每日AI值得看--2024-04-17

[CSDN-Ada助手]

① 【机器学习】数据变换---小波变换特征提取及应用案列介绍（云天徽上:[博客] [成就]） [质量分：96；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：小波变换作为一种前沿的数据分析工具，近年来在信号分析领域崭露头角。小波分析的理论和方法凭借其独特优势，在信号处理、图像处理、语音处理、模式识别以及量子物理等多个领域得到了广泛的应用，堪称近年来在工具及方法上的重大突破。

② 机器学习方法在测井解释上的应用-以岩性分类为例（小陈phd:[博客] [成就]） [质量分：97；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：机器学习模型能够分析测井数据，如声波、电阻率、伽玛射线等，来识别不同的岩石类型和沉积环境。：使用机器学习算法可以根据测井数据预测岩石的孔隙度和渗透性，这对于评估储层质量和油气潜力非常关键。

③ 软件杯 深度学习图像修复算法 - opencv python 机器视觉（Mr.D学长:[博客] [成就]） [质量分：95；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩深度学图像修复算法该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿。

④ Pytorch-张量形状操作（小森( ﹡ˆoˆ﹡ ):[博客] [成就]） [质量分：90；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，如果张量存储在不连续的内存中，使用view函数会导致错误。如果你需要改变张量的整体形状而不关心维度的顺序，

⑤ Build a Large Language Model (From Scratch) 从头开始构建大型语言模型(第一章)（Czi.:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：98]
摘要：LLM 是一种大型语言模型，是一种旨在理解、生成和响应类人文本的神经网络。这些模型是在大量文本数据上训练的深度神经网络，有时涵盖互联网上整个公开文本的大部分。大语言模型中的“大”指的是模型的参数大小和训练它的巨大数据集。