GPT-SoVITS 安装指南：在Ubuntu上使用Conda配置Python环境、安装ffmpeg、CUDA检测与模型下载 Linux GPT-SoVITS-WebUI是一个强大的少样本语音转换与语音合成Web用户界面. 零样本文本到语音 (TTS): 输入 5 秒的声音样本, 即刻体验文本到语音转换. 少样本 TTS: 仅需 1 分钟的训练数据即可微调模型, 提升声音相似度和真实感. 跨语言支持: 支持与训练数据集不同语言的推理,
DBSCAN聚类算法Python实战：从原理入门到可视化调参教程 机器学习 相比于K-means需要事先指定k值且只能找到球形或凸形聚类、易将所有点分配到某个聚类，容易受异常值影响的缺点，DBscan由于考虑到了噪声点的影响，因此能够更好地完成聚类的任务。一般来说，当待分类的数据中，包含噪声数据，聚类形状不规则或者不知道聚类的具体数量的时候，我们常采用的是DBSCAN，而不
AGNES算法实战：用Python对西瓜数据集进行聚类（附源码） 数学 K-means的缺点 K-means要求必须预设k值 - 需要事先知道或估计簇的数量，且其出初始点十分敏感，不同的初始中心可能导致不同结果，且其直接假设簇是球形的，这在一定程度上是不可能的，而层次聚类(hierarchical clustering)则没有这种问题，他在使用前不需要提前限定簇的个数，
Data Formulator 部署教程：在服务器上安装微软 AI 可视化工具并配置 Azure API Linux 项目简介https://github.com/microsoft/data-formulator 一个由微软官方亚洲研究所开发的一个专门将数据转化为可视化的图表的项目，并提供了AI的API接口，用于根据描述自动地画出自己心中所想的图表，其简单易用性可替代Origin。
5步掌握贝叶斯优化：高效调优你的XGBoost模型（附源码） 机器学习 XGBoost作为一种典型的机器学习数学模型（eXtreme Gradient Boosting）是一个高效、可扩展的机器学习库，基于梯度提升树（Gradient Boosted Trees）算法，通过迭代构建树模型并对误差进行拟合来提升预测精度。它通过引入正则化、列抽样、近似分裂点、多线程并行和分
Ubuntu 服务器部署 MathModelAgent 全流程指南：配置 Nginx、Redis 与 Systemd Linux 原项目地址: https://github.com/jihe520/MathModelAgent 专为数学建模设计的 Agent ,自动完成数学建模，生成一份完整的可以直接提交的论文。 配置环境: ubantu 24.04tl
Python实现购物篮分析：从Apriori到FP-Growth算法实战 数模 以生活中常见的超市购物为例，我们熟知的啤酒与尿布故事是指某超市在对顾客购物习惯分析时，发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段，最后使得啤酒与尿布销量双双提升。这是因为啤酒与尿布之间存在某种巧妙的相互关联，这种关联使得二者容易同时
数据包络分析(DEA)入门：从原理到DEAP软件实战教程 数模 DEA是一种用来衡量、评价效率的一种有效数学模型，是运筹学、数理经济学与管理科学交叉研究的一个新领域，它是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。 模型简介 以公司的办事效率作为评判对象，进行数据包络分析的简介，一个公司的办事
