机器学习编译器人工智能

AI大模型：开源与闭源的激烈交锋与未来展望

在人工智能的浩瀚星空中，大模型作为技术的璀璨明珠，正引领着行业变革的浪潮。
花生糖@·2024-08-26 12:58

Claude 与 ChatGPT：哪个更适合学术写作，深入对比分析

人工智能写作助手已成为学者、研究人员和学生的强大资源。Anthropic的Claude和OpenAI的ChatGPT是该领域的两大主要参与者。
智写AI·2024-08-26 12:27

研究人员利用ChatGPT的强大功能，创建数字病理学AI工具

丹娜—法伯癌症研究所和威尔康奈尔医学院的科学家开发并测试了针对数字病理学的新型人工智能工具。数字病理学是一个相对较新的领域，它使用由组织样本创建的高分辨率数字图像来诊断疾病并为治疗决策提供参考。
智写AI·2024-08-26 12:57

人工智能与人类——读《今日简史》第一章有感

人工智能与人类在过去、现在、未来究竟是怎样一种竞争关系？又是在那些方面哪些领域与人类竞争？最终可能的相处模式究竟是怎样？
努力的石头·2024-08-26 12:26

【Nature】在科研中应用ChatGPT：如何与数据对话

随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLMs）正逐渐成为科研领域的一种创新工具。这些模型通过自然语言处理技术，使得研究人员能够以直观的方式与数据进行交互，从而简化了数据分析和解释的过程。
智写AI·2024-08-26 11:23

如何提升大模型的智能水平？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？
刷刷刷粉刷匠·2024-08-26 11:21

你眼中的IT行业现状与未来趋势

从人工智能、云计算、大数据、人工智能到物联网、5G通信和区块链，这些技术正在重塑我们的生活和工作方式。同时，数字化转型正在成为企业生存和竞争的关键，推动了更多传统行业向数字化、智能化转型。
刷刷刷粉刷匠·2024-08-26 11:51

PhotoZoom Pro 9：AI加持让图像放大革命性飞跃 PhotoZoom下载

PhotoZoomPro9发布PhotoZoom9创新技术，卓越体验PhotoZoomPro9的S-SplineMaxAI技术，利用最新的机器学习技术，实现AI驱动的图像放
雨林谷·2024-08-26 11:20

极速安装的艺术：使用 Mamba 革新你的 Conda 环境管理

标题：极速安装的艺术：使用Mamba革新你的Conda环境管理引言在数据科学和机器学习领域，Conda是一个广受欢迎的包管理器和环境管理器。
2401_85742452·2024-08-26 09:40

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航
太阳城S·2024-08-26 08:36

在sklearn中如何实现参数网格搜索（GridSearch）？

深入理解Scikit-learn中的参数网格搜索（GridSearch）引言在机器学习模型的开发过程中，超参数的调整对于模型性能有着至关重要的影响。
2401_85761762·2024-08-26 08:34

小琳AI课堂：AIGC

今天我们来聊聊一个超级热门的话题——AIGC，也就是人工智能生成内容。
小琳ai·2024-08-26 07:59

小琳AI课堂：AIGC技术商业化及其在各行业发展

大家好，这里是小琳AI课堂，今天我们来聊聊AIGC（人工智能生成内容）技术的商业化及其在各行业的发展趋势。AIGC是如何商业化的？
小琳ai·2024-08-26 07:58

小琳AI课堂：AI（人工智能）和AIGC（AI生成内容）的关系

今天我们来探讨一下AI（人工智能）和AIGC（AI生成内容）之间的关系，这是一个非常有趣且深入的话题。
小琳ai·2024-08-26 07:58

基于spark+hadoop+hive大数据分析的电影推荐系统的设计与实现

部分代码如下：**总结****大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦****有问题评论区交流**一、开发介绍1.1开发环境技术栈：spark+hadoop+hive离线ETL+在线数据分析(OLAP)+流计算+机器学习
毕设木哥·2024-08-26 06:26

【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索

文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
E绵绵·2024-08-26 06:25

使用书生万象InternVL大模型进行自定义视频数据集微调时没有petrel_client导致NoneType异常

使用书生万象InternVL大模型进行自定义视频数据集微调时没有petrel_client导致NoneType异常1、项目  7月4日下午，世界人工智能大会科学前沿论坛，代季峰老师代表InternVL研究团队发布了
菜b杨·2024-08-26 06:54

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

保护隐私，释放智能：使用LangChain和Presidio构建安全的AI问答系统

保护隐私，释放智能：使用LangChain和Presidio构建安全的AI问答系统在人工智能（AI）飞速发展的今天，AI问答系统已经成为企业与客户互动的重要工具。
2401_85763803·2024-08-26 05:45

《机器学习》—— OpenCV 对图片的各种操作

文章目录1、安装OpenCV库2、读取、显示、查看图片3、对图片进行切割4、改变图像的大小5、图片打码6、图片组合7、图像运算8、图像加权运算1、安装OpenCV库使用pip是最简单、最快捷的安装方式pipinstallopencv-python==3.4.2还需要安装一个包含了其他一些图像处理算法函数的opencv扩展库pipinstallopencv-contrib-python==3.4.2
张小生180·2024-08-26 05:44

