机器学习自然语言处理人工智能

如何让大模型更聪明？

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？
原神居士·2024-09-13 21:41

Vue + Django的人脸识别系统

最近在研究机器学习，刚好最近看了vue+Djangodrf的一些课程，学以致用，做了一个人脸识别系统。项目前端使用Vue框架，用到了elementui组件，写起来真是方便。
DXSsssss·2024-09-13 19:28

基于人工智能的智能语音助手

语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块，系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入，并将其转换为系统可以理解的命令或指令。
人工智能发烧友·2024-09-13 19:57

深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！

今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。
努力的光头强·2024-09-13 18:53

【机器学习】必会降维算法之：奇异值分解（SVD）

奇异值分解（SVD）1、引言2、奇异值分解（SVD）2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4算法公式2.5代码示例3、总结1、引言一转眼，小屌丝：鱼哥，就要到每年最开心的节日了：六一儿童节。小鱼：你有啥想法？小屌丝：想法没有，玩的地方倒是想小鱼：拉倒吧，我可不去小屌丝：确定？小鱼：看情况。小屌丝：嘿嘿，难得过节日，我们也得放松一下小鱼：正有此意。2、奇异值分解（SVD）2.1定义奇异值分解（S
Carl_奕然·2024-09-13 17:21

【已解决】Python报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘requests‘

同时结合人工智能GPT排除可能得隐患及错误。作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。公粽号：洲与AI。
程序员洲洲·2024-09-13 16:41

TensorFlow的基本概念以及使用场景

TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。
张柏慈·2024-09-13 15:03

镜舟科技与西南证券合作，构建极速、高效数据平台

《金融科技发展规划（2022-2025年）》明确了高质量推进金融数字化转型的总体思路，云计算、人工智能等新兴技术开始被广泛应用，提升金融服务的便捷性，但随着日益增长的数据体量，数据的存储和处理能力日渐。
镜舟科技·2024-09-13 14:31

2024年最佳编程学习AI工具包

人工智能正在成为当今科技中不可或缺的一部分，因此学习AI编程对于在科技领域取得成功至关重要。由于在教育、灵活性和编程教学能力方面的价值，各种类型的AI套件在2024年引领潮流。
AI真好玩·2024-09-13 14:31

【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘

【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。
ShuQiHere·2024-09-13 14:59

综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”

该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类
硅谷秋水·2024-09-13 14:27

如何让大模型更聪明？

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。
吗喽一只·2024-09-13 13:54

预警提醒并生成日志，便于后期追溯的智慧地产开源了

新人工智能时代将是泛智能时代，覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科
AI服务老曹·2024-09-13 12:44

安装jina，并使用jina的向量化和重排序的功能

pipinstalljina如果需要特定的功能模块，例如自然语言处理相关的向量化模型，可以通过JinaHub获取。
MonkeyKing.sun·2024-09-13 11:41

大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了

在当今人工智能领域，大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。
黑客-雨·2024-09-13 10:05

大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们？

在大数据领域，生成式人工智能（AIGC）的应用正在迅速扩展，改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角，探讨AI工具在这一领域的作用，以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。
阳爱铭·2024-09-13 09:32

机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习

文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?
Efred.D·2024-09-13 08:55

OpenAI正式推出了全新的o1-preview系列，专注于解决复杂问题

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·2024-09-13 08:22

机器学习与深度学习的区别

文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别
eqa11·2024-09-13 06:11

景联文科技：专业数据标注公司，推动AI技术革新

数据标注作为AI技术发展的重要支撑，对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。
景联文科技·2024-09-13 06:36

实现数据卓越：生成式人工智能如何彻底改变数据集成

在当今的数字时代，数据已成为从商业和医疗保健到教育和政府等各个领域决策的基石。收集、分析数据并从中获取见解的能力改变了组织的运营方式，为创新、效率和增长提供了前所未有的机会。什么是数据驱动方法？数据驱动方法是一种依靠数据分析和解释来指导决策和战略制定的方法论。这种方法涵盖了一系列技术，包括数据收集、存储、分析、可视化和解释，所有这些都旨在利用数据的力量来推动组织的成功。主要原则包括：数据收集——从
优维科技EasyOps·2024-09-13 05:56

【网易低代码】第2课，页面表格查询功能

这是一个新课程CodeWave网易低代码通过自然语言交互式智能编程，同时利用机器学习，帮助低代码开发者进一步降低使用门槛、提高应用开发效率【网易低代码】第2课，页面表格查询功能1.拖拽表格组件到页面布局中
Karle_·2024-09-13 03:15

机器学习到底是个啥

机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。
旷_9b08·2024-09-13 02:52

如何使用AIStarter启动器打包并发布AI应用项目【AI软件】

随着人工智能技术的不断进步，越来越多的开发者希望将自己的AI应用项目分享给更多用户。AIStarter启动器提供了一个便捷的平台，帮助开发者轻松完成项目的打包和发布。
ai_xiaogui·2024-09-13 02:38

