dataWhale 第5页

[Datawhale][CS224W]标签传播算法(七)

目录一、概述二、半监督节点分类问题-求解方法对比三、算法——标签传播和集体分类3.1LabelPropagation(RelationalClassification)标签传播算法3.1.1简介3.1.2LPA算法实现[3]1.相似矩阵构建2.LPA算法3.变身的LP算法4.LP算法的Python实现3.2IterativeClassification参考文献一、概述标签传播算法（LabelPro

wumo_rfr·2023-11-11 14:20

如何用趋动云GPU线上跑AI项目实践-部署最新的ChatGLM3-6B模型

学习教程一.免费算力领取Datawhale专属注册：趋动云https://growthdata.virtaicloud.com/t/vs二.部署最新的ChatGLM3-6B模型1.创建项目创建好账号之后

朝花夕拾666·2023-11-11 06:20

任务1 部署ChatGLM3-6B大模型并进行对话测试

1.2配置环境1.2.1进入终端1.2.2设置镜像源1.2.3克隆项目,并安装依赖2修改代码，改路径以及启动代码3运行代码3.1运行gradio界面：3.2运行streamlit界面：0介绍：本项目是根据datawhale

Alexa2077·2023-11-11 06:18

用趋动云GPU部署自己的Stable Diffusion

注：本文内容来自于对DataWhale的开源学习项目——免费GPU线上跑AI项目实践的学习，参见：Docs，引用了多处DataWhale给出的教程。

朝花夕拾666·2023-11-11 06:17

周涛教授：从窄门进走出宽路来！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：周涛，电子科技大学教授一种是看快实慢，他以为他走了一条快路，实际上很慢，一种则是看慢实快。

Datawhale·2023-11-10 16:10

【深度强化学习】1. 基础部分

的决策方式来分类时序决策过程动作空间智能体主要组成部分1.Policy2.ValueFunction3.ModelExplorationandExploitation知识点补充致谢参考内容强化学习纲要-基础部分【DataWhale

*pprp*·2023-11-10 13:22

我用GPT搭建了一个虚拟女友！

Datawhale干货作者：仲泰，Datawhale成员1.作者知乎：https://www.zhihu.com/people/yong-tan-39-672.我用GPT搭建了一个虚拟女友-哔哩哔哩：https

Datawhale·2023-11-09 08:03

吴恩达 x OpenAI Prompt Engineering教程中文笔记

Datawhale干货作者：刘俊君，Datawhale成员完整课程：《吴恩达ChatGPT最新课程》Reasons&ImportanceImportantforresearch,discoveries,

Datawhale·2023-11-09 08:33

微软深夜放炸弹！GPT-4 Office全家桶发布，10亿打工人被革命

Datawhale·2023-11-07 09:58

Datawhale-AIGC实践

Datawhale-AIGC实践部署ChatGLM3-6B平台clone项目，配置环境gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM3.gitcdChatGLM3pipinstall-rrequirement.txt

STUffT·2023-11-07 06:25

强化学习（二）——动态规划

Control）2.1策略迭代（PolicyIteration）2.2价值迭代（ValueIteration）2.3比较（Compare）Reference[1]https://github.com/datawhalechina

冠long馨·2023-11-05 20:47

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成

集成学习集成学习只能在一定程度上提高精度，并需要耗费较大的训练时间，因此建议先使用提高单个模型的精度，再考虑集成学习过程。具体的集成学习方法需要与验证集划分方法结合，Dropout和TTA是应用较为广泛的方法。DropoutDropout是一种深度学习的一种技巧，他会随机让某些节点不参与训练，而在预测时，所有节点又参与训练，这样训练时就不会出现该模型对于某一点极其依赖，所以也是一种缓解过拟合的的有

顾子豪·2023-11-05 03:19

task03

Datawhale计算机视觉基础-图像处理（下）-Task03Haar特征描述算子-人脸检测地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob

黑乎乎AI·2023-11-03 09:14

王晓亮：关于技术人的十年！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：王晓亮，南京大学，Datawhale成员在Datawhale有许多同学想了解技术路径、选型，乃至职业规划及个人成长方向问题

Datawhale·2023-11-01 09:32

深度学习debug沉思录！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：土豆@知乎，来源：极市平台原文丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/158739701

Datawhale·2023-10-31 11:42

Datawhale-新能源时间序列赛事学习笔记(1)

1.赛题描述在电动汽车充电站运营管理中，准确预测充电站的电量需求对于提高充电站运营服务水平和优化区域电网供给能力非常关键。本次赛题旨在建立站点充电量预测模型，根据充电站的相关信息和历史电量数据，准确预测未来某段时间内充电站的充电量需求。赛题数据中提供了电动汽车充电站的场站编号、位置信息、历史电量等基本信息。参赛者需要基于这些数据，利用人工智能相关技术，建立预测模型来预测未来一段时间内的需求电量，帮

talle2021·2023-10-30 16:22

Datawhale Pandas 打卡-第五章变形

这章学习的知识我在之前从未接触过，不知道pandas还有这些功能函数。感觉有点抽象。一、长宽表的变形1.pivot长表变宽表长表变宽表2.meltpivot的逆运算，将宽表变长表二、索引的变形这部分主要介绍了stack和unstack函数的应用。三、其他变形函数这部分我认为最重要的是第三个，get_dummies，它其实是在对某些离散特征进行one-hot编码，方便后续的模型训练，我在做一些实验时