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。
风跟我说过她·2024-08-26 05:43

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

Association）D.预测（Prediction）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

人工智能开源库有哪些

Scikit-learn：用Python编写的机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法
openwin_top·2024-08-26 02:59

通过python调用谷歌官方翻译API满足外贸需求

机器学习技术：借助先进的机器学习技术，google可以根据海量用户的翻译数据不断优化和提升翻译的准确性，使其翻译结果更
探数API数据·2024-08-26 02:58

C++面试基础系列-inline内联

系列文章目录文章目录系列文章目录C++面试基础系列-inline内联Overview1.inline介绍1.定义内联函数2.内联函数的声明与定义3.编译器的自由裁量权4.内联变量5.模板函数自动内联6.
WeSiGJ·2024-08-26 01:54

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All
zhangbin_237·2024-08-26 01:20

持续创新：AWS块存储的简史

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·2024-08-26 00:48

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。
九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。
生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

深入探索数据结构技术：理论、实践与应用

导语数据结构作为计算机科学的基础核心领域，不仅深刻影响着算法的设计与效率，而且在软件开发、数据分析、人工智能等诸多领域中扮演着关键角色。
小码快撩·2024-08-25 22:34

《人工智能与自然语言处理：开启智能交流新时代》

在当今科技迅猛发展的时代，人工智能已经成为了各个领域的热门话题。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《当人工智能牵手新兴技术：安全挑战与应对之策》

在科技日新月异的今天，人工智能的发展势头迅猛，而当它与其他新兴技术如生物技术、纳米技术等相结合时，一场前所未有的科技革命似乎正在悄然酝酿。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《打破信息茧房：确保人工智能推荐系统的多元化与公正性》

在当今数字化的时代，人工智能推荐系统已经成为我们获取信息、产品和服务的重要渠道。从社交媒体的内容推荐到电商平台的商品推荐，这些系统在为我们提供便利的同时，也带来了一个潜在的问题——信息茧房效应。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《确保人工智能决策的公正与透明：打破技术黑箱的探索》

在当今数字化、智能化的时代，人工智能已经深度融入我们的生活和社会的各个领域，从金融信贷评估到司法判决辅助，从招聘筛选到医疗诊断。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《人工智能时代：金融投资决策的潜在系统性风险及防范策略》

在当今数字化飞速发展的时代，人工智能（AI）在金融领域的应用日益广泛，特别是在投资决策方面展现出了巨大的潜力。然而，随着其影响力的不断扩大，我们也必须警惕潜在的系统性风险。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《跨越文化与语言的鸿沟：人工智能的挑战与机遇》

人工智能作为一项具有变革性的技术，在应对这些差异方面发挥着越来越重要的作用，但同时也面临着诸多困难。语言是文化的载体，每种语言都蕴含着独特的文化内涵、价值观和思维方式。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

反无人机技术综述：通信技术与人工智能的融合

来源:无人争锋近年来，智能无人系统的发展日新月异。在俄乌冲突这一现代战争中，双方都大规模使用了无人机执行多样化任务，包括侦查、打击和情报搜集等。无人机为战场带来了前所未有的洞察力，从而改变了传统的战略和战术。因此，反无人机技术的研究和发展变得尤为重要。图1展示了一套当前广泛采用的反无人机系统架构。反无人机技术的现状为了有效应对无人机技术的挑战，研究人员已经开发了多种反无人机技术。这些技术主要分为两
人工智能学家·2024-08-25 21:59

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow在Python中的使用非常广泛，因为Python是机器学习和数
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

《探秘神经网络：人工智能的强大引擎》

在当今科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了热门话题，而神经网络作为人工智能的重要组成部分，正发挥着越来越关键的作用。那么，什么是神经网络呢？它在人工智能中又有哪些令人瞩目的应用呢？
程序猿阿伟·2024-08-25 21:57

【c/c++】c/c++通过取消结构体字节对齐的方法，实现高效的解析协议和打包协议

在解析协议和发送协议的时候效率会很高，但是实际测试发现成员变量长短不同时，在内存分配时，编译器会进行内存对齐。导致发送的数据会有多余的00存在。这时候我们用取消结构体字节对齐的方法可以解决这个问题。
莲花码农·2024-08-25 21:27

详解柔性数组

例如：structstr{intlen;chararr[0];//如果编译器报错，则改成chararr[];};紧接着产
melonyzzZ·2024-08-25 20:20

[感悟]关乎未来的思考，四次工业革命

最近在读吴军的《态度》，其中第五篇章提及第四次工业革命，特有此文第四次工业革命，机器智能（又称人工智能）。
时而宁静·2024-08-25 19:48

markdown使用

使用简介目录标题字显示代码块引用列表无序列表有序列表子集链接插入网址插入图片表格画图饼图流程图备忘录简介markdown是一种新兴的文本格式它有一点像是word与html的融合，它通过结合特殊符号的方式来实现字体变换连接导入等功能极大的提高了输入效率，本人一直用它来写博客，我自己用的编译器是
小橞·2024-08-25 19:43

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择
盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(
wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。
极客李华·2024-08-25 17:35

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。
whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
ok的ok路·2024-08-25 16:00

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。
乔丹搞IT·2024-08-25 16:27
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