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1.【Python时序预测系列】麻雀算法（SSA）优化LSTM实现单变量时间序列预测（源码）
2.2023 年热门的语言源源码大型语言模型 (LLMs)汇总

【Python时序预测系列】麻雀算法（SSA）优化LSTM实现单变量时间序列预测（源码）

       这是我的第篇原创文章。

       一、语言源源码引言

       麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，语言源源码SSA）是语言源源码一种模拟麻雀群体行为的算法，适用于优化深度学习模型参数。语言源源码运用麻雀算法优化LSTM模型参数，语言源源码java 源码打包更新能提升模型性能和收敛速度。语言源源码优化后，语言源源码模型性能和泛化能力得到增强，语言源源码收敛速度加快，语言源源码预测准确率提高。语言源源码此外，语言源源码麻雀算法还能发现更优的语言源源码参数组合，高效搜索参数空间，语言源源码提升模型泛化性能。语言源源码以下是一个使用SSA优化LSTM超参数的简单步骤示例。

       二、yys脚本源码实现过程

       2.1 读取数据集

       2.2 划分数据集

       共条数据，8:2划分：训练集，测试集。

       2.3 归一化

       2.4 构造数据集

       2.5 建立模型进行预测

       best_params：

       test_predictions：

       2.6 预测效果展示

       测试集真实值与预测值：

       原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果：

       作者简介：读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。结合自身科研实践经历，不定期持续分享关于Python、强制分享网站源码数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，需要数据和源码的微信长视频源码朋友关注联系我。

       原文链接：麻雀算法（SSA）优化LSTM实现单变量时间序列预测（源码）

年热门的大型语言模型 (LLMs)汇总

       在年，大型语言模型（LLMs）领域正呈现显著增长，全球范围内，企业和研究机构纷纷投入资源开发出性能卓越的模型。以下是国内外一些热门大模型的概述：

       在国外，OpenAI的ChatGPT凭借GPT-3.5的强大能力，以其开放源码的聊天机器人成为焦点。它基于深度学习，源码里面有广告能够应对多种任务，如文本交互、信息检索和创意生成，且表现出接近人类水平的性能。后续，OpenAI发布了GPT-4，能处理图像输入并取得显著进步，如通过律师考试。

       Google的LaMDA模型则以亿参数和大量对话数据训练，展现出流畅对话和适应性。PaLM和mT5分别以亿和亿参数，展示了在复杂任务中的实力和跨语言处理的优势。

       DeepMind的Gopher和Chinchilla凭借更大的参数量和更少的计算资源，展示出逻辑推理和推理能力。Sparrow则注重对话安全，通过人类监督训练减少潜在风险。

       国内方面，百度的Ernie 3.0 Titan和Ernie Bot，以及阿里M6和通义千问等，展示了强大的语言理解和生成能力，涉及多种任务和多模态处理。华为的PanGu-Alpha和商汤的日日新模型也加入了这场技术竞赛，推动了中文大模型的发展。

       这些模型的不断涌现，预示着人工智能技术的快速发展，将深刻影响医疗、金融、交通和教育等众多领域，提升智能化生活体验。然而，随着技术进步，隐私和安全问题也将成为关注焦点。未来，大模型将继续优化，解决挑战，以实现更广泛的应用和更深层次的智能化服务。