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COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）山颠海涯深度学习 pytorch 人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享（附原数据表）拓端研究室人工智能
原文链接：https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展，AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示，2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元，且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向，从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末403
【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用 @我们的天空人工智能技术 nlp 人工智能深度学习 python 机器学习自然语言处理 scikit-learn
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等
大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了程序员辣条面试职场和发展大模型人工智能 AI大模型
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式：请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析网安猫叔人工智能自然语言处理语言模型 AIGC 深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而，如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中，仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南，从模型的下载、文件结构的解析，到本地化部署的具体步骤，全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手，还是希望深入了解部署细节的资深开发者，
ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享树谷-胡老师科研会议 chatgpt
ChatGPT在环境科学领域的应用前沿在党的二十届三中全会上，明确要求健全因地制宜的发展新质生产力体制机制。新质生产力通过创新驱动，以高科技、高效能、高质量为特征，旨在摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径，符合新发展理念。环境科学的新质生产力主要体现在基础数据、数据管理和数据分析三方面。通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能（AI）进行数据分析，实现环境质量的实时监控和管理，为环
如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示 AI脑极体 chatgpt 人工智能
ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西，但是通过精心设计提示，可以确保获得最佳结果。在这篇文章中，我们将探讨如何做到这一点。在本文中，我将向你展示如何编写提示，激励驱动ChatGPT的大语言模型（LLM）提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来，我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示，通常被称为提示工程，已经成为一个高薪职
自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO python 人工智能算法自然语言处理机器人人工智能 AIGC chatgpt gpt ai
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
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OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python
自动编码器 - Autoencoder hellozhxy 深度学习人工智能机器学习
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Autoencoder chuange6363 人工智能 python
自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder，这是个什么东西呢，本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
大语言模型的上下文窗口（Context Windows）：对人工智能应用的影响澳鹏Appen 生成式AI 人工智能与机器学习 RAG 人工智能语言模型自然语言处理
大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位，提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节，包括上下
全能型AI与专业型AI：多样性与精专性的博弈 wangzaojun 人工智能
随着人工智能技术的不断进步，AI的应用已经从单一领域扩展到几乎所有行业。近日，OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型，这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划，展现出令人惊叹的多样性。这一消息引发了广泛讨论：全能型AI是否会成为未来AI产品的发展方向？相比之下，专业型AI能否继续保持其不可替代的市场地位？本文将探讨全能型AI与专业型AI的优劣势，并分析其未来发展潜力。一
深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】 u013250861 #LLM/部署深度学习人工智能
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小
多模态视野：探索Qwen-VL的70亿参数世界努力犯错人工智能计算机视觉深度学习 gpt-3 语言模型
引言在人工智能的迅猛发展中，多模态大模型成为了新的研究热点。阿里云推出的Qwen-VL模型，就是在这一领域的重要突破。作为一款基于70亿参数的通义千问模型Qwen-7B开发的多模态视觉语言模型，Qwen-VL不仅在技术上实现了创新，更在多模态任务评测中展现出卓越的性能。官网demo技术特点Qwen-VL模型的核心在于其多模态理解能力。它能够同时处理图像和文本信息，实现更加全面和深入的数据解析。这一
倒计时5天！“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期持续申报中！数百万元现金或等额赞助支持... AITIME论道人工智能
