ChatGPT – GPT-4 GPT-4是OpenAI最新的LLM，比之前的版本更有创意、准确和安全。它还具有多模态能力，即能够处理图像、PDF、CSV等格式文件。通过引入代码解释器，GPT-4现在可以运行自己的代码，避免产生幻觉并提供准确的答案。 Bing AI Bing AI由OpenAI的GPT-4模型推动，可以遍历网络提供准确答案。它还具有根据用户提示生成图像的功能。 GitHub Copilot GitHub Copilot是一款分析代码并提供即时反馈和相关代码建议的AI代码补全工具。 DALL-E 2 DALL-E 2是由OpenAI开发的文本到图像生成工具，根据用户的提示创建原创图像。它被设计用于拒绝不恰当的用户请求。 Cohere Generate Cohere Generate利用人工智能的潜力提升业务运营。它为电子邮件、落地页、产品描述和其他各种需求提供个性化内容。 AlphaCode AlphaCode由DeepMind开发，能以竞争水平编写计算机程序。 Adobe Firefly Firefly是一款图像生成和编辑工具，以其基于提示生成准确性而闻名。它包括广泛的图像修改功能，包括内容类型、颜色、音调、光照和构图工具。…
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介绍 在Covid期间，酒店业的收入大幅下降。因此，当人们开始更多地旅行时，吸引顾客仍然是一个挑战。我们将开发一种机器学习工具来解决这个问题，并设置试衣间以吸引更多顾客。利用酒店的数据集，我们将建立一个人工智能工具来选择正确的房价，提高入住率，增加酒店的收入。 学习目标 设置酒店房间正确价格的重要性。 清洗数据，转换数据集和预处理数据集。 使用酒店预订数据创建地图和可视化图表。 数据科学中使用酒店预订数据分析的实际应用。 使用Python编程语言进行酒店预订数据分析。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 什么是酒店房价数据集？ 酒店预订数据集包含来自不同来源的数据，包括酒店类型、成人数量、停留时间、特殊要求等列。这些值可以帮助预测酒店房价，从而增加酒店的收入。 酒店房价分析是什么？ 在酒店房价分析中，我们将分析数据集的模式和趋势。根据这些信息，我们将进行与定价和运营相关的决策。这些决策将受到多个因素的影响。 季节性：房价在旺季（如假期）大幅上涨。 需求：当需求高时（如庆典活动或体育赛事），房价会上涨。 竞争：酒店房价受附近酒店价格的影响很大。如果一个地区的酒店数量过多，则房价会降低。 设施：如果酒店有游泳池、水疗中心和健身房等设施，它们会对这些设施收取更高的费用。 位置：位于主要城镇的酒店相比较而言可以收费更高。 正确设置酒店房价的重要性 设置房价对于增加收入和利润至关重要。正确设置酒店房价的重要性如下： 最大化收入：房价是增加收入的主要关键。通过设置有竞争力的价格，酒店可以增加收入。 增加客户：当房价公平时，更多客人会预订酒店。这有助于增加入住率。 最大化利润：酒店试图提高价格以增加利润。然而，提高价格会减少客人数量，而正确设置价格会增加客人数量。 收集数据和预处理 数据收集和预处理是酒店房价分析的重要部分。数据是从酒店网站、预订网站和公共数据集收集的。然后将该数据集转换为可视化所需的格式。在预处理过程中，数据集经历数据清洗和转换。新转换的数据集用于可视化和模型构建。…
Leave a Comment介绍 本文将介绍一种计算机视觉技术——图像语义分割。虽然听起来很复杂，但我们会一步一步解析它，并介绍一种使用密集预测变换器（DPTs）实现的图像语义分割概念，这是从Hugging Face的集合中选择的。使用DPTs引入了一个具有非同寻常能力的新阶段。 学习目标 DPTs相对于传统对远程连接的理解的比较。 使用Python实现使用DPT进行深度预测的语义分割。 探索DPT设计，理解它们独特的特点。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 什么是图像语义分割？ 想象一下，你有一张图像，并希望根据图像中每个像素的表示对其进行标注。这就是图像语义分割的概念。它可以用于计算机视觉，区分汽车和树木，或者分离图像的不同部分；这一切都是为了智能地标记像素。然而，真正的挑战在于理解对象之间的上下文和关系。让我们将其与处理图像的旧方法进行比较。 卷积神经网络（CNNs） 第一个突破是使用卷积神经网络来处理涉及图像的任务。然而，CNNs有一些限制，尤其是在捕捉图像中的长距离连接方面。