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AI 可以帮助我学习并理解统计学的相关概念和公式吗

Answer

AI 可以帮助您学习并理解统计学的相关概念和公式。以下是一些相关方面:

  • 数学基础中的统计学基础部分,您可以熟悉均值、中位数、方差等统计概念。
  • 在算法和模型方面,监督学习、无监督学习和强化学习等领域的知识也可能涉及到统计学的应用。
  • 对于模型的评估和调优,例如了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等,也与统计学有一定的关联。

通过学习这些内容,能够为您理解统计学的相关概念和公式提供帮助。

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写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

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2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
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ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
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2025-04-20
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以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
结合北京房山区文化、地标建筑、生态景观等内容,设计房山区中小学数学节 LOGO,要求巧妙融合数学元素(如几何图形、数学公式、数学符号等)与 AI 元素(如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等),生动诠释 “数学 + AI=?” 的主题内涵。
以下是为您整合的相关内容: 北京具有丰富多样的特色元素,包括经典地标如万里长城、天安门广场、故宫角楼、天坛等,见证了历史变迁;宜居生活方面,有独特的美食如豆汁儿、脆皮烤鸭、老北京炸酱面,以及充满京腔的日常生活;潮流文化新地标如国家博物馆、胡同里的新老交融、环球影城、798 等;未来科技方面,有西二旗的上班族日常、北大化学系科研 vlog、世界机器人大会等。 在海报设计方面,若对 AI 回答有疑问可再搜索确认,对于想用的项目要确认与北京的关系及能否使用;兔爷、戏曲金句等北京有名元素可用,金句可分化。做海报时可借鉴三思老师毛绒玩具美食系列,先找参考、做头脑风暴。比赛征集内容有四个赛道,若做系列海报,围绕金句或偏向北京非遗项目做系列较简单。用 AI 制作海报时,如制作北京地标糖葫芦风格海报,可用集梦 2.1 模型,以天坛等建筑为画面中心,注意材质、抽卡选图和细节处理。 对于设计房山区中小学数学节 LOGO,您可以考虑将房山区的特色文化、地标建筑、生态景观与数学元素(如几何图形、数学公式、数学符号等)和 AI 元素(如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等)相结合。例如,以房山区的著名建筑为主体,融入数学图形进行变形设计,同时添加一些代表 AI 的线条或图案,以生动诠释“数学 + AI=?”的主题内涵。
2025-03-18
编写炒股公式最好的AI
目前在编写炒股公式方面,没有特定被认定为“最好”的 AI 。编写炒股公式需要综合考虑多种因素,包括数据准确性、算法有效性、市场动态适应性等。不同的 AI 工具和技术在不同的应用场景中可能会表现出不同的效果。
2025-03-14
请帮我总结一份ai下达指令的万能公式
以下是一个关于 AI 下达指令的示例总结: 对于英语试题类的任务,如语法选择题: 步骤 1:提供清晰完整的试题图片。 步骤 2:下达指令,例如“这是一篇英语试题,给我图中的内容”。 对于英语阅读理解题: 指令:将英语正文翻译为准确流畅的中文,并提供中英文对照。
2025-02-21
deepseek公式的发展历程
DeepSeek 公式的发展历程如下: 2025 年 2 月 9 日,陈财猫分享提示词及小说创作心得,提到 DeepSeek 热度极高,微信指数达 10 亿多次,并准备先讲讲该模型的特点。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型,如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等,它属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,以提升最终回答的质量。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新在硅谷引发了一场小范围的轰动。
2025-02-11
AI图片生成视频的提示词公式
AI 图片生成视频的提示词公式如下: 1. 基础公式:主体+主体描述+运动+环境。例如:“一艘白色邮轮缓缓驶过海面。(A white cruise ship sails slowly across the sea.)” 2. 进阶技巧:对各部分进行详细描述,如“一只金色毛发的狗(描述主体)悠然自得地在阳光洒满的草地上行走,草叶轻轻地在它的爪下弯曲(详细描述环境和动作)。微风拂过,它的毛发随风轻动,时不时低下头嗅闻着大地。(进一步描述主体动作细节)远处,夕阳的余晖拉长了影子,营造出一种宁静祥和的氛围。(描述环境氛围)(A goldenhaired dog strolls leisurely across a sunlit grassy field,the blades of grass bending gently under its paws.A soft breeze passes by,causing its fur to sway,and it occasionally lowers its head to sniff the ground.In the distance,the setting sun casts long shadows,creating a peaceful and serene atmosphere.)”这样可以使生成的视频更稳定、提升美感。 3. 语法方面: 注意权重值最好不要超过 1.5。 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容,语法为:例如“alandscape”,在一开始,读入的提示词为:the model will be drawing a fantasy landscape.在第 16 步之后,提示词将被替换为:a cyberpunk landscape,它将继续在之前的图像上计算。 提示词还可以轮转,比如在第一步时,提示词为“cow in a field”;在第二步时,提示词为“horse in a field.”;在第三步时,提示词为“cow in a field”,以此类推。 4. 其他方面: 指令参数:一般包括视频时长、分辨率、帧率等细节。PixVerse 默认生成 4s 时长的视频(会在后续更新中增加更长视频的生成),分辨率 1408×768。升级(Upscale)后,分辨率可以达到 4k,会导致生成所花费的时间比普通生成更长。 情感氛围:描述视频的情感基调或氛围,可用于人物的表情、环境氛围等的控制。 参考风格:可以输入参考的艺术风格等。
2025-01-25
WPS 表格公式AI
关于 WPS 表格公式的 AI 功能,目前有以下几种不同的工具和插件可以增强其数据处理和分析能力: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求,如数据分析或格式创建,Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot:提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:这是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-24
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14