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PyTorch机器学习与深度学习技术方法 Teacher.chenchong 机器学习 python 开发语言
近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloW
基于生成式人工智能的网联自动驾驶：通感融合决策技术罗伯特之技术屋行业信息处理技术与政策研究专栏人工智能自动驾驶机器学习
【摘要】探讨了生成式人工智能在网联自动驾驶技术中的潜在价值。现有研究主要侧重于传统感知决策和车联网技术，但却忽视了生成式人工智能在推动自动驾驶方面的重要作用。首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能，接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色，然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型，最后强调生成式人工智能是实现车辆高级别自
人工智能英语学习笔记「已注销」
基础篇单词mythologyn.ancientmythsingeneral;ideasthatmanypeoplethinkaretruebutthatdonotexistorarefalse神话Examples:AsatyrishalfmanandhalfgoatinGreekandRomanmythology.在希腊和罗马神话中，森林之神是半人半羊的样子。Thishasbeenwellillu
从小白到高手：人工智能学习中的挑战与突破博雅智信人工智能深度学习机器学习 python 大语言模型
引言：人工智能学习之路充满挑战学习过程中常见的问题与困境环境安装与配置问题简单报错反复调试，时间浪费大学习进度慢，难以找到合适的方向网上资料过多，选择困难导师催进度，任务压力大不敢多问：与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节，缺乏实战经验专注力不足，容易被干扰找一个师傅带着的好处高效解决问题，避免走弯路个性化学习路线与系统化知识框架实战经验的传授与导师的成长指导1.引言：人工智能学习之路充满挑战人工
文秘要学计算机吗,高考志愿：计算机专业和文秘专业哪个适合女生？ weixin_39707851 文秘要学计算机吗
原标题：高考志愿：计算机专业和文秘专业哪个适合女生？肯定是文秘专业更加适合女生吧，这对绝大部分女生来说是适用的。其实目前对高中毕业之后读大专的话，能够选择的热门专业不多。目前这个文秘类的专业，像这种速度方向的专业的话，还算是比较热门的。对于绝大部分大专生而言，尤其是女生而言是比较适合报考这种文秘类的专业的。因为目前来说像文秘类这种专业，社会上的需求比较大的。虽然目前有出现这种人工智能方面的软件，减
计算机专业毕业可以做文秘吗,高考志愿：计算机专业和文秘专业哪个适合女生？... ShuYini 计算机专业毕业可以做文秘吗
原标题：高考志愿：计算机专业和文秘专业哪个适合女生？肯定是文秘专业更加适合女生吧，这对绝大部分女生来说是适用的。其实目前对高中毕业之后读大专的话，能够选择的热门专业不多。目前这个文秘类的专业，像这种速度方向的专业的话，还算是比较热门的。对于绝大部分大专生而言，尤其是女生而言是比较适合报考这种文秘类的专业的。因为目前来说像文秘类这种专业，社会上的需求比较大的。虽然目前有出现这种人工智能方面的软件，减
华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程 Lunar* 目标检测华为 YOLO 目标检测
1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5是一种高效的目标检测模型，凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。华为Ascend推理框架（ACL）是AscendCANN软件栈的核心组件，专为AscendAI加速硬件（如Atlas300I）设计，可实现高性能的深度学习推理。在本文中，我们将介绍如何基于华为AscendACL推理框架对YOLO
Python学习路线 Python_JC python
Python是一门易学易用的编程语言，广泛应用于数据处理、Web开发、人工智能、自动化运维、游戏开发等领域。本篇文章将介绍Python的学习路线以及一些值得参考的书籍。Python学习路线Python的学习路线主要包括以下几个方面：掌握Python基础知识：了解变量、数据类型、表达式、流程控制、函数、模块等基础概念。学习Python面向对象编程：学习类、对象、继承、多态等面向对象编程的概念和技术。
【2025最新计算机毕业设计】基于SSM的旅游与自然保护平台【提供源码+答辩PPT+文档+项目部署】万码堂源码计算机毕设精品实战案例实战项目源码课程设计 vue.js 前端计算机毕业设计毕设项目 spring boot
作者简介：✌CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流。✌主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等。业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书
【源码+文档】基于SpringBoot+Vue旅游网站系统【提供源码+答辩PPT+参考文档+项目部署】万码堂源码实战项目源码计算机毕设精品实战案例 spring boot vue.js 旅游
