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GPT赚钱挑战赛
亲爱的参赛者们： 欢迎来到GPT Tamer 赚钱挑战赛！经过72小时的预报名获得了数万关注，我们迎来了上千名来自全球500多个团队的参赛者。在此，我们向大家正式启动比赛，让我们一起迎接这场充满挑战和机会的赛事！ 比赛将于今天4月22日正式开始，为期一个月。在5月13日之前，参赛者仍然可以持续报名本届比赛。最终，我们预计报名团队将超过800个，届时将有众多参赛者展示他们的创新和创意。本次大赛主题为…- 312
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把ChatGPT训练成Midjourney出词器
以下训练语句可以帮助你把chatgpt训练成midjourney出词器 我将使用一个Diffusion Model模型去生成一张图片或照片。现在我提供给你关于这个模型的资料，回答是否可以吗？ 这是Midjourney的工作原理介绍: Midjourney is an Al image generation tool that takes inputs through text prompts an…- 513
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任正非谈ChatGPT机遇和挑战
ChatGPT对我们的机会是什么？ 它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样我们的产品就有市场需求。未来AI大模型风起云涌，不只OpenAI和微软一家！ 华为创始人、CEO任正非发表内部最新讲话，谈到ChatGPT、芯片供应、华为员工选拔制度、未来研发方向等多个热点问题。 以下为任总讲话实录： “首先感谢大家给华为公司做出的贡献。我们现在还属于困难时期，但在前进的道路上并没有停步。2022年我们的研发…- 511
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ChatGPT注册攻略
一.简单不翻墙版本🌟🌟🌟 镜像链接：www.meedoso.top ，1元免费提问9999次，超级方便👍 二.常用版本🌟 1.准备事项 1）科学上网，要求是韩国，日本，印度，新加坡，美国这几个地址。 2）准备一个国外手机号，如果没有用接码平台也行，解码平台地址sms-activate.org 3）准备一个浏览器，平常使用的就行 (最好是Google开无痕模式) 2.注册/登陆环境要求 注册和登陆需…- 435
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GPT教程小白扫盲篇-快速从0到1
ChatGPT 的学习与变现 前言 :exclamation:ChatGPT 目前有多火 想必不露要做过多解释 很多人说他会颠覆现有的 Google 搜索，也有说他会带来真正的自媒体狂欢，从此，人人都可以低成本的创作内容。当然也有人说，ChatGPT 使得内容垃圾变得更多，让人们开始变成了不会思考的懒人等等，团绕若 ChatGPT 能带来什么的讨论，比比皆是。 接下来我们将从几个方面来向你介绍Ch…- 551
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Midjourney关键词整理
风格说明风格说明风格说明视角说明视角说明场景说明Tradition Chinese Ink Painting东方山水画Renaissance文艺复兴partial anatomy局部解剖isometric view等距视图Chest Shot(MCU)陶部以上dystopia,anti-utopia反乌托邦Japanese Ukiyo-e浮世绘Fauvism野兽派color ink on pape…- 656
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《强化学习基础及其在金融中的应用》PDF-522页
强化学习是一种强大的技术，用于解决各种复杂的行业问题，涉及不确定性下的顺序最优决策。它在自动驾驶汽车、机器人和战略游戏等备受瞩目的问题上的渗透，表明未来强化学习算法的决策能力将远远优于人类。但当涉及到这一领域的教育时，人们似乎不愿意直接投入其中，因为强化学习似乎已经获得了神秘和具有技术挑战性的名声。这本书通过强调基础数学，用设计良好的Python代码实现模型和算法，以及对几个可以用强化学习解决的金…- 3
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《分布式算法》PDF-371页
分布式算法指南的新版本，强调示例和练习而不是复杂的数学模型。 本书为学生和研究人员提供了分布式算法指南，强调示例和练习，而不是复杂的数学模型。它避免了经常阻碍学生学习的数学论证，教授算法思想，而不是证明和逻辑。这种方法允许学生在相对较短的时间内学习大量算法。通过简短、非正式的描述、说明示例和实际练习来解释算法。示例和练习让读者从不同的角度直观地理解算法。证明草图，争论算法的正确性或解释基本结果背后…- 1
