔法狗战胜人类围棋手,AI绘图《太空歌剧院》惊艳艺术博览会~~~这些震撼成果的背后,都是人工智能在蓬勃发力。
在代码中设置日志的作用是记录程序的运行状态、调试信息和重要事件,以便在开发和生产环境中更轻松地诊断问题和了解程序的行为。设置日志有以下作用:
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 源代码请点击阅读原文 在QIML公众号官方GitHub查看 前言 上一篇Qlib的分享中,我们主要介绍了如何将外部数据导入qlib中,转换为qlib的数据格式。 Qlib来啦:数据篇(一) 顺便要给大家介绍一下我们之前
深度神经网络在各种应用中取得了显著的成功,包括图像分类、目标检测和语义分割。然而,将它们部署在边缘设备(如移动电话、智能相机和无人机)上却是一项重大的挑战,因为这些设备通常具有有限的计算和内存资源。这些设备通常具有有限的电池寿命、存储容量和处理能力,这使得执行复杂的神经网络具有挑战性。
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