Chatgpt由Openai最先进的型号和gpt-4提供支持。我们可以使用OpenAI API使用或GPT-4构建自己的应用程序。聊天模型将一系列消息作为输入，然后返回AI写的消息作为输出。本指南用一些示例API调用说明了聊天格式。

机器学习的巨大成功导致AI应用的爆炸式增长。 研究人员已经将AI用于了各种任务。 不断持续的进步有望产生一个自主系统，它能够感知，学习，做出决策和采取独立行动。 但是，这些系统如果无法向人类解释为何作出这样的决策，那么它们的有效性将会受到限制。如果用户要理解，信任和有效管理新兴的人工智能”合作伙伴“，那么可解释的AI将至关重要。

据开发者所说超越Lightgbm和XGBoost的又一个神器，不过具体性能，还要看在比赛中的表现了。整理一下里面简单的教程和参数介绍，很多参数不是那种重要，只解释部分重要的参数，训练时需要重点考虑的。Quick startCatBoostClassifierimport numpy as npimport catboost as cbtrain_data = ...

1.赛题介绍：比赛要求参与者使用从百度地图收集的历史用户行为数据和一组用户属性数据来推荐合适的交通方式。查询记录：查询记录代表百度地图上用户的一条路线搜索。每个查询记录都由会话ID、配置文件ID、时间戳、原始点的坐标、目的地的坐标组成。例如，[387056，234590，“2018-11-01 15:15:36”，（116.30,40.05），（116.35,39.99）]表示用户在2018...

本文通过一系列实验探索了视觉条件语言模型（VLMs）的设计空间，提出了改进训练的关键见解，并发布了PRISM系列模型，这些模型在多个基准测试中超越了现有的开源VLMs。

比赛官网：https://challenger.ai/competition/fsauor2018关于情感分析的详细介绍，请参阅我的前一篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44580856先给大家提供一个baseline，线上大概0.62，还可以继续调参。多跑几次，简单融合可以继续提分。代码很简单，使用GPU运行快，修改文件路径既可很快复现。1.运行环境：系...

情感分析是从书面或口头语言中，对特定主题，理解观点的自动过程。在世界上，我们每天生成2.5QB字节的数据，情感分析已成为理解这些数据的关键工具。 这使得公司能够获得关键的见解，并自动化各种流程。但是，它是如何实现的呢？有哪些不同的方法？ 它需要注意什么，限制是什么？ 你如何在业务中使用情感分析？接下来，您将找到这些问题的答案，以及您需要了解的，关于情感分析的所有内容。 无论你是经验丰富的...

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音乐数据集：1. GTZAN:非常古老(ˉ▽￣～)，并且非常经典的音乐数据集。但是数据集中同样存在一些问题，标签上的错误[1]。数据描述：提供1000条音频数据，每条30s。一共包括10个音乐风格，每个风格包括100条数据。大小：1.2GPaper：[1] The GTZAN dataset: Its contents, its faults, their effects on ev...

区别：1.GlobalMaxPooling1D:在steps维度（也就是第二维）对整个数据求最大值。比如说输入数据维度是[10, 4, 10]，那么进过全局池化后，输出数据的维度则变成[10, 10]。2.MaxPooling1D：也是在steps维度（也就是第二维）求最大值。但是限制每一步的池化的大小。比如，输入数据维度是[10, 4, 10]，池化层大小pooling_size=...