视觉理解与图片问答，学习如何使用 GPT-4o (GPT-4 Omni) 来理解图像

OpenAI 重磅更新，API 添加函数调用能力，能处理更长上下文，价格又有所降低 …这次更新的主角，在我看来毫无疑问是函数调用功能，过去要么依靠 Prompt Engineering 提供的信息，要么就需要使用 Langchain 这样的框架实现。现在官方提供了更稳定的方式与本地代码或者第三方 API，可以无缝将 GPT 的语言理解和解析能力整合入本地工作流中。在 Chat Completion

介绍平衡准确率（Balance Accuracy）和加权 F1 值（Weighted F1）

欢迎学习面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook

一文让你彻底理解随机森林 | 随机森林的关键要点、基本原理、特征重要性、优缺点、以及实际应用

谷歌最新开源大模型 Gemma，采用与创建 Gemini 模型相同的研究和技术，专为负责任的人工智能开发而设计。

pyLDAvis安装和使用AttributeError: module ‘pyLDAvis‘ has no attribute ‘gensim‘可视化结果导出为独立网页

密度散点图（Density Scatter Plot），也称为密度点图或核密度估计散点图，是一种数据可视化技术，主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比，它使用颜色或阴影来表示数据点的密度，从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式，尤其是在数据量非常大时，避免了散点图中点重叠导致的可视化混乱问题。

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研究者已经提出了 PhotoMaker，一个高效的个性化的文本到图像生成方法，专注于生成逼真的人类照片。PhotoMaker 利用一种简单而有效的表示方法：堆叠 ID 嵌入，来更好地保存 ID 信息。