处理器深度学习人工智能第6页

Cortex—A8处理器编程模型

一、Cortex—A8处理器模式Cortex-A8体系结构支持8种处理器模式，分别为：模式缩写说明备注用户user正常程序执行模式不能直接切换到其他模式系统sys运行特权操作系统任务与用户模拟相似，但拥有可以直接切换到其他模式等特权管理

bv1315008634·2024-09-10 17:06

【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax

专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.

阿_旭·2024-09-10 16:33

020 现代数据中心的路由与交换架构

引言现代数据中心的设计必须兼顾高性能、高可用性和灵活性，以满足云计算、大数据、人工智能等应用的需求。在这样的背景下，数据中心的路由与交换架构设计显得尤为重要。

Network_Engineer·2024-09-10 16:03

【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

遥感小萌新·2024-09-10 16:32

深度学习之sigmoid函数介绍

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

yueguang8·2024-09-10 16:02

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

连续上多个热搜的chatgpt到底是什么？

近日，一款名为ChatGPT的人工智能聊天机器人火了。ChatGPT能做什么呢？除了简单的对话，它能帮你写代码、写文章、写诗、翻译，只要你能想到...，甚至有人用它来写作业。

高省张导师·2024-09-10 15:08

人工智能与机器学习原理精解【18】

文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一、了解Julia包生态系统二、安装Julia包1.打开JuliaREPL2.使用Pkg包管理器三、使用Julia包四、查找和了解Julia包1.Julia官方文档2.JuliaHub3.Gi

叶绿先锋·2024-09-10 15:26

七十二五·2024-09-10 15:21

【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例

一、机器学习的基本概念定义：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。

@我们的天空·2024-09-10 14:18

从零开始设计一款全新GPU

这可以是图形渲染（如游戏、电影制作）、通用计算（如科学计算、人工智能训练）、嵌入式系统（如移动设备、汽车电子）等。1.2性能目标根据应用场景

jack_201316888·2024-09-10 13:15

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

DL参考资源（二）

antkillerfarm·2024-09-10 13:13

AMD GCN GPU微架构简介

自2012年首次推出以来，GCN架构已成为AMD图形处理器的核心技术之一，广泛应用于桌面显卡、笔记本电脑以及游戏主机（如PlayStation和Xbox）等设备中。

jack_201316888·2024-09-10 12:09

科技早报 | 5G-A在北京正式商用；苹果NFC芯片权限打开；阿里达摩院玄铁推出64位高实时能效RISC-V处理器设计R908 | 最新快讯

罗永浩披露“真还传2.0”：已还8.24亿罗永浩在微博发布长文，披露自己最新的债务进展情况。此前，他因谈论董宇辉与俞敏洪相关话题再度卷入舆论漩涡，发文是有意澄清期间产生的相关诽谤言论。据他所述，目前“真还传”一共还了8.24亿元，具体构成包括直播电商公司的税后现金收入、锤子科技的债务善后团队变卖资产、以及一笔由国有资本投资的6亿元债务。罗永浩表示，团队曾构想以资本化方式偿还这部分债务，但最终因交个

www3300300·2024-09-10 12:37

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

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

山颠海涯·2024-09-10 11:33

【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）

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%。

拓端研究室·2024-09-10 11:03

【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用

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。

@我们的天空·2024-09-10 10:25

SpringMvc参数解析器HandlerMethodArgumentResolver

中真正用于处理业务逻辑的类，也就是常说的、标注了@Controller注解的Controller类；Controller类中使用@RequestMapping(或GetMapping等变种注解)标注的方法称为处理器方法

Yx8080·2024-09-10 09:24

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

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。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析

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。

网安猫叔·2024-09-10 09:18

HandlerMethodArgumentResolver-处理器参数解析

HandlerMethodArgumentResolverspringmvc中仅仅加个@Controller@RequestMaping等注解就可以将普通的java方法成为一个Handler处理器。

后台开发者Ethan·2024-09-10 09:47

ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享

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

树谷-胡老师·2024-09-10 09:46

如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示

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。

AI脑极体·2024-09-10 08:15

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

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》

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-10 08:14

OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现

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。

dzend·2024-09-10 07:04

自动编码器 - Autoencoder

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

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

chuange6363·2024-09-10 05:22

大语言模型的上下文窗口（Context Windows）：对人工智能应用的影响

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。

澳鹏Appen·2024-09-10 05:20

嵌入式面试经典30问：二

1.嵌入式系统中，如何选择合适的微控制器或微处理器？在嵌入式系统中选择合适的微控制器（MCU）或微处理器（MPU）时，需要考虑多个因素以确保所选组件能够满足项目的具体需求。

TrustZone_Hcoco·2024-09-10 05:19

全能型AI与专业型AI：多样性与精专性的博弈

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。

wangzaojun·2024-09-10 04:44

Visual Studio（VS）中使用OpenMP

一、OpenMP简介OpenMP是由OpenMPArchitectureReviewBoard牵头提出的，并已被广泛接受，用于共享内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导性编译处理方案。

我叫柳云烟·2024-09-10 04:12

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】

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

u013250861·2024-09-10 03:09

多模态视野：探索Qwen-VL的70亿参数世界

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。

努力犯错·2024-09-10 03:37

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...

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。

AITIME论道·2024-09-10 03:35

微积分在神经架构搜索中的应用

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。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

第十一届国际分子模拟与人工智能应用学术会议（2023-ICMS&AI）

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。

zzl18864612032·2024-09-10 02:34

开源项目的认识理解

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。

禁默·2024-09-10 01:23

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

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

「已注销」·2024-09-10 00:33

2021-01-02随笔

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。

0清婉0·2024-09-09 23:26

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

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

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

AI科学家：从理论到实践的科研自动化革命

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。

海森大数据·2024-09-09 22:26

跌倒识别：守护公共安全的AI技术应用场景-免费API调用

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。

思通数科x·2024-09-09 22:24

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

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

Ven%·2024-09-09 21:21

基于深度学习的对抗样本生成与防御

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。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

ZYNQ MPSOC FPGA 仿真教程

MPSOC(Multi-ProcessorSystemonChip)是集成了多个处理器（通常是微处理器）的系统芯片，用于处理复杂的应用，如图像处理、网络通信等。2.

行者..................·2024-09-09 20:07

谭晓生解读：AI如何重塑网络安全的未来？

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。

腾讯云开发者·2024-09-09 19:05

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进

简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会

阿里云云栖号·2024-09-09 19:03

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