想象一下，如果你试图理解图像中不同元素在长距离上是如何相互作用的，传统的CNNs会遇到困难。这就是我们赞美DPT的地方。这些模型基于强大的变换器架构，具备捕捉关联的能力。我们将在接下来看到DPTs。 什么是密集预测变换器（DPTs）？ 要理解这个概念，想象一下将我们之前在NLP任务中使用的变换器的强大能力与图像分析相结合。这就是密集预测变换器背后的概念。它们就像图像世界中的超级侦探一样。它们不仅能够标记图像中的每个像素，还可以预测每个像素的深度——这在某种程度上提供了有关每个对象与图像之间的距离的信息。我们将在下面看到这一点。 DPT架构工具箱 DPTs有不同类型，每种类型都有其“编码器”和“解码器”层。让我们在这里看一下两种流行的类型： DPT-Swin-Transformer：将其想象为具有10个编码器层和5个解码器层的超级变换器。它擅长理解图像中不同级别的元素之间的关系。 DPT-ResNet：这个类型就像是一个聪明的侦探，具有18个编码器层和5个解码器层。它善于发现远距离对象之间的联系，同时保持图像的空间结构完整性。 关键特点 以下是关于DPTs如何使用一些关键特点的更详细说明： 分层特征提取：就像传统的卷积神经网络（CNNs）一样，DPTs从输入图像中提取特征。然而，它们采用一种分层的方法，将图像分为不同层次的细节。正是这种层次结构有助于捕捉局部和全局上下文，使模型能够理解不同尺度上对象之间的关系。 自注意机制：这是DPTs的核心，受原始变换器架构启发，使模型能够捕捉图像内的长程依赖关系，并学习像素之间的复杂关系。每个像素都考虑来自所有其他像素的信息，使模型对图像有整体的理解。 使用DPTs进行图像语义分割的Python演示 我们将在下面看到DPTs的实现。首先，让我们通过安装Colab上未预安装的库来设置环境。您可以在这里或https://github.com/inuwamobarak/semantic-segmentation找到此代码。 首先，我们安装并设置环境。…
Leave a Comment这个教程提供了与K-Means聚类的关键概念和实现的亲身体验，K-Means是一种流行的无监督学习算法，用于客户分割和定向广告应用
Leave a Comment所以，你是那种从小就喜欢地图和地理的数据科学家和业余VoAGI作家你正在寻找一个好的主题来进行与图表相关的后续工作，最…
Leave a CommentChatGPT – GPT-4 GPT-4是OpenAI的最新LLM，比其前身更有创造力、准确性和安全性。它还具有多模态能力，即它能够处理图像、PDF、CSV等。通过引入代码解释器，GPT-4现在可以运行自己的代码，以避免幻觉并提供准确的答案。 Bing AI Bing AI由OpenAI的GPT-4模型提供动力，可以遍历网络提供准确的答案。它还具有根据用户提示生成图像的能力。 GitHub Copilot GitHub Copilot是一个AI代码补全工具，它分析代码并提供即时反馈和相关的代码建议。 DALL-E 2 DALL-E 2是OpenAI开发的文本到图像生成工具，它根据用户的提示创建原始图像。它被设计为拒绝不适当的用户请求。 Cohere Generate Cohere Generate利用AI的潜力来增强业务运营。它为电子邮件、落地页、产品描述和其他各种需求提供个性化内容。 AlphaCode AlphaCode由DeepMind开发，能够以竞争水平编写计算机程序。 Adobe Firefly Firefly是一款以提示为图像输出准确性而闻名的图像生成和编辑工具。它包括各种图像修改功能，包括内容类型、颜色、色调、光照和构图工具。…
Leave a CommentDeepSwap DeepSwap是一款基于人工智能的工具，适用于任何想要创作逼真换脸视频和图片的人。通过替换视频、图片、梗图、老电影、GIF等内容，您可以轻松创建自己的内容。该应用没有内容限制，用户可以上传任何类型的素材。此外，首次订阅该产品的用户可享受50%的折扣。 Aragon 使用Aragon，轻松获得令人惊叹的专业头像。利用最新的人工智能技术，快速创建高质量的个人头像！省去预约摄影工作室或穿着正装的麻烦。快速编辑和修饰您的照片，不用等上几天。获得40张高清照片，助您在下一个工作中脱颖而出。 AdCreative.ai 通过AdCreative.ai提升您的广告和社交媒体效果-这是终极的人工智能解决方案。告别数小时的创意工作，迎接几秒钟内生成的高转化广告和社交媒体帖子。立即使用AdCreative.ai，最大化您的成功，最小化您的努力。 