在 Conda 环境中,如果你想更换 R 语言的镜像源,可以通过以下步骤来设置: 1. 设置 CRAN 镜像源 R 使用 repos 参数来指定镜像源。你可以通过设置环境变量来改变 R 使用的 CRA...【查看原文】
这篇文章的起源来自上个周末和上海交大的张老师的一次交流。众所周知,Meta分析最困难的地方就在于选题以及文献搜集,毕竟好的选题就等于文章成了一半。选题一定是重要的、具有临床意义的、创新性的,是灵魂核心。而文献检索虽然说起来并不复杂,但是检索全还是很花功夫的。以上这两点,可以说是Meta分析当中最花时间和精力的地方,而在我看来,这也是最需要人工智能介入的地方。尤其是文献搜集以及初步筛选,存在着大量的简答重复劳动,这个正是ChatGPT的适用情景。比如最近大火的arXiv Xplorer该网站的内部算法使用了
ChatGPT人工智能
大雯的男朋友 2023-03-03
我本是一个前端开发,最近看了下关于AIGC的东西,大多都是python的,要求安装 conda 来配置环境,这东西也确实是比较方便。前端开发也用到了python ,但是只能用python2.7
AIGC
boger 2024-04-08
chatgpt丨chatgpt丨chat丨openAI丨open丨小智ai丨openai丨chatgpt丨chat丨小智ai自然语言生成是指使用计算机系统生成自然语言文本的过程。OpenAI在这一领
OpenAIChatGPT
小智ai 2023-05-22
在先前,r语言构建机器学习流程基于每个独立的机器学习包,如e1071,rpart等,其语法、训练流程各不相同,学习不同的算法需要重新学习对应的语法和流程。类似于python中的scikit-learn框架,mlr包填补了r语言在机器学习框架的空白。mlr包构建了一个统一的构建机器学习的流程,使其可以快速应用于不同类型的机器学习模型。mlr中的机器学习一般流程机器学习的流程一般由构建学习器-构建任务-训练模型-预测数据-评估模型构成。机器学习的一般流程下面以构建knn预测模型为例,介绍在mlr包中如何构建机
机器学习
宽屏巴洛克 2023-04-27
随着人工智能技术的快速发展,深度学习已经成为自然语言处理(NLP)领域的一大利器。它借助神经网络模型,使得计算机能够理解、处理和生成人类语言,这在诸如机器翻译、情感分析、聊天机器人等任务中取得了显著的成果。1. 自然语言处理基础在探讨深度学习在NLP中的应用之前,先简单了解一下自然语言处理的基础概念。NLP旨在使计算机能够理解和处理人类语言,包括文本的语义、语法和情感等方面。2. 词嵌入与词向量深度学习在NLP中的一个重要应用是词嵌入(Word Embedding)。它通过将单词映射到一个高维向量空间中,
深度学习人工智能
安安的AI奇遇记 2023-09-17
IT之家 2024-12-26
36氪 2024-12-26
钛媒体APP 2024-12-26
黑科技老黄 2024-12-26
在数字支付日益普及的今天,安全问题成为了我们不得不面对的挑战。本文深入探讨了国际支付巨头Zelle在即时转账交易中存在的支付漏洞,并分析了这些漏洞如何被诈骗分子利用,给消费者带来巨大财产损失。
刚哥 2024-12-26
在当今社会,喜剧综艺节目(喜综)已经成为人们生活中不可或缺的一部分,它们不仅仅是娱乐的源泉,更是情感共鸣和社会话题的放大器。本文深入探讨了喜综如何从一种文化现象转变为强大的商业力量,揭示了“乐子”背后的商业价值。
增长黑盒 2024-12-26
雷科技 2024-12-26
武器科技 2024-12-26
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