点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！|本基金申报截止时间为2024年9月8日。随着人工智能和大模型技术的飞速发展，大模型技术在各个学科领域的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。中国中文信息学会社会媒体处理专委会（http://www.cips-smp.org）联合北京智谱华章科技有限公司（以下简称“智谱AI”），共同推出“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期。SMP-智谱A
微积分在神经架构搜索中的应用光剑书架上的书深度强化学习原理与实战元学习原理与实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
第十一届国际分子模拟与人工智能应用学术会议（2023-ICMS&AI） zzl18864612032 人工智能大数据算法云计算
作为国内历史悠久、分子模拟领域公认的高水平国际学术会议，国际分子模拟与人工智能应用学术会议重磅回归。经过两年的精心筹备，本次会议将于2023年5月6日-7日在成都隆重举行，本次大会将为国内外从事分子模拟人工智能应用和研发创新数字化转型的企业、高校、科研机构的专家与学者，提供最为广泛的交流与合作平台。本届大会主题：洞悉微观，预见未来。会议概况——人工智能、分子模拟赋能科技研发创新过去20年，以计算化
开源项目的认识理解禁默话题探讨开源程序人生
目录开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势2.开源的经验分享（向大佬请教与上网查询）3.开源项目的挑战开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势1.持续增长与普及-开源项目将继续增长，特别是在云计算、大数据、人工智能等领域。-开源软件在企业中的应用将更加普及，成为企业IT战略的一部分。2.企业的参与-企业将继续增加对开源项目的投资，通过赞助、捐赠或直接参与开发来推动开源项目的发展。
理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见「已注销」
来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向
2021-01-02随笔 0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值，人工成本也是越来越高，所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别，这将是作为前端人员的我，在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍，作为参考书籍学习：1.《跟着迪哥学Python
当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构甄如冰Lea
当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点。本文将为您揭开一款开源项目——《当NAS遇见鲁棒性：对抗攻击下可搜索的鲁棒架构》的神秘面纱。该项目源自CVPR2020的一篇论文，并提供了详细的实现代码和实验指南，致力于探索在网络架构设计
AI科学家：从理论到实践的科研自动化革命海森大数据人工智能自动化运维
在人工智能(AI)领域，每一次突破都预示着技术与创意的新纪元。近日，SakanaAI公司，由Transformer架构的创造者之一LlionJones创立，宣布了一项令人震惊的进展——首个完全自动化的科研平台，名为“TheAIScientist”。这一平台不仅能够独立完成从研究构想到论文发表的全过程，更开创性地引入了AI审稿人，实现了科研流程的自我完善与迭代。AI科学家的诞生SakanaAI在成立
跌倒识别：守护公共安全的AI技术应用场景-免费API调用思通数科x 人工智能
随着科技的不断进步，人工智能在各个领域的应用日益广泛，其中在公共安全领域，智能跌倒识别系统正逐渐成为守护人们安全的重要工具。本文将分享智能跌倒识别系统在不同场景下的应用及其重要性。产品在线体验地址-API调用或本地化部署AI算法模型人体跌倒识别-微信扫码立刻-在线体验公安行业：提升应急响应速度在公安行业中，智能跌倒识别系统可以快速识别出在地铁站、交通枢纽等人流密集区域发生的跌倒事件。系统通过实时监
深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性 Ven% 深度学习速通系列深度学习自然语言处理人工智能 python nlp
在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入
基于深度学习的对抗样本生成与防御 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息，通过细微的扰动来生成对抗样本，迫
谭晓生解读：AI如何重塑网络安全的未来？腾讯云开发者搜索引擎
导语|当前，对网络安全而言，每一次新的信息技术浪潮都蕴含着巨大机会，同时也意味着巨大的挑战。大模型的发展，是带来了更大的AI安全风险，还是将赋能提升网络安全呢？网络安全正在迎来一场重大范式转移，“AIForSecurity和SecurityForAI”正成为网络安全的主战场。今天，我们特邀了北京赛博英杰科技有限公司创始人谭晓生老师，深谙安全之道的他将为我们深入解读人工智能时代下网络安全的发展趋势。
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基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进阿里云云栖号云栖号技术分享架构阿里巴巴
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多线程编程之存钱与取钱周凡杨 java thread 多线程存钱取钱
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java中数组与List相互转换的方法征客丶 JavaScript java jsonp
1.List转换成为数组。（这里的List是实体是ArrayList) 　　调用ArrayList的toArray方法。　　toArray 　　public T[] toArray(T[] a)返回一个按照正确的顺序包含此列表中所有元素的数组；返回数组的运行时类型就是指定数组的运行时类型。如果列表能放入指定的数组，则返回放入此列表元素的数组。否则，将根据指定数组的运行时类型和此列表的大小分
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Linux服务器新手操作之二周凡杨 Linux 简单操作
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socket聊天室之服务器搭建朱辉辉33 socket
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始终要页面在ifream的最顶层林鹤霄
index.jsp中有ifream，但是session消失后要让login.jsp始终显示到ifream的最顶层。。。始终没搞定，后来反复琢磨之后，得到了解决办法，在这儿给大家分享下。。 index.jsp--->主要是加了颜色的那一句 <html> <iframe name="top" ></iframe> <ifram
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我首先申明：我这里所说的问题并不是针对哪个厂商的，仅仅是描述我对操作系统技术的一些看法操作系统是一种与硬件层关系非常密切的系统软件，按理说，这种系统软件应该是由设计CPU和硬件板卡的厂商开发的，和软件公司没有直接的关系，也就是说，操作系统应该由做硬件的厂商来设计和开发
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