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- Excel+Python预测分析教程详解
- 在Excel中集成Python可简化预测分析，具体步骤为：1.确认Excel版本并启用Python功能；2.使用Python时间序列模型如ARIMA或Prophet进行预测，包括数据导入、清洗、训练与预测；3.注意时间格式统一、缺失值处理及模型选择合理性；4.结果可视化并设置自动更新机制。整个流程提升数据分析能力且操作便捷。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 483浏览 收藏
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- 即梦AI去水印技巧与无痕设置教程
- 可以在即梦AI中设置无水印输出。1)在设置菜单中找到“输出选项”或“高级设置”，勾选“无水印”或“隐藏水印”选项并保存。2)免费版本可能不支持无水印输出，可能需要升级到付费版本。3)成功设置后，检查图片是否无水印，并遵守使用条款。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 483浏览 收藏
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- 豆包AI写WebSocket教程详解
- 使用豆包AI写WebSocket代码的关键在于明确功能需求、指定技术栈，并逐步优化生成的代码。1.明确功能：如搭建服务器、客户端连接、消息广播或身份验证等；2.指定模板语言：如基于Node.js、Python或Vue项目；3.检查并调整代码：添加错误处理、重连机制等；4.结合文档理解原理，提升实现稳定性。
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 483浏览 收藏
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- Deepseek满血版联动Typinator使用指南
- Typinator是macOS上的自动文本替换工具，通过设置快捷词自动展开长段内容，节省输入时间并减少错误。它支持插入时间、剪贴板、图片等元素，并可结合Deepseek滚动生成模板化内容后调用，大幅提升邮件、代码、文档等重复性文字输入效率；具体使用包括1.按用途分类设置片段如mail_、code_；2.命名统一易记；3.内容格式整洁带占位符；4.定期更新整理；5.可联动Deepseek输出结构化内容导入Typinator，实现高效自动化输入。
- 科技周边 · 人工智能 | 4天前 | 483浏览 收藏
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- AI健身指导+豆包，定制专属训练计划
- 要想让AI健身工具与豆包配合更高效，关键在于三点：一是明确目标并细化需求，如增肌、减脂或塑形，具体到时间安排和训练部位；二是合理使用豆包的结构化功能，用表格或清单整理目标、可用时间、饮食限制等信息，提升AI理解准确性；三是通过多轮沟通逐步优化计划，针对输出结果提问调整，确保方案贴合实际。掌握这些技巧，才能真正发挥AI辅助制定健身计划的优势。
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 483浏览 收藏
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- 小米YU7发布，微信鸿蒙版上线
- “科技昨夜今晨”时间，大家好，现在是2025年6月27日星期五，今天的重要科技资讯有：1、小米YU7正式发布，25.35万-32.99万元小米首款SUV车型——YU76月26日晚正式发布，新车提供YU7、YU7Pro、YU7Max三种配置。>> 查看详情2、小米REDMIK80至尊版手机发布：天玑9400+/AI独显芯片D2、7410mAh电池，2599元起小米REDMIK80至尊版手机6月26日正式发布，新机搭载天玑
- 科技周边 · 业界新闻 | 1天前 | 483浏览 收藏
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- 核酸采样机器人来了，我们能实现「核酸自由」吗？
- 疫情几年来，保住绿码，成了中国人尤其是深圳人的头等大事。见面寒暄更多不是问“你吃了吗？”，而是“你做核酸了吗？”毕竟，现在能挡住深圳人继续搞钱的，恐怕只有大喇叭里的“凭24
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- Bengio、LeCun 等人联名发布 NeuroAI 白皮书：智能的本质是感觉运动能力，AI 迎来具身图灵测试大挑战
- 本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。历史上，神经科学一直是人工智能发展的关键驱动力和灵感来源，特别是视觉、基于奖励的学习、与物理世界的互动以及语言等人类和其他
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | AI 智能 482浏览 收藏
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- 普华永道：ChatGPT和生成式AI的11大安全趋势
- 最近，普华永道的分析师们对国外科技媒体 VentureBeat 分享了关于生成式人工智能和 ChatGPT 等工具将如何影响威胁形势以及防御者将出现哪些用例的看法。他们认为，虽然人工智能生成恶意代码
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- 深度强化学习处理真实世界的自动驾驶
- arXiv论文“Tackling Real-World Autonomous Driving using Deep Reinforcement Learning“，上传于2022年7月5日，作者来自意大利的帕尔马大学Vislab和安霸公司（收购Vislab）。在典型的自主驾驶流水线中，规控系统代
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 自动驾驶 强化学习 482浏览 收藏
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- 价值观、隐私保护全覆盖 网信办拟为生成式AI“立规矩”
- 4月11日，国家互联网信息办公室(以下简称“网信办”)起草发布了《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》，并向社会公众展开为期一个月的意见征求。这份管理办法(征求意见稿)共计21条
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 人工智能 自然语言 482浏览 收藏
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- 集成时间序列模型提高预测精度
- 使用Catboost从RNN、ARIMA和Prophet模型中提取信号进行预测。集成各种弱学习器可以提高预测精度，但是如果我们的模型已经很强大了，集成学习往往也能够起到锦上添花的作用。流行的机器学习库s
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 机器学习 数据集 482浏览 收藏
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- 探索AI在千行百业中的落地实践，AISummit《AI赋能产业实践》分论坛成功举办
- 2022年8月6日-7日，AISummit 全球人工智能技术大会如期举办。本届大会以“驱动•创新•数智”为主题，内容覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别、算法与模型、推荐系统、机器学
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | AISummit 482浏览 收藏
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- 如何在GPU资源受限情况下微调超大模型
- 提问：模型大小超过GPU 容量怎么办？ 本文的灵感来自于Yandex数据分析学院教授的“高效深度学习系统”课程。预备知识：假设读者已经了解神经网络的前传递和后向传递的工作原理，这对
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 模型 数据 482浏览 收藏
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- 用图像对齐所有模态，Meta开源多感官AI基础模型，实现大一统
- 在人类的感官中，一张图片可以将很多体验融合到一起，比如一张海滩图片可以让我们想起海浪的声音、沙子的质地、拂面而来的微风，甚至可以激发创作一首诗的灵感。图像的这种「绑定」（binding）属性通过与自身相关的任何感官体验对齐，为学习视觉特征提供了大量监督来源。理想情况下，对于单个联合嵌入空间，视觉特征应该通过对齐所有感官来学习。然而这需要通过同一组图像来获取所有感官类型和组合的配对数据，显然不可行。最近，很多方法学习与文本、音频等对齐的图像特征。这些方法使用单对模态或者最多几种视觉模态。最终嵌入仅限于用于训
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 开源 模型 482浏览 收藏
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