君恒_801f·2023-10-30 10:17

2023年“大湾区杯”粤港澳AI4S（AI for Science）赛事来了！

Datawhale赛事主办：广东省计算数学学会协办：百度、华为、北航、浙大、中大、Datawhale2023年“大湾区杯”粤港澳AI4S（AIforScience）竞赛，由广东省计算数学学会主办，百度飞桨

Datawhale·2023-10-29 03:53

Task02 PyTorch进阶训练技巧

参考链接：https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch本task注重于pytorch在实际使用中的一些操作~较为实用1.自定义损失函数PyTorch

从你美丽的流域·2023-10-28 12:13

计算之魂（吴军）1.4笔记，Datawhale组队学习Task03

心得分享：1、归并排序有效，是因为利用了X<Y、Y<Z，则一定有X<Z这样的逻辑；2、基础排序，选择排序、插入排序，基本不使用；3、不错的排序，归并排序、堆排序、快速排序；

飞速移动的代码菌·2023-10-28 06:27

【扩散模型】如何用最几毛钱生成壁纸

通过学习扩散模型了解到了统计学的美好，然后顺便记录下我之前文生图的基础流程~扩散模型简介这次是在DataWhale的组队学习里学习的，HuggingFace开放扩散模型学习地址扩散模型训练时通过对原图增加高斯噪声

飞速移动的代码菌·2023-10-28 06:27

计算之魂（吴军）1.3笔记，Datawhale组队学习Task02

心得分享：1、同样的问题用分治、动态规划划分为小问题，让结果尽量靠近线性复杂度会从5级工程师变成2.5级工程师；2、思考题1.3Q1varmaxSubArrayDp=function(nums){letpre=0,maxAns=nums[0]nums.forEach((x)=>{pre=Math.max(pre+x,x)maxAns=Math.max(maxAns,pre)});returnmax

飞速移动的代码菌·2023-10-28 06:26

【扩散模型】本质是数学概率模型

课程地址：https://github.com/huggingface/diffusion-models-class/blob/main/unit2/今天跟随DataWhale的直播课程，进一步认识到模型的本质都是概率模型

飞速移动的代码菌·2023-10-28 06:21

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task3 字符识别模型

3字符识别模型本章将会讲解卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的常见层，并从头搭建一个字符识别模型。3.1学习目标学习CNN基础和原理使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练3.2CNN介绍卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉

致Great·2023-10-28 01:36

【无标题】

具体步骤：一、读取数据集二、数据分析三、数据清洗四、特征工程五、模型训练与验证六、输出结果七、小结参考链接：https://datawhaler.feishu.cn/docx/C6jvdEwsSo3JMwxFj1

LucyFang2020·2023-10-28 00:49

【详解+推导！！】Policy Gradient 策略梯度法

比较详细的推导可以看：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter4/chapter4?

志远1997·2023-10-27 23:19

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3(Datawhale37期组队学习)文章目录AI-理论-吃瓜教程-决策树-task31知识点2具体内容2.1流程2.2划分选择2.2.1信息熵2.2.2信息增益2.2.3

yxyibb·2023-10-26 22:10

吃瓜笔记04 决策树

学习内容：西瓜书和南瓜书--第4章讲解课程：Datawhale吃瓜教程（【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili）目录第4章决策树4.1算法流程4.2

cookie222·2023-10-26 22:05

DataWhale吃瓜教程-Task3学习笔记(CH4-决策树)

吃瓜教程学习笔记-CH4决策树4.1-基本流程1-基本概念2-基本算法流程4.2-划分选择1-补充知识2-ID3算法与信息增益3-C4.5算法与增益率4-CART算法与基尼指数4.3-剪枝处理1-预剪枝2-后剪枝参考：4.1-基本流程1-基本概念决策树decisiontree：基于树的结构来进行的决策。算法原理：在分类问题上，从逻辑角度，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的

Alexa2077·2023-10-26 22:33

抢跑大模型应用大战，从这场黑客松开始

Datawhale赛事主办方：36Kr，合作方：Datawhale首届我爱黑“可颂”大语言模型应用创新挑战赛来了！

Datawhale·2023-10-26 12:07

知名软件语雀崩了八小时

Datawhale分享事故：语雀，来源：扩展迷EXTFA蚂蚁集团旗下的文档共享与协作平台语雀，作为一款笔记软件，支持丰富的文本格式，支持markdown语法，很多人喜欢使用，包括了不起也会使用，用户群体很广泛