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《分布式机器学习的优化算法》PDF-137页
本书讨论了最先进的分布式机器学习随机优化算法，并分析了它们的收敛速度。本书首先介绍了随机梯度下降(stochastic gradient descent, SGD)及其分布式版本同步梯度下降(synchronous gradient descent, synchronous SGD)，其中计算梯度的任务被划分到几个工作节点上。讨论了几种提高同步SGD可扩展性和通信效率的算法，如异步SGD、局部更新…- 2
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《推荐系统引擎》PDF-306页
我们的技术给我们的建议越来越多，比我们的家人和最好的朋友更好、更快、更聪明、更个人化。亚马逊已经知道你喜欢什么样的书籍和家居用品，并且非常渴望推荐更多;YouTube和TikTok总是有另一个视频等着你看;网飞公司分析了你的观看习惯，为你推荐了你会喜欢的电影类型。在麻省理工学院出版社的基本知识系列的这一卷中，创新专家迈克尔·施拉格解释了推荐引擎的起源、技术、商业应用和日益增长的社会影响，这些系统让…- 9
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《人工智能实现工业4.0的路线图》PDF-339页
通过人工智能实现工业4.0的路线图 本书介绍了关于人工智能应用于工业4.0的主要方面的全面和最新的技术解决方案。 工业4.0的愿景已经被讨论了相当长的一段时间，现在的技术已经足够成熟，可以将这一愿景变成一个伟大的现实。第四次工业革命，又称工业4.0，涉及到将技术支持的更具深度和决定性的自动化注入制造过程和活动。几种信息和通信技术正在集成和用于实现制造过程的加速和增强。本书探索和教育了区块链技术、人…- 7
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《深度强化学习实践手册：应用现代RL方法，包括深度Q网络、值迭代、策略梯度、TRPO、AlphaGo等》PDF-547页
最近强化学习(RL)与深度学习(DL)相结合，在训练智能体以类似人类的方式解决复杂问题方面取得了前所未有的进展。谷歌使用算法来玩并击败著名的雅达利街机游戏，使该领域变得突出，研究人员正在以快速的速度产生新的想法。 Deep Reinforcement Learning hands是一本关于最新深度学习工具及其局限性的全面指南。在将交叉熵和策略梯度等方法应用于现实环境之前，您将对它们进行评估。比如雅…- 7
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《Python强化学习算法:学习、理解和开发智能算法以应对人工智能挑战》PDF-356页
强化学习(RL)是人工智能的一个流行和有前途的分支，它涉及建立更智能的模型和代理，这些模型和智能体可以根据不断变化的需求自动确定理想的行为。本书将帮助你掌握RL算法，并在构建自学习智能体时理解它们的实现。 从介绍强化学习环境中工作所需的工具、库和设置开始，本书涵盖了强化学习的构建模块，并深入研究了基于值的方法，如Q-learning和SARSA算法的应用。您将学习如何使用Q学习和神经网络的组合来解…- 7
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《Python应用推荐系统: 使用深度学习、NLP和基于图的技术构建推荐系统》PDF-257页
本书将教你如何使用Python使用机器学习算法构建推荐系统。如今，推荐系统已经成为每个基于互联网的业务的重要组成部分。 你将从学习推荐系统的基本概念开始，并概述不同类型的推荐引擎及其运作方式。接下来，你将看到如何使用传统算法构建推荐系统，例如使用购物篮分析和基于内容和知识的NLP推荐系统。然后，作者展示了一些技术，例如使用矩阵分解的协同过滤技术，以及结合了基于内容和协同过滤技术的混合推荐系统。接下…- 4
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《神经数据压缩导论》PDF-91页
神经压缩是将神经网络和其他机器学习方法应用于数据压缩。统计机器学习的最新进展为数据压缩开辟了新的可能性，允许使用强大的生成模型(如归一化流、变分自编码器、扩散概率模型和生成式对抗网络)从数据中端到端地学习压缩算法。本文旨在通过回顾信息论(如熵编码、率失真理论)和计算机视觉(如图像质量评估、感知度量)的必要背景，并通过迄今为止文献中的基本思想和方法，提供一份有条理的指南，将这一领域的研究介绍给更广泛…- 10
