Build a Decision Tree in Polars from Scratch
决策树算法一直让我着迷。它们易于实现，并且在各种分类和回归任务中取得了良好的效果。结合 boosting，决策树在许多应用中仍然是最先进的。直到今天，sklearn、lightgbm、xgboost 和 catboost 等框架都做得非常好。然而，在过去的几个月里，[…]The post Build a Decision Tree in Polars from Scratch 最先出现在 Towards Data Science 上。
Bioluminescent proteins made from scratch enable non-invasive, multi-functional biological imaging
生物发光是某些生物产生光的自然化学过程，萤火虫会闪烁，水母会发光。科学家们长期以来一直有兴趣借用这些动物发光基因的秘密，在脊椎动物身上产生类似的效果，用于各种生物医学应用。
Create Your Own Prompt Enhancer from Scratch
如何模拟 OpenAI 的系统提示生成器功能继续阅读 Towards Data Science »
U.S. seems impossibly riven. What if we could start from scratch?
根据政治哲学家约翰·罗尔斯思想的新书，关键是关注社会、政治和经济公平
How Can EdTech Platform Integrations Save You from Rebuilding Everything from Scratch?
一系列数字学习工具定义了不断扩大的教育生态系统。这些包括学习管理系统 (LMS)、学生信息系统 (SIS)、视频会议和协作学习平台、内容管理系统 (CMS)、排班工具、评估解决方案、创作和分发工具等。这些工具的协同作用塑造了教育机构提供的教学体验。无缝教育技术 [...]阅读更多...
Step-By-Step Guide To Develop A Mobile App From Scratch
从头开始开发移动应用程序的分步指南——信息图 通过信息图中显示的全面分步过程，了解如何从头开始构建应用程序。 本指南涵盖了从最初构思到最终发布所需的一切，确保无缝高效的开发过程。 我们深入研究了市场研究、线框图等关键阶段[…]从头开始开发移动应用程序的分步指南首先出现在电子学习信息图表上。
Diffusion Model from Scratch in Pytorch
去噪扩散概率模型 (DDPM) 的实现 MNIST 上的 DDPM 示例 — 作者提供的图片简介一般来说，扩散模型是一种生成式深度学习模型，它从学习到的去噪过程中创建数据。扩散模型有很多种，最流行的通常是文本条件模型，它可以根据提示生成特定的图像。一些扩散模型 (Control-Net) 甚至可以将图像与某些艺术风格融合在一起。下面是一个例子：作者使用经过微调的 MonsterLabs 的 QR Monster V2 提供的图片如果您不知道这幅图像有什么特别之处，请尝试远离屏幕或眯起眼睛来查看图像中隐藏的秘密。扩散模型有许多不同的应用和类型，但在本教程中，我们将构建基础的无条件扩散模型 DDP
How Many Cars Are in This Aerial Imagery? Let’s Count Them with YOLOv8 from Scratch!
从 A 到 Z 的分步指南，用于在自定义数据库上部署 YOLOv8 进行对象检测和计数。继续阅读 Towards Data Science »
Building LLM Agents for RAG from Scratch and Beyond: A Comprehensive Guide
GPT-3、GPT-4 等 LLM 及其开源对应物通常在检索最新信息时遇到困难，有时会产生幻觉或不正确的信息。检索增强生成 (RAG) 是一种将 LLM 的强大功能与外部知识检索相结合的技术。RAG 使我们能够将 LLM 响应建立在事实、最新信息的基础上，从而显着提高了准确性和可靠性 […] 文章 从头开始构建 RAG 的 LLM 代理：综合指南首先出现在 Unite.AI 上。
1980 年 4 月 25 日，我是西点军校的一名一等学员，距离毕业和加入美国陆军还有一个多月的时间。那天早上，我们醒来时听到了一个令人沮丧的消息，美国试图营救我们的 53 名人质……阅读更多»SOWF 从一开始SOWF 从一开始一文首先出现在特种作战勇士基金会。
从头开始实现语言模型可以说是准确了解其引擎工作原理的最佳方式。在这里，我们使用 torch 来编码 GPT-2，这是原始 GPT 的直接后继者。最后，您将处理一个 R 原生模型，该模型可以直接使用 Hugging Face 的预训练 GPT-2 模型权重。
Implementing rotation equivariance: Group-equivariant CNN from scratch
我们编写了一个简单的组等变卷积神经网络 (GCNN)，它与旋转等变。世界可能颠倒了，但网络会知道。