Hostinger AI网站构建器 Hostinger利用先进的人工智能引擎为所有网站所有者打造最佳的AI网站构建器。构建器将指导您完成设计过程，为您的需求提供布局、配色方案和内容位置建议。在保持对各种设备的响应式设计的同时，拥抱自由定制每一个细节。 Otter AI Otter.AI利用人工智能技术，为用户提供实时会议笔记的转录，这些笔记可以共享、搜索、访问和保护。获得一个会议助手，可以记录音频、撰写笔记、自动捕捉幻灯片并生成摘要。 Notion Notion通过利用先进的人工智能技术，旨在扩大其用户群。他们的最新功能Notion AI是一个强大的生成式AI工具，可以帮助用户进行笔记总结、识别会议中的行动项，并创建和修改文本。Notion AI通过自动化繁琐的任务、提供建议和模板，简化和改善用户体验，从而简化工作流程。 Codium AI 为繁忙的开发人员生成有意义的测试。使用CodiumAI，您可以在IDE内部获得非平凡的测试建议（也可以是平凡的！），这样您就可以在推送时进行智能编码、创造更多价值并保持信心。借助CodiumAI，开发人员可以更快、更自信地进行创新，节省他们用于测试和分析代码的时间。代码就像您想的那样。 Docktopus AI Docktopus是一款由人工智能驱动的演示工具，通过100多个可定制模板简化在线内容创建，让用户能够在几秒钟内创建专业的演示文稿。 SaneBox 人工智能是未来，但在SaneBox，人工智能已经成功地为过去12年的电子邮件提供动力，每周为普通用户节省超过3小时的时间。 Promptpal…
Leave a CommentDeepSwap DeepSwap 是一款基于人工智能的工具，适用于任何想要创建逼真深度伪造视频和图像的人。通过重新面部定位视频、图片、梗、旧电影、GIF 等，您可以轻松地创建自己的内容。该应用没有内容限制，因此用户可以上传任何内容的素材。此外，首次订阅该产品的用户可享受50%的折扣。 Aragon 使用 Aragon 轻松获得令人惊叹的专业头像照片。利用最新的人工智能技术，轻松地为自己创建高质量的头像照片！不需要费心预约摄影工作室或打扮。快速编辑和修饰您的照片，不需要等上几天。获得40张高清照片，为您在下一份工作中带来优势。 AdCreative.ai 使用 AdCreative.ai，提升您的广告和社交媒体能力，这是终极人工智能解决方案。告别数小时的创意工作，欢迎在几秒钟内生成高转化的广告和社交媒体帖子。立即使用 AdCreative.ai，最大化您的成功，最小化您的努力。 Otter AI Otter.AI 借助人工智能技术，为用户提供实时的会议笔记转录，这些转录具有共享、搜索、访问和安全的特点。获得一个会议助手，可以录制音频、撰写笔记、自动捕捉幻灯片并生成摘要。 Notion Notion 正通过利用其先进的人工智能技术来增加其用户群。他们的最新功能 Notion AI 是一个强大的生成式人工智能工具，可以帮助用户完成笔记摘要、会议中的行动项识别、文本的创建和修改等任务。Notion AI 通过自动化繁琐的任务、提供建议和模板，优化了工作流程，简化和改善了用户体验。 Docktopus…
Leave a CommentChatGPT – GPT-4 GPT-4 是 OpenAI 的最新 LLM，比其前身更具创造性、准确性和安全性。它还具备多模态能力，即能够处理图像、PDF、CSV等文件。通过引入代码解释器，GPT-4 现在可以运行自己的代码，避免产生幻觉并提供准确的答案。 Bing AI Bing AI 使用 OpenAI 的 GPT-4 模型，能够遍历网络提供准确的回答。它还具有根据用户提示生成图像的能力。 GitHub Copilot GitHub Copilot 是一种 AI 代码补全工具，可以分析代码并提供即时反馈和相关的代码建议。…
Leave a Comment在线商店使用这种方法根据客户的购买模式、购买日期、年龄、收入和许多其他因素对其进行聚类这有助于商店了解其…
Leave a Comment昨天发布了稳定扩散 XL，它非常棒。它可以生成大尺寸（1024×1024）的高质量图像；通过一些新的技巧改进了对提示的遵循性；由于最新的噪声调度器研究，它可以轻松产生非常暗或非常明亮的图像；而且它是开源的！ 不足之处是，该模型更大，因此在消费者硬件上运行速度更慢，更困难。使用最新版本的 Hugging Face 扩散器库，您可以在 16 GB 的 GPU 内存上的 CUDA 硬件上运行稳定扩散 XL，从而可以在 Colab 的免费版本上使用它。 过去几个月表明，人们对于出于各种原因在本地运行 ML 模型非常感兴趣，包括隐私、便利性、更容易的实验或不受计量的使用。我们在 Apple 和 Hugging Face 都在努力探索这个领域。我们已经展示了如何在 Apple…