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人工智能领域单词：英文解释周杰伦_Jay 人工智能深度学习神经网络中文分词全文检索
目录1、前言2、单词组1：15个3、单词组2：15个4、单词组3：15个5、单词组4：15个6、单词组5：15个1、前言亲爱的家人们，创作很不容易，若对您有帮助的话，请点赞收藏加关注哦，您的关注是我持续创作的动力，谢谢大家！有问题请私信或联系邮箱：[email protected]、单词组1：15个1、人工智能(ArtificialIntelligence,AI):atechnologythatsi
华为CANN架构与Ascend C算子开发 z1931195 华为
CANN架构CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）是华为专为应对人工智能场景而推出的一种新型异构计算架构。在当前快速发展的AI技术背景下，CANN致力于提供一种高效且灵活的解决方案，以支持多种AI框架的应用。其设计不仅仅关注于上层应用的兼容性，同时也服务于底层AI处理器的优化和编程需求，发挥了承上启下的关键作用，成为华为昇腾AI处理器计算效率提升的核心
探索极致AI性能：昇腾NPU与PyTorch的完美融合 —— Ascend Extension for PyTorch 尤琦珺Bess
探索极致AI性能：昇腾NPU与PyTorch的完美融合——AscendExtensionforPyTorch去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在人工智能领域，高效灵活的框架与强大的硬件加速器是实现先进算法的关键组合。AscendExtensionforPyTorch插件，即torch_npu，正是这样一个解决方案，它无缝对接PyTorch框架，将华为昇腾AI处
微软Edge浏览器的辅助功能设置：提升用户体验的指南 2402_85758936 microsoft edge ux
引言微软Edge浏览器不仅提供了现代化的浏览体验，还特别关注了不同用户群体的访问需求，包括残障人士。Edge浏览器内置了一系列辅助功能，旨在帮助所有用户更便捷地访问网络内容。本文将详细介绍如何在Edge浏览器中启用和配置辅助功能。辅助功能的重要性辅助功能对于确保残障用户能够无障碍使用网络资源至关重要。这些功能可能包括屏幕阅读器支持、高对比度模式、文字放大等，以适应不同用户的视觉、听觉和操作需求。E
《盘古大模型——鸿蒙NEXT的智慧引擎》人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代，华为HarmonyOSNEXT的发布无疑是操作系统领域的一颗重磅炸弹，其将人工智能与操作系统深度融合，开启了智能新时代。而盘古大模型在其中发挥着至关重要的核心作用。赋予小艺智能助手超强能力在鸿蒙NEXT中，盘古大模型赋予了小艺智能助手更强的记忆、推理和规划能力，使其能够支持23类常用记忆类型，掌握万亿token的知识量。基于盘古大模型，小艺可以实现诸如将带有表格的图片转化
《AI 造梦：解锁虚拟场景与角色逼真丰富密码》人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下，生成式人工智能正以前所未有的态势席卷各个领域，尤其在构建虚拟世界方面，展现出令人惊叹的潜力。从沉浸式游戏世界到逼真的影视特效场景，从栩栩如生的虚拟偶像到互动性极强的虚拟角色，生成式人工智能正在改写我们对虚拟场景和角色的认知。今天，就让我们深入探寻如何利用这一前沿技术，创造出更加逼真且丰富的虚拟场景与角色。生成式AI技术基石生成式对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）是
《鸿蒙微内核与人工智能算法协同，开启智能系统新时代》人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代，鸿蒙系统以其独特的微内核架构和对人工智能算法的深度融合，正引领着操作系统智能化的新潮流。本文将深入探讨鸿蒙系统的微内核架构是如何与人工智能算法高效协同，从而提升系统性能和智能化水平的。鸿蒙系统微内核架构的优势鸿蒙系统采用微内核架构，将核心功能模块化，只保留最基本的进程管理、内存管理和通信机制等功能在内核中，而文件系统、网络协议等则作为独立的模块放在用户空间运行。这种架构使
《量子AI：突破量子比特稳定性与容错性的关键瓶颈》人工智能深度学习机器学习
在量子计算的发展进程中，量子比特的稳定性和容错性问题一直是阻碍其走向广泛应用的关键障碍。量子AI作为前沿技术，正积极探索各种途径来攻克这些难题。量子纠错：守护量子比特的精准防线量子纠错是解决量子比特稳定性和容错性问题的核心技术之一。其原理是通过在量子比特之间建立量子纠错码，来检测和纠正量子比特在计算过程中发生的错误。比如谷歌量子人工智能实验室采用的“表面码”技术，通过构建物理量子比特的网格来编码逻
第78期 | GPTSecurity周报 aigcgpts
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.ChatNVD：借
智算中心建设热潮涌动 AI服务器赋能加速数据中心
在数字化浪潮汹涌的今天，人工智能新技术新发展日新月异。智算作为数字经济时代的新生产力，正逐步成为推动经济社会高质量发展的新引擎。智算中心：算力时代的“新基建”近年来，随着人工智能技术的迅猛发展和广泛应用，智能算力需求持续爆发，推动了智算中心的快速发展。2022年，随着国家“东数西算”工程启动，我国算力地图正式开始，形成八大枢纽、十大算力中心集群。据中国电信研究院发布的《智算产业发展研究报告（202
让创意在幻觉中肆虐: 认识Illusion Diffusion AI 程序员
