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zi2zi-chain: 中国书法字体图片生成和字体制作的一站式开发

zi2zi-chain: 实现中国书法字体图片生成和字体制作的一站式开发。在zi2zi-pytorch(https://github.com/EuphoriaYan/zi2zi-pytorch)的基础上,做了进一步的修复和完善。修复部分为:针对预处理部分的函数弃用、生僻字无法生成、训练和推理部分单卡支持改为多卡并行、以及扩展从本地的txt文件进行字体图片生成等功能。完善部分为:对生成后的字体图片进

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#生成对抗网络#AIGC#人工智能 +2
毕业论文案例-LDA主题模型实现文本聚类

本文结构框架引言LDA主题模型的预备知识(1)多项式分布 Multinomial Distribution(2)狄利克雷分布 Dirichlet Distribution(3)共轭分布 Conjugate Distribution(4)吉普斯采样 Gibbs SamplingLDA主题模型的代码过程(1)文本预处理(2)建模和可视化(3)模型优化LDA主题模型的优点和不足引言这是一篇以我本科毕业论

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#聚类#机器学习#算法 +2
动态规划(用空间换时间的算法)原理逻辑代码超详细!参考自《算法导论》

本篇博客以《算法导论》第15章动态规划算法为本背景,大量引用书中内容和实例,并根据书中伪代码给出python代码,详解算法背后逻辑原理的和代码实现过程。

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#算法#动态规划#python +2
single-pass聚类算法实现天气聚类

single-pass聚类算法实现天气聚类;single-pass聚类;聚类算法实例;分类和聚类;无监督学习;机器学习

#python#聚类#分类 +2
遗传算法改进(IGA)+python代码实现

该文主要介绍遗传算法的改进和python复现。3方面,分别是适应度函数的改进、交叉概率的改进和变异概率的改进,并给出详细的python代码复现思路。

#python#性能优化
毕业论文案例-LDA主题模型实现文本聚类

本文结构框架引言LDA主题模型的预备知识(1)多项式分布 Multinomial Distribution(2)狄利克雷分布 Dirichlet Distribution(3)共轭分布 Conjugate Distribution(4)吉普斯采样 Gibbs SamplingLDA主题模型的代码过程(1)文本预处理(2)建模和可视化(3)模型优化LDA主题模型的优点和不足引言这是一篇以我本科毕业论

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#聚类#机器学习#算法 +2
遗传算法python进阶理解+论文复现(纯干货,附前人总结引路)

遗传算法进阶理解,python论文复现,多个参数寻优问题,适应度函数理解,编码解码的理解等等。

#python#人工智能
到底了