深度学习人工智能神经网络编辑器第5页

如何利用AI提高内容生产效率?

方向一：自动化内容生成自动化内容生成是一种利用人工智能技术来自动创建文本、图像、音频等内容的方法。以下是一些常见的自动化内容生成方式：基于模板的生成：根据预设的模板和规则来生成内容。

学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

python分布式集群ray_Ray：为人工智能而生的分布式执行框架

许多人工智能算法在计算上都非常密集，并且显示出复杂的通信模式。为此许多研究人员将大部分时间花在构建定制系统上，以高效地在集群中分发代码。然而，定制的系统通常是基于特定的单一算法或算法类。

不死鹰阿江·2024-09-12 04:51

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

Rocky006·2024-09-12 03:46

计算机组成原理：总线技术深度解析

它是连接计算机硬件组件的神经网络，负责协调数据、指令和电源的流动。今天，我们将深入探讨总线的概念、类型、标准以及

努力编程的阿伟·2024-09-12 01:27

ChatGPT+2：修订初始AI安全性和超级智能假设

最初的假设是，通过监管大模型可以使[大部分]人工智能变得安全。但自从ChatGPT推出后的这两年，这一假设被证明是不准确的。

AI科研视界·2024-09-12 01:26

品牌在营销中利用AI的6种方式

人工智能（AI）已经革新了品牌进行营销的方式，提供了与消费者建立联系、个性化体验和优化活动的新机遇和独特机会。从预测分析到客户服务自动化，最新的AI进展正在重塑营销领域。

AI科研视界·2024-09-12 01:55

Pytorch深度学习- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用（小土堆）

Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结

Mr chenxizhi·2024-09-12 00:23

动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms

Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤，便于对图像进行批量预处理或增强。基本用法transforms.Compose接受一个列表，列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。Example:>>>transforms.Com

#include<菜鸡>·2024-09-12 00:51

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

在深度学习与计算机视觉领域，特征调制（FeatureModulation）是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术，尤其是最近几年，它在许多任务中变得越来越重要。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。

eeee~~·2024-09-11 23:16

动手学深度学习（pytorch土堆）-02TensorBoard的使用

1.可视化代码使用了torch.utils.tensorboard将数据记录到TensorBoard以便可视化。具体来说，它将标量数据记录到目录logs中，使用的是SummaryWriter类。代码分解如下：SummaryWriter("logs")：初始化一个TensorBoard的写入器，日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x",i,i)：在循环的每一次迭代

#include<菜鸡>·2024-09-11 23:15

解锁Python中的人脸识别：Face Recognition库详解与应用

在当今的人工智能时代，人脸识别技术已经成为了计算机视觉领域的一项重要应用。无论是在安全监控、社交媒体还是智能设备中，人脸识别都扮演着不可或缺的角色。

码上飞扬·2024-09-11 23:42

【Python】成功解决IndexError: list index out of range

【Python】成功解决IndexError:listindexoutofrange下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！

高斯小哥·2024-09-11 21:34

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition（一）

介绍视觉位置识别的重要性）第二段（VPR的两种常见方法，本文方法结合了两种方法）第三段（本文贡献）第四段（为证明本文方法优越性，进行的测试以及比较）2.RelatedWork相关工作第一段（介绍早期与深度学习的全局图像描述符

醉酒柴柴·2024-09-11 21:32

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

C语言要点归纳

C编译器带一个编辑器，提供编写、管理、开发与测试程序的环境，有时也称为“集成开发环境（IDE）”。在UNIX或Linux上，最常用的的文本编辑器是vi，也可以使用emacs编辑

ChenK21_idea·2024-09-11 21:57

“美国三院院士”迈克尔·乔丹再临外滩大会：AI的发展需要重新定位

“缺乏对集体性、不确定性和激励机制的关注，是当前对人工智能的讨论中缺失的三个方面。”

财经三剑客·2024-09-11 21:57

李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记

读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da

Rrrrrr900·2024-09-11 20:54

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

理论+实践，一文带你读懂线性回归的评价指标

关于作者：饼干同学，某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。0x00前言：本篇内容是线性回归系列的第三篇。

木东居士·2024-09-11 20:49

大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍

在当今人工智能发展的浪潮中，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）凭借其强大的语言理解和生成能力，成为了研究与应用的热点。

微学AI·2024-09-11 19:47

linux编辑器——vim使用方法

文章目录linux编辑器——vim使用方法1.vim的基本概念2.vim的基本操作3.vim正常模式命令集4.vim末行模式命令集5.vim操作总结6.简单vim配置7.参考资料linux编辑器——vim

孤サ月·2024-09-11 19:46

『一洋晨读』第211本书《技术垄断》

一洋晨读《技术垄断》收获与感悟：在日益发展的现代社会，技术越来越对我们的生产、生活产生重要的影响，比如人工智能的发展，使得机器人可以代替很多工人，ETC的高度普及会让高速路收费员下岗。

0aa92092b9b1·2024-09-11 19:18

卷积神经网络工程实践

小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层

路小漫·2024-09-11 19:15

PyTorch中用于神经网络的开源特征可视化工具包

mp.weixin.qq.com/s/CTS3MUkcNTZXbAR2gvkcQw1.设置场景给概览功能的可视化作为一个研究领域，并推出了FlashTorch- 一个开放源码的功能可视化工具包建在PyTorch神经网络

