首先,本人也是十分高兴能够继续参加Datawhale的第三期AI夏令营,学无止境,在每期的AI夏令营中,总会被新的问题难住,从而又去学习新的知识。我个人是很喜欢这种不断“升级”的感觉的,所以这里特别想要感谢Datawhale给大家这样一个共同参与学习的机会。话不多说,下面就是这次TASK1的一个初体验和相关笔记。 赛题总览 本次...
前言 对于这一次的笔记,本人想暂且抛开RNN的理论理解以及运用不谈,原因有二:一、本人对于RNN的理解不深,运用上也只是依葫芦画瓢,不能真正做到化为己用。二、这一次的RNN运行上,用到了GPU依赖下的pytorch模组,而本人并没有使用官方提供的线上服务器,而是使用自己的笔记本电脑硬件进行实操,而对此,进行的先行cuda、c...
从而不同机组之间有复杂的博弈行为,这就让市场出清价格难以估计。因此,本次比赛要求针对电力现货市场价格和市场博弈主体(549个发电机组)的信息,用ABM方法建模这些机组在报价上的博弈行为,使最终模拟的市场出清报价接近现实中的市场出清价格。 传统的市场出清价格预测方法多基于时间序列分析,但这种方法在处理复杂市场动态时...
Datawhale AI夏令营: Datawhalelinklearner.com/activity/12 主要流程 开通Dashscope: https://dashscope.console.aliyun.com/apiKeydashscope.console.aliyun.com/apiKey 申领大模型API后,将APIkey填入baseline后即可跑通,十分方便。 代码粗读 if __name__ == '__main__': a = extract("""根据欧几里...
数据分析与可视化为了拟合出更好的结果就要了解训练数据之间的相互关系,进行数据分析是必不可少的一步 导入必要的库 # 导入库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import s…
本次比赛提供基于自然语言的逻辑推理问题,涉及多样的场景,包括关系预测、数值计算、谜题等,期待选手通过分析推理数据,利用机器学习、深度学习算法或者大语言模型,建立预测模型。 任务:构建一个能够完成推理任务的选择模型 具体的任务分解: 使用API调用大模型
首先非常感谢datawhale提供的学习文档以及baseline。下面我会数据以及对关键代码进行详细解析,在理解基础上尝试改进模型来提升效果。 数据解析 训练数据 上面是训练文件中的其中一行文件,数据结构如下.可以发现一行是一个problem,数据格式上每一行都是一个json对象,从后面读取数据代码sample = json.loads(line)也可以证明这...
而本赛题特别关注了化学修饰对siRNA序列功能的影响,化学修饰对siRNA的毒性、体内稳定性、靶向效果、药效等具有重大影响,在实际药物设计中至关重要。参赛者将接触到领域独特的包含靶基因、siRNA裸序列、经过化学修饰的siRNA修饰序列以及实验室测定的沉默效率值。这些数据反映了当今siRNA设计的最新科技成果,包括化学修饰的...
第一种,就是numworkers设置为零,但我不建议这么做,因为这会导致运行速度降低,因为GPU要等待numworker将数据导入,只有一个numworker必然导致GPU无法稳定工作。 第二种就是在运行的代码前加一个ifname==’__main__’,并且不要使用python控制台运行,即可使用多个numworkers同时在cpu中加载数据,然后排队等着导入GPU,GP...
无论你是新手还是有AI基础,只要你对AI方向感兴趣,有热情欢迎你加入Datawhale AI 夏令营,联合科大讯飞、阿里云天池,面向在校本科生、研究生。提供暑期实践学习机会。线上活动,全程免费。 报名时间:2023/8/2-2023/8/15 AI夏令营由Datawhale主办、联合科大讯飞、阿里云天池,设置了 机器学习、深度学习、大模型应用、AI ...