人工智能pytorch机器学习

李开复：AI 2.0 时代的价值

人工智能，AI2.0，价值创造，伦理挑战，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理，AI已经渗透到我们生活的方方面面。
AI大模型应用之禅·2025-03-18 15:53

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

DeepSeek重构产业生态：餐饮、金融与短视频的智能跃迁

引言：智能时代的产业共振在数字技术浪潮席卷全球的当下，DeepSeek作为人工智能领域的重要参与者，正以其强大的算法能力和多模态交互特性，深度渗透至餐饮、金融、短视频等民生关键领域。
放逐者-保持本心，方可放逐·2025-03-18 15:19

2025 职业革命：AI 重构就业图谱的生存法则

一、技术迭代下的产业剧变2025年的春天，全球科技界正在见证人工智能的第三次浪潮。根据麦肯锡最新发布的《全球就业趋势报告》，大模型技术已渗透至83%的行业领域。
RPAdaren·2025-03-18 14:16

运维Tips | Ubuntu 24.04 安装配置 samba 文件共享

[知识是人生的灯塔，只有不断学习，才能照亮前行的道路]Ubuntu24.04安装配置samba文件共享描述：我们将Ubuntu24.04作为机器学习的工作站，往往需要将Ubuntu24.04中的数据或者代码共享给我们其他使用
全栈工程师修炼指南·2025-03-18 14:12

llama-factory微调

llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads|NVIDIADeveloperpytorch
AI Echoes·2025-03-18 13:05

智能汽车：驶向未来的革命

人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展，正推动着汽车从单纯的交通工具向智能移动空间转变。智能汽车，作为这场变革的主角，正悄然改变着我们的出行方式和生活方式。
·2025-03-18 13:52

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
·2025-03-18 13:50

云原生架构设计理论与实践（14）

1.云原生背景业务快速发展与开发、运维、运营之间落后的生产关系与生产力的矛盾企业内部各占山头与企业总体战略规划的矛盾企业内部改革，降本增效的需求企业实现数字孪生，数字资产的必然需求企业外部环境，如人工智能发展
·2025-03-18 13:49

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术

Mojo模型，作为一个假想中的高级机器学习框架，允许用户实现自定义的模型架构来解决特定的问题。
2401_85761003·2025-03-18 12:29

最新计算机专业毕设论文选题大全基于BeautifulSoup的毕业设计详细题目100套优质毕设项目分享(源码+论文)✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费
会写代码的羊·2025-03-18 12:55

AI API：快速集成智能化功能的开发利器

AIAPI（ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface，人工智能应用程序接口）是应用程序接口的一种，专门用于提供人工智能相关功能的开发接口
桂花饼·2025-03-18 11:16

TorchServe详解和应用

TorchServer是PyTorch的一个组件，它是一个轻量级的服务框架，用于部署和管理PyTorch模型，以便在生产环境中提供高效、可扩展的推理服务。
易之阴阳·2025-03-18 11:43

蓝耘智算|从静态到动态：探索Maas平台海螺AI图片生成视频功能的强大能力

文章目录一、技术介绍二、平台注册三、功能体验四、总结随着人工智能技术的快速发展，视频处理和生成技术已经成为了众多行业关注的热点。
小馒头学python·2025-03-18 10:39

智能未来，程易科技引领AI新纪元——全新云智AI人工智能平台产品发布

在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从智能客服到医疗诊断，AI的应用场景日益广泛，其背后的技术支撑也变得越来越重要。
DSP数字化服务平台·2025-03-18 10:37

如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer

-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
红豆和绿豆·2025-03-18 10:05

KVM 内核优化全攻略：全方位释放服务器性能

KVM内核优化全攻略：全方位释放服务器性能在云计算、大数据、人工智能等前沿技术蓬勃发展的当下，服务器性能面临着前所未有的挑战。
TechStack 创行者·2025-03-18 10:34

AI替代趋势加剧！揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代

揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，职场变革的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。
小焱创作·2025-03-18 10:34

关于非线性优化小记

它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。
文弱_书生·2025-03-18 10:34

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。
技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。
短剧萌·2025-03-18 08:45

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断

1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。它描述了一个随机变量可能取的所有值以及每个值被取到的概率。对于离散型随机变量，使用概率质量函数来描述。对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子
人类发明了工具·2025-03-18 07:35

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

Agent | 告别Token焦虑！LLaVA-Mini用一个视觉Token革新多模态大模型

欢迎关注，获取最新人工智能动态和技术，有时会发布相关技术教程。也可留言想要跟踪哪些技术动态。
SGG_CV·2025-03-18 05:18

34个适合机械工程及自动化专业【论文选题】

例如，选择“人工智能在医疗影像诊断中的应用”这一选题，就确定了研究将聚焦于人工智能技术在医疗影像领域的应用问题，研究目标可能是提高影像诊断的准确性、效率等。
大数据蟒行探索者·2025-03-18 04:47

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换，能够学习复杂的非线性关系，对数据进行分类或预测连续值。例如，在手写数字识别中，它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式，从而判断该数字是0-9中的哪一个；在房价预测中，根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例：以手写数字识别为例
code_stream·2025-03-18 04:46

STM32智能小车的设计与实现

一、引言随着科技的飞速发展，智能小车作为一种集机械、电子、计算机、传感器、人工智能等技术于一体的新型交通工具，已经广泛应用于科研、教育、娱乐等多个领域。
a1666137·2025-03-18 03:33

从Manus爆红到OpenAI反击：AI Agent技术架构与实战解析

1.引：一夜爆红的Manus与OpenAI的反击2025年3月6日凌晨，中国团队Monica推出的通用人工智能代理产品Manus横空出世。这款被称作"Agent界的DeepSeek时刻"的产品，
大F的智能小课·2025-03-18 02:56

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和量子计算成为了两个备受关注的领域。
盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

AI 革命再提速：从 Manus 封停到 OpenAI 开源，技术竞赛与伦理博弈下的产业变局

2025年3月，人工智能领域迎来戏剧性转折。继DeepSeek以开源策略搅动市场后，新兴AI公司Manus的官方X账号因涉嫌关联加密货币诈骗被平台封禁，引发轩然大波。
zhz5214·2025-03-18 01:19

Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。
Start_Present·2025-03-18 01:15

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
小风_·2025-03-18 00:41

YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集）

Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中，有两种主要的模型保存方法：保存整个模型和仅保存模型参数。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
XW-ABAP·2025-03-17 23:29

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。
海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

人工智能伦理与可持续发展

前言人工智能（AI）技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统，从个性化推荐到自动化决策，AI的应用无处不在。然而，随着技术的快速发展，其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。
CarlowZJ·2025-03-17 22:53

pytorch中的DataLoader

在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道

PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。
小赖同学啊·2025-03-17 21:17

Pytorch Dataloader入门

PytorchDataloadercode：torch/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics
gy-7·2025-03-17 21:16

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。
Nifc666·2025-03-17 21:43

PyTorch中，将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU

一、数据加载到GPU的核心步骤数据预处理与张量转换若原始数据为NumPy数组或Python列表，需先转换为PyTorch张量：X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量
大霸王龙·2025-03-17 20:42

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41
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