人工智能新境界在不断发展的人工智能领域,一款非凡的新工具应运而生,它能将普通照片转化为绚丽的艺术品。敬请关注IllusionDiffusion,这是一个将现实与想象力完美融合的AI驱动平台,可创造出迷人的视错觉和超现实意境。AI算法的魔力所在IllusionDiffusion的核心是借助先进的AI模型,包括StableDiffusion和ControlNet,来解读用户输入的文本提示,并生成相应的
10 个免费的 AI 图片生成工具分享程序员
原文：https://openaigptguide.com/ai-picture-generator/在人工智能（AI）图像生成技术的推动下，各类AI图片生成网站如雨后春笋般涌现，为我们的日常生活提供了丰富多彩的视觉体验。AI图片生成技术原理人工智能（AI）图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征，并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程，学习输入图像的潜
【Cursor】揭秘Cursor：如何免费无限使用这款AI编程神器？ ChatGPT-千鑫人工智能 AI编程
在当今科技飞速发展的时代，人工智能编程工具层出不穷，其中Cursor凭借其卓越的功能和用户友好的体验，迅速在国际市场上引发了广泛关注。最近，该公司成功获得了OpenAI的6000万美元投资，进一步验证了其潜力和市场价值。那么，Cursor究竟具备怎样的强大能力？又该如何实现免费无限制使用呢？本文将为您揭开Cursor的神秘面纱，并提供详细的使用指南，助您轻松上手！Cursor的强大功能Cursor
【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例） ChatGPT-千鑫人工智能人工智能算法 gpt-3 AI编程 gpt codemoss能用AI
人工智能（AI）是现代科技的重要领域，其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法，包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归（LinearRegression）模型原理线性回归用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的
Cursor 一只爱笑的小燕子 ChatGPT html5 java 开发语言
一、什么是Cursor官网：Cursor|BuildFastCursor是一个开源的AI编程编辑器。开源地址https://github.com/pricing目前在国内是可以不需要其他东西，可以直接访问的。而且目「下面是官方的介绍：」Cursor是一个为AI编程而做的编辑器。它还处于早期阶段，但现在Cursor可以帮助你做一些事情。编写：使用Copilot更聪明的人工智能生成10-100行代码比
基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集 2025年数学建模美赛深度学习 YOLO ui 分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中，准确识别人脸的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统 2025年数学建模美赛 YOLO 深度学习人工智能 ui 数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
《鸿蒙Next旅游应用：人工智能赋能个性化与智能导览新体验》人工智能深度学习
随着鸿蒙Next的推出，旅游应用迎来了全新的发展机遇，借助人工智能技术能为用户带来更出色的个性化推荐和智能导览服务。鸿蒙Next与人工智能融合优势鸿蒙Next拥有强大的分布式能力和原生智能体验。其能打破设备界限，实现多设备协同，让用户在手机、平板、智能手表等设备上无缝使用旅游应用。同时，依托华为强大的AI技术和自研的“盘古”大模型，为旅游应用提供了强大的智能支持。个性化推荐实现方式用户数据收集与分
《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代，鸿蒙系统与人工智能技术的深度融合为应用开发带来了前所未有的机遇和挑战。如何让鸿蒙系统中的人工智能服务与第三方应用实现更好的集成，成为了开发者们关注的焦点。利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务，如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务，无需从头开始研发。例如，在开发一款阅读类应用时，可以调用自然语言处理服务实现智能朗读功能，
《软硬协同优化，解锁鸿蒙系统AI应用性能新高度》深度学习人工智能
在当今数字化时代，鸿蒙系统与人工智能的融合正逐渐成为科技领域的热门话题。如何通过软件和硬件协同优化，进一步提升鸿蒙系统中AI应用的整体性能，成为了开发者和技术爱好者们关注的焦点。鸿蒙系统与AI应用的融合现状鸿蒙系统以其独特的微内核架构和分布式特性，为AI应用提供了良好的运行环境。目前，鸿蒙系统中的AI应用已经涵盖了语音助手、图像识别、智能推荐等多个领域，为用户带来了更加智能、便捷的体验。然而，随着
用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类） AdyZhang POJO eclipse Hibernate MiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
