Rebalancing of the housing market, new home sales edition: sales increase, prices firm
- 作者：新政民主党昨天，我们得到了住房市场再平衡中现有房屋销售部分的数据，显示销售进一步下降，价格增长减弱。今天早上，我们得到了新房部分的数据，这是一个虚拟的镜像。与往常一样，虽然新房销售仅占住房市场的 10% 左右，但由于涉及建筑、景观美化和装修的所有新经济活动，它们在经济上最为重要。我通常的警告是：新房销售是整个行业最领先的单一指标，但它们的缺点是它们极不稳定，而且经过大量修订。因此，最好将它们与单户住宅许可证进行比较，后者几乎同样领先，并且信噪比要好得多。按月环比计算，9 月份新房销售较下调后的 8 月份增长 4.1%。6 月和 7 月也略有下调。按三个月移动平均线计算，它们处于 20
亲爱的一年级研究生！国际信息资源模块的课程将于 10 月 28 日开始。课程将由 PNRPU 科学图书馆电子资源部主任 Marina Vladimirovna Shardakova 主持。课程安排取决于英语组的人数。课程在办公室面对面进行。 1-10 组的地址为主楼 267 号，第 11 组的语言为英语，距离格式为 11 组。如果您因正当理由当天无法参加，请通过电子邮件联系老师 bbz@pstu.ru。
Fine-tuning Llama 3.2 Using Unsloth
Unsloth 是一个用户友好的框架，为大型语言模型提供快速推理和微调。 它还支持以多种格式保存模型，包括 vLLM 和 GGUF。
Discretization, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
数据预处理将数字分类到箱中的 6 种有趣方法！⛳️ 更多数据预处理说明：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 ▶ 离散化 · 过度和欠采样（即将推出！）大多数机器学习模型都要求数据为数值——所有对象或分类数据必须首先采用数字格式。但实际上，有时分类数据会派上用场（大多数时候，它对我们人类比对机器更有用）。离散化（或分箱）就是这样做的——将数值数据转换为分类数据！根据您的目标，有多种方法可以对数据进行分类。在这里，我们将使用一个简单的数据集来展示六种不同的分箱方法。从等宽到基于聚类的方法，我们将这些数值扫入一些分类箱中！所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
GraphMuse: A Python Library for Symbolic Music Graph Processing
是的，音乐和图表确实可以融合！在这篇文章中，我们将介绍我的最新论文和开源软件之一：GraphMuse Python 库。但在深入研究之前，让我先向您介绍一些符号音乐处理的基础知识。故事是这样的……符号音乐处理主要指从乐谱中提取信息。术语“符号”是指任何形式的乐谱或符号中存在的符号。乐谱可以包含除音符之外的各种元素。这些元素可能包括拍号、调号、发音标记、力度标记等。乐谱可以采用多种格式，例如 MIDI、MusicXML、MEI、Kern、ABC 等。近年来，图神经网络 (GNN) 越来越受欢迎，并在从生物网络到推荐系统再到音乐分析的许多领域取得了成功。在音乐分析领域，GNN 已用于解决和声分析、
- 作者：新政民主党今天新经济数据的匮乏仍在继续。明天，失业救济申请、零售额和工业生产数据将一举弥补这一缺口。与此同时，上周我注意到，飓风海伦对佛罗里达州和北卡罗来纳州的影响是初请失业金人数激增的主要原因。今天让我进一步跟进。首先，各州的初请失业金数据仅以非季节性调整为基础提供。因此，最好的方法是按年计算。因此，下面所有的图表都以这种格式呈现。为了显示飓风的影响，我过去的做法是减去受飓风影响最严重的一个或多个州的数据，然后查看其他所有州的同比数据，以获得经过校正的飓风过后的全国情况。首先，这是 2005 年的卡特里娜飓风，显示全国同比索赔（蓝色）与路易斯安那州索赔（红色）：包括路易斯安那州在内
参加为期两天的密集在线培训，探索可滚动课程最通用的内容格式，并学习如何使用 AI 使它们结构良好、引人入胜且具有视觉吸引力。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
将提供每月津贴，根据候选人的经验水平和所需的特定输出格式量身定制。BlueKraft 副研究员：每月 75,000 卢比 BlueKraft 高级研究员：每月 1,25,000 卢比 BlueKraft 杰出研究员：每月 2,00,000 卢比
Минцифры окончательно отказалось от создания нацрепозитория кода
该部门已经开始研究 IT 生态系统的新格式。
Unlock the Power of Rover Robotics with Downloadable CAD Files: MAX, MITI, and Mini