Datawhale·2023-10-26 12:07

加入whaleHiking ！

Datawhale团队兴趣小组：whaleHiking加入whaleHiking！“五岳归来不看山，黄山归来不看岳。”

Datawhale·2023-10-26 12:34

机器学习建模中的Bagging思想！

Datawhale干货作者：小偶，来源：偶数科技我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见，而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果，这被称为群体的智慧。

Datawhale·2023-10-26 12:55

Datawhale第七天打卡

第一题：螺旋矩阵给定一个包含mxn个元素的矩阵（m行,n列），请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。示例1:输入:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出:[1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例2:输入:[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]输出:[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]示例3:输入:[[1]]输出:[1]示例4

hyh1996·2023-10-26 11:59

2023 Datawhale数据分析实习面经

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐我是在一旁参观模拟面试的观众，记录一下这次观看的过程，面试官是某金融公司的数据分析师。1.mysql索引有什么用？原理？2.关系型与非关系型数据库的区别3.sql语言会写吗？了解数仓吗？4.编程题：(1)两数之和(2)求根号2，误差在0.01之内(二分)5.sql题：(1)行去重(2)求每个用户某一列的最大值6.业务场景题100万经费，给用户发优惠卷--->拉新或者

深度之眼·2023-10-26 07:13

NLP专栏｜图解 BERT 预训练模型！

Datawhale干货作者：张贤，哈尔滨工程大学，Datawhale原创作者本文约7000字，NLP专栏文章，建议收藏阅读审稿人：Jepson，Datawhale成员，毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工作

文文学霸·2023-10-26 01:14

Datawhale·2023-10-25 17:28

大数据技术导论|datawhale组队学习

学习链接：https://datawhalechina.github.io/juicy-bigdata/#/READMETask01阅读第一、二章第一章主要介绍了大数据的概念、应用以及其关键技术。

郑粗心·2023-10-24 20:43

【diffusion model】扩散模型入门

写在最前，参加DataWhale10月组队学习。

宏辉·2023-10-23 05:05

Leetcode单调栈题目

文章目录单调栈496.下一个更大元素I739.每日温度316.去除重复字母以下为DatawhaleLeetcode开源学习思路总结，以下代码均为Leetcode代码，但不一定是最优解，仅供参考学习。

晨哥是个好演员·2023-10-23 00:14

2023.9Datawhale_Leetcode_算法入门与数组_学习笔记（一）

序言大一军训结束后的第一天，我开始接受aistudio的招新考核，而考核内容是一次Datawhale的组队学习。

dandellion_·2023-10-22 08:11

Datawhale Pandas 打卡-第七章缺失数据

这一张学习的是缺失值的统计删除与填充。是咱们进行数据清洗必须要掌握的知识。1.缺失信息的统计缺失数据可以使用isna或isnull（两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，结合mean可以计算出每列缺失值的比例。如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行，可以利用Series上的isna或者notna进行布尔索引。例如，查看身高缺失的行：2.缺失信息的删除数据处理中经常需要根据缺失值的大小、比例或其

君恒_801f·2023-10-22 05:24

DataWhale概率统计3——常见分布与假设检验

5.1一般随机变量5.1.1随机变量的两种类型根据随机变量可能取值的个数分为离散型（取值有限）和连续性（取值无限）两类。5.1.2离散型随机变量对于离散型随机变量，使用概率质量函数（probabilitymassfunction），简称PMF，来变数其分布律。假定离散型随机变量X，共有n个取值，，那么用到PMF的例子：二项分布，泊松分布5.1.3连续型随机变量对于连续型随机变量，使用概率密度函数（

摩卡Daddy·2023-10-21 20:20

[python-大语言模型]从浅到深一系列学习笔记记录

整体学习路径参照：点这里python-机器学习-深度学习-大语言模型-数据开发面向开发者的LLM入门提示原则面向开发者的LLM入门学习链接：github地址：https://github.com/datawhalechina

_Amber·2023-10-21 14:19

学习笔记

Mr_yuekitty·2023-10-21 07:10

【Datawhale】扩散模型学习笔记第一次打卡

文章目录扩散模型学习笔记1.扩散模型库Diffusers1.1安装1.2使用2.从零开始搭建扩散模型2.1数据准备2.2损坏过程2.3模型构建2.4模型训练2.5采样3.webui扩散模型学习笔记1.扩散模型库Diffusers1.1安装由于diffusers库更新较快，所以建议时常upgrade。#pippipinstall--upgradediffusers[torch]#condaconda

莫余·2023-10-21 06:35

Datawhale开源学习笔记

第31期水很深的深度学习Task01绪论与深度学习概述、数学基础1绪论与深度学习概述1.1人工智能1.2机器学习1.3深度学习1.4主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树无监督学习聚类降维Task03前馈神经网络神经元网络结构感知器单层感知器感知器模型

IT界的清流·2023-10-21 06:47

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