.9.png Cb123456 android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 　　智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。　　我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
算法的效率天子之骄算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。以下是我的学习笔记： 1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。 2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
java数据结构何必如此 java 数据结构
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MybatisHelloWorld 3213213333332132
//测试入口TestMyBatis package com.base.helloworld.test; import java.io.IOException; import org.apache.ibatis.io.Resources; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import org.apache.ibat
Java|urlrewrite|URL重写|多个参数 7454103 java xml Web 工作
个人工作经验！如有不当之处，敬请指点 1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件类似如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE u
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--插入数据方面如果您需要数据库自增... 那么在插入的时候不需要指定自增列. 如果想自己指定ID列的值, 那么要设置 set identity_insert 数据库名.模式名.表名; ----然后插入数据; example: create table zhabei.test( id bigint identity(1,1) primary key, nam
XML 解析四种方式 aijuans android
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spring中配置文件占位符的使用 avords
1.类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流 bee1314 webpack
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上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？ bijian1013 项目管理沟通 IT职业规划
问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。 Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
TortoiseSVN，过滤文件征客丶 SVN
环境： TortoiseSVN 1.8 配置：在文件夹空白处右键选择 TortoiseSVN -> Settings 在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件：多类型用英文空格分开 *name ：过滤所有名称为 name 的文件或文件夹 *.name ：过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹 --------
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The Eight Myths of Erlang Performance bookjovi erlang
erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide 里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html Myth: Funs are sl
java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17 ljy325 java 多线程 socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer. 客户端: 修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;
配置心得 chenyu19891124 配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。做了一年的配置管理给自总结下： 1.改变从一个以前对配置毫无
对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考 comsci 算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
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