61850协议的Tcp/ip帧分析工具, mms_ethereal_install_v120，目前能够找到的最新版本的安装包，与诸位共享，共同进步。
2024-06-06 22:27:21
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游戏运营分析.zip，使用python、jupyter环境。包含源文件和测试数据源。内容来自大数据分析课程。
2024-06-06 17:21:47
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OpenAI发布了他们的ChatGPT新机器学习模型GPT-4。GPT-4是GPT-3的一大进步，GPT-3是当前ChatGPT免费版本(GPT 3.5 Turbo)所运行的模型的基础，今天我们也来凑个热点，研究一下它们的定价
GPT-4新的功能
GPT-4可以在对话中使用图像，并可以回答有关图像的问题。前还没有官方确认除了用户输入之外，聊天机器人是否可以输出图像。
使用GPT-4可以抓取网站链接：发送一个链接，他就可以自动抓取内容，并不需要复制粘贴来发送网站的内容。
GPT-3每个请求的字数限制在3000字左右。GPT-4将这一限制大幅提高到2.5万字。这样，语言模型将能够在更好的上下文环境下进行更长的对话，这将提高它在特定上下文中回答的准确性和精确性。
测试指标明显提高：GPT-4训练的数据量比GPT-3大得多，所以GPT-4有更多的知识是有道理的，所以他在各种测试中得到更好的指标也是理所当然。
以上这些就是一些GPT-4新的功能，这个大家应该都看过好几遍了，下面我们来进行另外一个视角的对比
GPT-4 API定价分析
GPT-4 API的模型被命名为GPT-4 - 0314。要通
2024-06-06 15:37:43
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情感分析
一个基本的情绪分析器会从twitterAPI中获取推文，并对其进行分析，并显示有多少推文支持该推文，而有多少则不支持该特定关键字。一次分析10条推文。 Textblob库用于分析目的。
复制您的不记名令牌。
打开终端，然后键入以下命令。
export BEARER_TOKEN = {您的BEARER TOKEN}
2024-06-04 12:34:14
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本文给大家带来是DLinear模型，DLinear是一种用于时间序列预测（TSF）的简单架构，DLinear的核心思想是将时间序列分解为趋势和剩余序列，并分别使用两个单层线性网络对这两个序列进行建模以进行预测(值得一提的是DLinear的出现是为了挑战Transformer在实现序列预测中有效性)。本文的讲解内容包括：模型原理、数据集介绍、参数讲解、模型训练和预测、结果可视化、训练个人数据集，讲解顺序如下->预测类型->这个模型我在写的过程中为了节省大家训练自己数据集，我基本上把大部分的参数都写好了。我看论文的内容大比分都是对比实验，因为DLinear的产生就是为了质疑Transformer所以他和各种Transformer的模型进行对比试验，因为本篇文章就是DLinear的实战案例，对比的部分我就不讲了，大家有兴趣可以看看论文内容在最上面我已经提供了链接。 到此本文已经全部讲解完成了，希望能够帮助到大家，在这里也给大家推荐一些我其它的博客的时间序列实战案例讲解，其中有数据分析的讲解就是我前面提到的如何设置参数的分析博客，最后希望大家订阅我的专栏，本专栏均分文章均分98，并且免费阅读。
2024-06-03 23:30:23
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