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《博弈论》PDF-592页
博弈论是一种用数学工具研究相互依赖的理性博弈者之间复杂相互作用的形式框架。博弈论中最著名的概念是著名的纳什均衡。实际上，博弈论的方法是多种多样的，包括合作和非合作模型，静态和动态博弈，单槽和重复博弈，有限和无限视野博弈。博弈论导致了经济学的革命性变化，并在社会学、现代通信、生物工程和交通运输等领域得到了重要应用。这本书介绍了博弈论的介绍，并提供了博弈论的应用。 这本书是关于博弈论的传统解释。博弈论…- 11
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《机器学习和深度学习基础以及医学应用》PDF-201页
这本书为医学学生、研究人员和专业人员提供了机器学习和医学深度学习的基础介绍，他们不一定在高等数学入门，但渴望更好地理解这种颠覆性技术及其对医学的影响。人工智能(AI)曾经是计算机科学和工程部门以外的少数人知道的深奥学科，今天是一项广泛流行的技术，被学术界的所有学者使用。特别是，近年来，医学和生命科学领域的研究人员对机器学习和深度学习这一人工智能子领域产生了极大的兴趣，这可以从过去十年同行评审医学期…- 4
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《机器学习理论与实践》PDF-299页
《机器学习:理论与实践》介绍了机器学习中最流行的方法。本书涵盖了回归(包括正则化)、基于树的方法(包括随机森林和增强树)、人工神经网络(包括卷积神经网络)、强化学习和专注于聚类的无监督学习。主题以概念的方式以及必要的数学细节介绍。解释清楚明了，用数字和例子加以说明。对于所讨论的每一种机器学习方法，本书都提供了R编程语言的适当库以及编程示例。 以一种适合高级本科生或刚开始学习的研究生，以及希望自学机…- 0
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《不确定性:不确定性估计的现代主题》PDF-160页
在本课程中，我们将学习机器学习、统计学和计算机科学中的现代技术，用于估计黑箱预测的不确定性。这包括共形预测、校准和多重校准、结果不可区分性，以及在没有任何分布假设的情况下产生最坏情况经验覆盖保证的最新技术。在此过程中，我们将探索这些技术在领域适应问题上的应用，以及它们在解决下游优化问题、经济和机制设计以及算法公平性方面的应用。- 2
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《概率论与数理统计》PDF-259页
在本书中，我们将从数学上研究概率的多种解释中的一种。事实上，我们研究概率论的基础理论是由已故的Kolmogorov发展起来的。概率论有许多应用。我们正在学习概率论，因为我们想学习数理统计。统计学研究的是收集、分析和解释定量数据的方法及其应用的发展，使基于数据的结论的可靠性可以通过概率陈述的方法进行客观评价。利用概率论评价基于数据的结论和推论的可靠性。因此，概率论是数理统计的基础。这本书介绍了概率论…- 10
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《数字孪生技术:基础与应用》PDF-273页
这本书清楚地解释了数字孪生技术的基本原理及其应用和各种工业现实例子。数字孪生基本上是指任何物体或产品以数字形式复制的模型。数字孪生有许多优点，因为它可以保持与正在复制的原始对象或产品的连接，并接收实时数据。因此，在产品或对象中可能遇到的障碍和问题在实际发生之前就可以知道，这有助于防止可能发生的错误和重大损失。数字孪生技术的各种功能使其成为一个强大的工具，可以有效地促进医疗保健、汽车和建筑行业等各个…- 3
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《算法图论》PDF-322页
算法图论研究的是图的遍历和生成以及这些操作的复杂性。这是一本关于算法图论的介绍性书籍。使用Sage开源数学软件说明了理论和算法**。这是一本关于图论的教科书，特别适合计算机科学家，也适合对计算复杂性感兴趣的数学家**。虽然它介绍了纯图论和应用图论的大多数经典概念(生成树、连通性、属、可着色性、网络流、匹配和遍历)，并涵盖了许多主要的经典定理，但重点是算法及其复杂性:哪些图问题有已知的有效解决方案，…- 27
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《数据科学》PDF-282页
数据科学的目标是通过从大型数据集中提取的见解来改进决策。作为一个活动领域，数据科学包括一组原则、问题定义、算法和从大型数据集中提取非明显和有用模式的过程。它与数据挖掘和机器学习领域密切相关，但范围更广。如今，数据科学几乎在现代社会的所有领域推动着决策的制定。数据科学可能会影响你的日常生活，包括确定哪些广告会在网上呈现给你;哪些电影、书籍和朋友被推荐给你;哪些邮件会被过滤到垃圾邮件文件夹中;当你更新…- 0