Leave a Comment曾经有很多人遇到过这个问题除非你天赋异禀或在之前偶然上过设计课程，否则要在视觉上做出令人满意的成果可能会相当具有挑战性和耗时
Leave a Comment小提琴图是一种常见的数据可视化方式，它将箱形图和密度图的功能融合在一个图中这使我们可以在一个图中呈现更多的信息对于…
Leave a Comment今天，我想向您展示如何使用matplotlib和seaborn创建美丽的年龄分布图，就像上面的那些图一样年龄分布图非常适合用于可视化人口统计学的…
Leave a Comment如何基于Cole Nussbaumer Knaflic的《故事与数据》所学的经验，改进Matplotlib和seaborn数据可视化
Leave a CommentSeaborn Distplot 表示连续数据变量的总体分布distplot 是一个弃用的函数sns.distplot 的替代方案是什么？
Leave a CommentGoogle Research的研究工程师Su Wang和Ceslee Montgomery发布了文章： 在过去的几年中，文本到图像生成研究取得了突破性进展（特别是Imagen、Parti、DALL-E 2等），自然地渗透到相关主题中。特别是，文本引导的图像编辑（TGIE）是一项实际任务，它涉及编辑生成和拍摄的视觉效果，而不是完全重做它们。快速、自动化和可控的编辑是在重新创建视觉效果耗费时间或不可行的情况下提供方便解决方案的一种方式（例如，在度假照片中调整物体或完善从头开始生成的可爱小狗的细节）。此外，TGIE代表了改进基础模型自身培训的重大机会。多模型需要多样化的数据来适当地进行训练，而TGIE编辑可以实现高质量和可扩展的合成数据的生成和重新组合，这些数据最重要的是可以提供沿任何给定轴优化训练数据分布的方法。 在2023 CVPR上，我们将介绍Imagen Editor和EditBench：推进和评估文本引导的图像修复，其中Imagen Editor是掩蔽修补任务的最先进解决方案，即当用户提供文本说明和覆盖层或“掩蔽”（通常在绘图类型界面内生成）指示他们希望修改的图像区域时。我们还介绍了EditBench，一种评估图像编辑模型质量的方法。EditBench超越了通常使用的粗粒度“这张图像是否与这个文本匹配”的方法，深入到各种类型的属性、对象和场景中，以更细粒度的方式了解模型性能。特别是，它强调了图像-文本对齐的准确性，而不失去对图像质量的关注。 给定图像、用户定义的掩蔽和文本提示，Imagen Editor对指定区域进行本地化编辑。该模型有意义地融合了用户的意图并执行了逼真的编辑。 Imagen Editor Imagen Editor是在Imagen上进行微调的扩散模型，用于编辑。它针对改进语言输入、细粒度控制和高保真输出的表示。Imagen Editor从用户处获得三个输入：1）要编辑的图像，2）一个二进制掩蔽来指定编辑区域，以及3）一个文本提示-所有三个输入都引导输出样本。 Imagen Editor依赖于三个核心技术，以实现高质量的文本引导图像修复。首先，与先前的修复模型（如Palette、Context Attention、Gated Convolution）应用随机框和笔画蒙版不同，Imagen Editor采用了对象检测器掩蔽策略和对象检测器模块，在训练期间生成对象掩蔽。对象掩蔽基于检测到的对象而不是随机补丁，并允许在编辑文本提示和掩蔽区域之间进行更有原则的对齐。从经验上讲，该方法有助于模型抵制文本提示在掩蔽区域很小或仅部分覆盖对象（例如CogView2）时被忽略的普遍问题。 随机蒙版（左）经常捕捉背景或与对象边界相交，定义可以仅通过图像上下文合理修补的区域。对象掩蔽（右）更难以仅从图像上下文中修补，鼓励模型更多地依赖于训练期间的文本输入。 接下来，在训练和推理过程中，Imagen Editor通过对输入图像和掩膜的全分辨率（本文中为1024×1024）进行逐通道连接（类似于SR3、Palette和GLIDE），提高了高分辨率编辑的能力。对于基础扩散64×64模型和64×64→256×256超分辨率模型，我们应用参数化下采样卷积（例如，带步长的卷积），经实验证明这对于高保真度至关重要。…
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