使用可下载的 CAD 文件解锁 Rover Robotics 的强大功能：MAX、MITI 和 Mini如果您身处机器人世界，您可能遇到过需要详细 CAD（计算机辅助设计）文件的情况。无论是用于模拟、自定义有效载荷创建，还是仅用于个人项目，访问这些文件都可以节省时间和精力。Rover Robotics 了解这一点，他们为其最受欢迎的机器人提供可下载的 CAD 文件：MAX、MITI 和 Mini。为什么可下载的 CAD 文件很重要想象一下，您正在使用 Rover Robotics 平台构建自定义设置，并且需要集成特定组件、传感器或有效载荷。无需从头开始，可下载的 CAD 文件提供了机器人的数字
GAO 发现的内容 2021 年，医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 实施了一项法定要求，要求医院公开发布其价格。医院历来提供的定价信息有限。通过让医院在其网站上发布包含价格的文件，CMS 打算提供可用于帮助增加竞争并从而降低价格的信息。例如，定价数据可以帮助健康计划更有效地协商价格。据 16 位代表数据用户（例如健康计划和研究人员）的选定利益相关者称，各种挑战限制了医院定价数据的可用性。利益相关者描述了 CMS 2024 年更新要求之前的经历，他们告诉 GAO，不一致的文件格式、复杂的定价以及被认为不完整和不准确的数据阻碍了医院之间的价格比较，并阻碍了大规模、系统的数据使用。CMS 更新
These Are The Top-Selling Albums Of The 21st Century
这些是 21 世纪最畅销的专辑音乐行业是一个快速变化的领域，数字流媒体等新格式正在超越 CD 等实体格式。无论如何，专辑销量（包括实体和数字）仍然是衡量受欢迎程度的关键指标，特别是对于某些流派和优先购买专辑的粉丝群而言。此可视化由 Visual Capitalist 的 Kayla Zhu 制作，按销量显示了 2001 年至 2023 年年度最畅销的专辑。销售单位包括所有物理格式（黑胶唱片、磁带、CD）和付费完整专辑下载。数据来自国际唱片业联合会 (IFPI)，并截至 2024 年 8 月更新。2001 年至 2023 年销售单位排名靠前的专辑下面，我们列出了 2001 年至 2023 年每年
Optimization Strategies for Geospatial Data on End-User Devices
摘要：快速向所有层级（尤其是战术边缘层级）传播地理空间数据的能力对于应对多域作战理论所描述的威胁至关重要。美国陆军工程兵研究与发展中心地理空间研究实验室 (ERDC-GRL) 正在研究优化地理空间产品的格式、数据模型、文件大小和质量，以供最终用户设备 (EUD) 使用。本报告描述了一种处理方法，包括定制软件和开源工具，以优化陆军地理空间企业标准可共享地理空间基础和行业认可的产品，以便在 EUD 上使用。重点介绍了综合视觉增强系统 (IVAS)，但也研究了其他设备，包括 Nett Warrior 和项目执行办公室 - 士兵瞄准系统。此外，我们还开发了一种压缩方法，可将三维模型数据的大小缩小 9
根本区别：MIDI 乐谱与 MIDI 表演在开始使用 MIDI 文件的深度学习项目之前，请确保您知道 MIDI 乐谱和 MIDI 表演之间的区别！本文适用于计划或开始使用 MIDI 文件的人。这种格式在音乐界被广泛使用，由于数据集的可用性，它引起了计算机音乐研究人员的注意。但是，不同类型的信息可以编码在 MIDI 文件中。特别是，MIDI 乐谱和 MIDI 表演之间存在很大差异。不了解这一点会导致在无用的任务上浪费时间或错误地选择训练数据和方法。我将对这两种格式进行基本介绍，并提供如何在 Python 中开始使用它们的动手示例。什么是 MIDI？MIDI 是作为合成器之间的实时通信协议引入的。
SEG-2 Viewer MATLAB App User Guide
目的：本技术说明记录了 SEG-2 Viewer 的功能，并提供了该应用程序的分步用户指南。SEG-2 Viewer 是一款 MATLAB 应用程序，由美国陆军工程研究与发展中心 (ERDC) 的岩土与结构实验室 (GSL) 开发，用于可视化和分析 SEG-2 格式的地球物理数据。
Automate Video Chaptering with LLMs and TF-IDF
将原始记录转换为结构良好的文档照片由 Jakob Owens 在 Unsplash 上拍摄视频章节划分是将视频分割成不同章节的任务。除了像 YouTube 章节那样用作导航辅助之外，它还是一系列下游应用的核心，从信息检索（例如 RAG 语义分块）到引用或摘要。在最近的一个项目中，我需要自动执行此任务，但对可用的选项有限感到惊讶，尤其是在开源领域。虽然一些专业工具或付费 API 提供了此类服务，但我找不到任何提供足够强大和准确解决方案的库或教程。如果您知道任何内容，请在评论中分享！如果您想知道为什么不简单地将记录复制并粘贴到大型语言模型 (LLM) 中并要求提供章节标题，那么由于两个原因，这样做
