实验人工智能matlab 第7页

本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比

本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）的应用场景日益广泛。

MaxCode-1·2025-02-15 12:35

Apache Iceberg 与 Apache Hudi：数据湖领域的双雄对决

数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素，提供了一个统一的平台，支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。

夜里慢慢行456·2025-02-15 12:35

deep seek

1.介绍:DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型，拥有强大的自然语言处理能力，能够理解并回答问题，还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。

m0_69576880·2025-02-15 12:59

RWKV Runner：让RNN-LLM模型触手可及

在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分，尤其是大语言模型（LLM）在自然语言处理中的广泛应用。

步子哥·2025-02-15 11:57

标贝科技参编国内首个AIGC大模型功能测试标准

近日，由山东省人工智能协会、青岛市人工智能产业协会携手发布了国内首个针对生成式人工智能（AIGC）大模型测试的团体标准——《生成式人工智能（AIGC）大模型功能测试指标体系》。

标贝科技·2025-02-15 10:18

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法

1.1算法特点1.2检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数2.4.1DOG函数的2.5关键点描述及匹配3.实验以及总结

-shiba-·2025-02-15 10:17

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

一、前言随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）已广泛应用于各种实际场景中，特别是在安全、金融、医疗等领域。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

2025年人工智能，自动化与机械工程国际学术会议（AIAME2025）

早鸟通道开启：2025年人工智能，自动化与机械工程国际学术会议（AIAME2025）2025InternationalConferenceonArtificialIntelligence,Automation

研发家科研服务平台·2025-02-15 09:41

使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理

使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理技术背景介绍在人工智能的领域中，模型推理的计算资源需求非常高。传统的CPU在处理大规模语言模型（LLM）时效率较低，GPU成为了首选。

qahaj·2025-02-15 07:54

量子计算 for Everyone？Amazon Braket 如何降低技术门槛？

它被视为计算领域的颠覆性突破，能够解决经典计算机难以处理的复杂问题，如优化算法、材料科学、人工智能、金融建模等。

Anna_Tong·2025-02-15 07:19

硅谷新潮流：“Vibe Coding” 让AI写代码

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。

新加坡内哥谈技术·2025-02-15 07:48

行业洞察 | 你的耳机能进行骨传导声纹识别吗？

随着人工智能的发展，对于声纹识别很多人已不陌生。声纹识别是将声信号转换成电信号，再通过计算机进行识别。

Magic Data·2025-02-15 06:14

Chrome将网页保存为PDF的实战教程

现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

爱编程的喵喵·2025-02-15 04:31

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据

AI记忆·2025-02-15 03:17

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向，旨在通过结合多模态数据（如视觉、语言、音频等）来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。

沃恩智慧·2025-02-15 03:15

哈夫曼码编、译码器

实验内容问题描述：利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码。

misty youth·2025-02-15 02:43

AI大模型DeepSeek本地部署及使用

AI大模型DeepSeek本地部署及使用作者：行癫（盗版必究）一：认识DeepSeek1.什么是DeepSeekDeepSeek中文名深度求索，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司对外开源，性能对齐

zy_xingdian·2025-02-15 02:41

【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning作者：DeepSeek-AI团队（联系邮箱：[email protected]）发表时间与出处：2024年，AIME2024（人工智能与数学教育国际会议

大表哥汽车人·2025-02-15 02:40

AI赋能前端开发：团队协作的全新模式

近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，深刻地改变着软件开发的模式，特别是前端开发领域。在快速迭代的互联网时代，高效的团队协作对前端项目的成功至关重要。

梦游人·2025-02-15 02:07

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

硬件介绍华为自研NPUAscend910，即昇腾910AI处理器（简称NPU），根据官方介绍，是在2019年发布的人工智能（AI）专用的神经网络处理器，其算力高达256T，最新款算力高达310T，是业界主流芯片算力的

Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

清华大学DeepSeek资料爆火：一场技术、舆论与时代情绪的共振

其背后折射出的，既是中国人工智能领域发展的新里程碑，也是公众对科技自主创新的深层期待。一、技术突破：中国

·2025-02-15 02:07

matlab 代码通过有限差分法模拟了二维非稳态导热问题，并将初始时刻、最终时刻的温度分布以及温度场随时间的变化进行了可视化展示

clc;clearall;closeall;xlength=1;%x方向长度ylength=1;%y方向长度a=1e-4;%导温系数nx=15;%x方向网格数目ny=15;%y方向网格数目deltax=xlength/nx;%x方向单个网格长度deltay=ylength/ny;%y方向单个网格长度t=1600;%总时间nt=150;%时间步长deltat=t/nt;%时间步%给网格点编号，定义边

go5463158465·2025-02-15 02:36

AI赋能前端开发：重塑工作环境，拥抱高效未来

随着人工智能技术的飞速发展，各行各业都经历着深刻的变革。前端开发领域也不例外，AI写代码工具的兴起正以前所未有的速度重塑着我们的工作方式，带来更高的效率和更灵活的工作环境。

botar·2025-02-15 02:06

水下 SLAM 定位模组的设计与实现

接着，介绍了模组的实现过程和实验结果，通过实际测试验证了模组的性能和可靠性。最后，对未来的研究方向进行了展望。关键词：水下SLAM；定位模组；传感器；数据融合2.引言2.1.研究背