AIStarter市场指南：项目分享与框架优化【AI绘画、写作、对话、办公、设计】

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的开发者和爱好者希望能够将自己的创意和项目分享给更多人。
ai_xiaogui·2024-09-13 02:08

免费AI工具大全：自动&手动更新教程

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的免费AI工具涌现出来，为用户提供了丰富的选择。然而，如何确保这些工具始终保持最新状态，以便能够享受到最新的功能和修复已知的问题，却是一个值得关注的问题。
ai_xiaogui·2024-09-13 02:38

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
bw876720687·2024-09-13 02:06

【机器学习】朴素贝叶斯

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好
可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

AI技术助长骗局！人脸、声音、视频齐上阵，防不胜防！

随着人工智能的迅猛发展，诈骗团伙的手段也越来越科技化，竟然用上了AI技术！此前，小媛报道了有人用知名男星AI版的声音差点行骗成功的事情。如果画面和声音同时AI化，那岂不是更容易被骗？
njpkhuan·2024-09-13 00:18

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

MATLAB车牌识别系统

该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。
清风明月来几时·2024-09-12 23:19

python的可视化库有哪些,python可视化数据包

众所周知，Python以优雅、简洁著称，入行门槛低，可以从事Linux运维、PythonWeb网站工程师python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势，很多人都想学习Python。
2401_85422942·2024-09-12 23:18

【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）

引言GLM扩展了传统的线性回归模型，使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型
Lossya·2024-09-12 23:47

Python编码系列—Python团队开发工作流：高效协作的艺术

技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-12 22:43

Matlab,Python,Java,C++的比较

适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候
Codefengfeng·2024-09-12 21:37

封睡演义【连载】第一节：纣王和比干和女娲和申公豹

比干是少数知道内情人里罕见的鸽派...除去心脏以外的整个的比干实际上都是女娲所二次创造的人工智能，完美
林家管事·2024-09-12 20:52

A类竞赛-保研-打比赛-机器人及人工智能大赛

大赛简介中国机器人及人工智能大赛属于全国高校学科竞赛A类赛事，由中国人工智能学会、教育部高等学校计算机课程教学指导委员会联合主办，旨在引导和激励广大青年学生弘扬创新精神，搭建良好的科技创新赛事平台，助力人工智能
土豆打工仔·2024-09-12 20:02

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿·2024-09-12 20:32

如何利用人工智能增强API和微服务的云安全

概述API是一组指导方针和协议，用于促进软件应用程序之间的通信。它概述了软件组件交互的方法，简化了开发和集成系统的过程。微服务架构代表了一种将大型应用程序划分为多个服务的软件开发方法。每个服务集中于一个业务功能。它们可以自主开发、部署和扩展。云安全对API和微服务非常重要，其原因如下：（1）数据保护：API和微服务经常处理信息。维护安全性对于保护这些数据免受访问、泄漏或破坏至关重要。（2）用户身份
极道亦有道·2024-09-12 19:27

新技术前沿-2024-国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析

参考国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析20241厂商总览1.1国外(1)OpenAI：GPT-4【美国旧金山的人工智能研究公司】GPT-4于2023年3月14日发布，是千亿级参数的多模态预训练模型
皮皮冰燃·2024-09-12 18:51

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。
我就是全世界·2024-09-12 17:13

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
zjwreal·2024-09-12 17:13

【笔记】自然语言处理NLP---概论

（from人文学院开设课程）目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1
xhanZ·2024-09-12 17:10

大语言模型应用指南：长期记忆

大语言模型应用指南：长期记忆作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能领域的快速发展，大语言模型因其强大的语言生成和理解能力而受到广泛关注
AI大模型应用之禅·2024-09-12 16:05

一维数组 list 呢 ，怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq
zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

元宇宙的重要底层技术

元宇宙的底层技术主要包括：VR/AR、5G/6G、区块链和人工智能。VR/AR是元宇宙的主要交互设备，它将人的视觉、听觉、触觉等感官直接映射到虚拟世界中。
区块链董叔·2024-09-12 15:37

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。
不会代码的小林·2024-09-12 14:22

英伟达黄仁勋最新主题演讲：“机器人时代“已经到来

6月2日，英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋在Computex2024（2024台北国际电脑展）上发表主题演讲，分享了人工智能时代如何助推全球新产业革命。
xwz小王子·2024-09-12 14:22

如何利用AI技术来提升用户的个性化体验和社区参与度？

自然语言处理（NLP）：实现具有AI能力的NLP，创建对用户友好的应用程序，简化用户体验，如客服
Itfuture03·2024-09-12 14:52

【拥抱AI】浅谈Prompt的书写规范及要点

Prompt是一种技术，它通过自然语言处理来引导用户与机器之间的交互。在人工智能领域，Prompt通常用于生成文本，例如对话系统、机器翻译和文本摘要等应用。
奔跑草-·2024-09-12 13:19
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