顾北向南·2024-09-11 18:00

NO.470 是否应该为“人工智能”焦虑

今天听“吴晓波频道”，IBM副总裁周忆给大家分享了人工智能时代的几个案例：1/一个葡萄酒酒庄负责人运用了“物联网技术”，实现了精心灌溉和对每一株植物的互联网关怀，所有的数据都汇集到云端，每天都可以判断每一颗葡萄的情况

晴晴董淄博日报·2024-09-11 18:23

十大AI驱动的个人助理：革新生产力和便利性

如今生活节奏快，在科技迅速发展的世界里，使用由人工智能驱动的个人助理来规划日常活动以达到最高效率，已经成为基本需求。这些智能工具，通过人工智能帮助用户更好地规划复杂的日程安排。

AI智东西·2024-09-11 18:09

威斯康星大学教授的这本书把大模型（LLM）一次性讲明白了！

在当今人工智能技术飞速发展的时代，大型语言模型（LLM）作为聊天机器人、文本生成和理解等应用的核心，已经成为研究和商业领域关注的焦点。

AI小白龙*·2024-09-11 18:38

yolov5 +gui界面+单目测距实现对图片视频摄像头的测距

技术栈YOLOv5：用于目标检测的深度学习模型。OpenCV：用于图像处理和单目测距

毕设宇航·2024-09-11 18:07

【机器学习】Python与深度学习的完美结合——深度学习在医学影像诊断中的惊人表现

个人主页：空白诗文章目录一、引言二、深度学习在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一

空白诗·2024-09-11 18:36

Linux中的Vim文本编辑器

Linux中的Vim是一个非常强大的文本编辑器，它提供了丰富的命令来支持各种文本编辑操作。以下是一个Vim常用命令的详细总结，涵盖了基本操作、编辑命令、移动光标、查找替换、保存退出等多个方面。

jun778895·2024-09-11 18:36

.chm 文档打不开

或者，你也可以下载一个CHM编辑器。也可以轻松打开。我遇到的问题一般直接打开的

shijiahang·2024-09-11 17:31

钱是理想的魔咒？为人类造福的openAI十亿美元卖身商业资本

曾经，OpenAI定位非营利组织，要以安全的方式实现通用人工智能，用技术的方式为人类整体谋福，让人类平

机智客·2024-09-11 17:44

大模型时代，新手和程序员如何转型入局大模型行业？

在当今大模型迅猛发展的环境下，人工智能的应用越来越广泛。然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。

我爱学AI·2024-09-11 14:44

深度学习算法，该如何深入，举例说明

深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上，深入理解深度学习需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、微积分）、机器学习基础和深度学习框架原理。

liyy614·2024-09-11 14:12

人工智能聊天机器人未来趋势：AI聊天机器人演变中会期待什么

AI聊天机器人正在改变公司与客户沟通的方式，提供24/7的支持和个性化体验。随着技术的不断发展，AI聊天机器人也在变得越来越复杂和高效。本文将探讨AI聊天机器人的未来趋势，并指出预期将在未来几年塑造其发展的主要创新和发展。了解这些趋势对于希望在AI驱动的客户服务动态领域中保持领先地位的企业和开发者来说至关重要。当前的AI聊天机器人趋势1.自然语言处理的改进在最近过去的一段时间里，自然语言处理（NL

AI甲子光年·2024-09-11 14:37

Windows和浏览器的命令与快捷键

Alt键4、F键四、浏览器快捷键五、关闭Windows防火墙、安全中心和自动更新一、运行常用命令1.基本命令cmd打开命令提示符（cmd命令行控制台）control打开控制面板regedit打开注册表编辑器

伍嘉源·2024-09-11 13:01

python基础学习

第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python

agente·2024-09-11 12:27

机器学习和深度学习区别

机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支，虽然有着紧密的联系，但在多个方面存在显著的差异。

hong161688·2024-09-11 12:55

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

深度学习速通系列:LoRA微调是什么

LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下，通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量，从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理：LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练的低

Ven%·2024-09-11 11:47

基于深度学习的基因组数据分析

基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据，帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。

SEU-WYL·2024-09-11 11:16

在 Linux 中如何检查正在运行的进程

这些应用程序可能包括浏览器、代码编辑器、终端、视频会议应用程序或音乐播放器。对于你打开的每个软件应用程序或你运行的命令，它都会创建一个进程或任务。

IT孔乙己·2024-09-11 10:12

基于深度学习的信号滤波：创新技术与应用挑战

在众多信号处理技术中，基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角，成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。

逼子歌·2024-09-11 10:09

SSD目标检测系统

首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果

月见樽·2024-09-11 09:36

两分钟带你了解分账系统收费标准

随着大数据、人工智能、云计算等新兴技术愈发成熟，各行各业数字化、智能化改造升级既是大势所趋也是顺势而为。包括电商行业、共享行业、商业综合体、景区等许多业态都纷纷接入分账系统，助力自身业务进行转型升级。

cjwi774·2024-09-11 08:57

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