赵谨言·2025-02-15 01:03

基于 SVPWM 的异步电机直接转矩控制系统的研究与仿真

接着，通过仿真实验对系统进行了验证和分析，结果表明该系统具有良好的动态性能和稳态精度。最后，对研究工作进行了总结，并指出了未来的研究方

赵谨言·2025-02-15 01:03

2月第五讲：深度剖析 Python 编程中的数据处理与机器学习应用

Python作为一种高级编程语言，以其简洁、易读、功能强大等特点，在数据处理、机器学习、人工智能等众多领域得到了广泛的应用。

2501_90442144·2025-02-15 01:33

AI赋能前端性能优化：效率与体验的完美平衡

幸运的是，人工智能（AI）技术的兴起为我们提供了解决这些问题的全新途径，特别是AI代码生成器的出现，为前端性能优化带来了革命性的变革。……AI辅助前端性

2401_89760565·2025-02-15 01:03

AI代码生成器如何提升前端开发效率及工作满意度

近年来，人工智能技术飞速发展，深刻地改变着各个行业，前端开发领域也不例外。越来越多的开发者开始使用AI写代码工具，借助AI的力量提升开发效率，优化工作流程。

2401_89757965·2025-02-15 01:02

|网络安全|网络安全学习方法

2、勤做实验勤抓包目前各大网络和安全厂商都有对应的模拟器，不再需要硬件支持就可以在电脑

网络安全King·2025-02-15 01:02

在DeepSeek面前，还需要学习.NET吗？

随着人工智能技术的快速发展，像DeepSeek这样的大模型不断涌现，给技术领域带来了新的变革和挑战。与此同时，.NET作为微软推出的成熟技术平台，也有着自己独特的地位和价值。

dotNET跨平台·2025-02-15 01:59

rpx与px换算

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站rpx单位是微信小程序中css的尺寸单位，rpx可以根据屏幕宽度进行自适应。规定屏幕宽为750rpx。

璞~·2025-02-15 01:28

［每日动态］科技新闻每日信息差2025年2月14日

2025年2月14日，全球科技界迎来了多项重要进展，从人工智能到量子计算，从医疗科技到太空探索，这些动态不仅塑造了未来的技术格局，也为普通人提供了新的机遇。

我的青春不太冷·2025-02-15 00:55

2021-05-22

实验五查找的应用1、实验目的：1、掌握各种查找（顺序、二分法）方法及适用场合，并能在解决实际问题时灵活应用。2、增强上机编程调试能力。2、问题描述1.分别利用顺序查找和折半查找方法完成查找。

七十二计·2025-02-14 23:49

实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练

本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~，由于pytorchLightning多机多卡示例很少，因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。

晓岚和雪·2025-02-14 23:48

利用Blackbox AI让编程更轻松

引言随着人工智能技术的发展，AI已经成为工作中不可缺少的工具之一。俗话讲“术业有专攻”，对AI来说当然也是如此。由于训练集、调教等方面的差别，不同的AI适用的工作也不尽相同。

·2025-02-14 22:03

AI 如何改变职场：从增强到重塑工作的未来

这也说明，人工智能（AI）正在加速改变职场。无

塞大花·2025-02-14 22:07

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

奋力向前123·2025-02-14 21:31

CTF-WEB: 利用Web消息造成DOM XSS

').innerHTML=e.data;});这行代码的作用是将接收到的消息内容（e.data）设置为id为'ads'的元素的HTML内容那么在受害者段执行如下代码会导致DOM污染','*')">参考实验

A5rZ·2025-02-14 21:57

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。在这个领域，有一个理论：没有免费午餐(NoFreeLunch，NFL)理论。它从逻辑上证明了不存在最适合解决所有优化问题的元启发式算法。换句话说，特定的元启发式可能在一组问题上显示出非常有希望的结果，但相同的算法可能在

88号技师·2025-02-14 20:55

python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍

前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI

weixin_39778582·2025-02-14 20:54

【前端开发学习笔记17】使用ai

（包括ChatGPT也是研发了多年的产物）AI本质是智能工具（认识）：人工智能辅助，可以提升效率，但不具备思想意识，无法从零到一取代人类工作AI一定会淘汰掉一部分人：但一定会衍生出新的职业方向，逆水行舟

wei387245232·2025-02-14 19:14

DeepSeek系列模型大比拼：谁是你的最佳选择？

在人工智能领域，DeepSeek系列模型凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，逐渐成为市场中的热门选择。

BuluAI·2025-02-14 19:10

PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析：全面比较两大深度学习框架，助你选择最适合的工具

在人工智能的浪潮中，深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。