令爷收藏

https://bibigpt.co/share/html/0f842401-022f-4b3a-9c29-8da8e07fd611 AI 摘要：普通人面对人工智能，最容易犯这2个错误。#尹烨科普 #尹烨罗振宇聊人工智能 摘要 这段视频中，华大集团CEO尹烨以生动的“铁匠铺”比喻，阐述了普通人面对人工智能（AI）时最容易犯的两个错误。他强调，AI并非万能，不能完全替代人类工作，而…

你还在为复杂的修图软件头疼吗？现在，只需动动嘴皮子，AI就能帮你搞定一切！谷歌最新推出的Gemini 2.0，凭借“说句话就能P图”的神奇功能，瞬间成为全网热议的焦点。网友们一边疯狂种草，一边眼巴巴地追问：“到底什么时候能用上啊？” 一、动动嘴就能P图，像变魔术一样简单 1. 一句话让汽车“秒变敞篷” 想象一下，你看到一…

AI时代如果能够通过大模型自动操作浏览器，无论是网页抓取、自动化测试还是数据收集都能大大提高效率。 因为你无须编写和维护复杂的xpath、正则、css选择器脚本。今天，喵将介绍一个非常有趣的工具——browser-use，并结合 DeepSeek 模型，展示通过 AI Agent自动化操作浏览器。 https://www.bilibili.com/video/BV1vVfVYmE…

把下面👇🏻的链接拖到书签栏，然后在视频播放页点击即可运行。 [4倍速播放] ⚠️ 免责声明 此脚本仅用于个人技术研究和学习目的： 这是一个用于测试HTML5 video元素API的实验性代码 纯粹作为JavaScript编程练习和浏览器API研究使用 不针对任何特定网站或平台 仅供学习和研究Web技术，请勿用于…

MarkItDown：微软文档智能转换工具，转换各种文件为Markdown格式 综合介绍 MarkItDown是由微软开发的一个Python工具，旨在将各种文件和办公文档转换为Markdown格式。该工具支持多种文件类型，包括PDF、PowerPoint、Word、Excel、图片（EXIF元数据和OCR）、音频（EXIF元数据和语音转录）、HTML（特别处理Wikipedia等）以…

Cursor 、v0 和 Bolt.new：当今 AI 编程工具的全面解析与对比 AI 驱动的编码工具正在迅速发展，每次新版本的发布都承诺将改变我们的开发流程。这些工具旨在通过智能代码建议、重复任务的自动化，甚至从自然语言提示生成整个代码片段来提升生产力。10月4日，StackBlitz 推出了 Bolt.new，进一步丰富了AI 编码助手的生态系…

提前体验火上热搜的 Kimi 探索版，我感觉 AI 搜索和百度们完全不是一个物种了 谁能最先用 AI 颠覆搜索，至今还悬而未决。 年初，在体验当下几款热门的 AI 搜索引擎后，我和同事都一致认为，即便百度、Google 等搜索引擎巨头被群狼环视，但还是难以被撼动。 最近发布的 Kimi 探索版带来了很大的惊喜。相比于 AI 搜索更懂…

外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息，整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单，为大家分享一下~ 外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息，整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单，为大家分享一下~ 提前说下须知： 一、寻找数据集的意义 根据CMU的说法，寻找一个好用的数据…

2023年5个自动化EDA库推荐 来源：deephub EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形，而是获得对数据集的理解，并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化…

探索性数据分析详解 来源： https://www.biaodianfu.com 什么是探索性数据分析？ 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA） 是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。 探索…

来源： https://www.biaodianfu.com 机器学习聚类算法之K-Means 根据训练样本中是否包含标签信息，机器学习可以分为监督学习和无监督学习。聚类算法是典型的无监督学习，其训练的样本中值包含样本的特征，不包含样本的标签信息。在聚类算法中。利用样本的特征，将具有相似属性的样本划分到统一类别中，它有点像全自动分…

来源： https://www.biaodianfu.com 类别型特征（categorical feature）主要是指职业，血型等在有限类别内取值的特征。它的原始输入通常是字符串形式，大多数算法模型不接受数值型特征的输入，针对数值型的类别特征会被当成数值型特征，从而造成训练的模型产生错误。 Label encoding Label Encoding是使用字典的方式，将…

来源： https://www.biaodianfu.com 特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。并且常能听到“ 数据和特…

来源： https://www.biaodianfu.com 在使用Python处理分析数据的时候，用的最多的算是Pandas时，由于Pandas是个非常强大的工具，涉及到的功能非常多，所以平常使用的时候经常需要查询文档。这里记载了自己常用的一些功能及知识点。 Pandas简介 Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月…

以下是数据科学中广泛应用的十个统计方法的详细描述： 1️⃣ 中心极限定理 (Central Limit Theorem, CLT) 描述： 中心极限定理告诉我们，无论原始数据的分布是什么样的，只要我们取足够多的样本（通常认为样本量大于30就够了），这些样本的均值分布会趋向于正态分布。这个理论是统计学的基石之一，因为它让…