深度学习人工智能编辑器

瞄准K12阶段，日本生成式AI会弯道超车吗？

指南全名为《中小学阶段生成式人工智能使用指南》，指南很长，涉及内容大体涵盖了生成式AI的基本理念、学校使用生成式AI的注意事项、教师与学生该如何使用AI等。在当前，人工智能的趋势是不可阻挡的。
科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手
网络安全我来了·2025-01-19 09:23

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

AIGC与劳动力市场：技术进步与就业结构的重塑

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是生成式AI（AIGC），劳动力市场正经历前所未有的变革。从内容创作到自动化生产线，几乎每个行业都在经历一场技术的洗礼。
蒙娜丽宁·2025-01-19 08:41

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。
cxr828·2025-01-19 07:09

2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛

前言随着大数据、人工智能的发展，人们步入了新的时代，逐渐走上科技的巅峰。
网安墨雨·2025-01-19 07:35

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

AI技术架构：从基础设施到应用

人工智能（AI）的发展，正以前所未有的速度重塑我们的世界。了解AI技术架构，不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑，还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。
fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

把研发中心建到德国慕尼黑！中国智能车的诺曼底登陆开始了

不久前的理想AITalk上，李想称要“做一家人工智能企业”，当前大规模的技术加码，就是在一步步兑现。
·2025-01-19 06:00

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32
shanks66·2025-01-19 04:38

离线免费最新超长AI视频模型！一句话即可生成120秒视频，免费开源！只需要一张照片和音频，即可生成会说话唱歌的AI视频！能自行完成整个软件项目的AI工具，以及 Llama 3 在线体验和本地安装部署

StreamingT2V（StreamingText-to-Video）模型是一种将文本描述转换为视频内容的人工智能技术。
代码讲故事·2025-01-19 04:35

国产编辑器EverEdit - 扩展脚本：关闭所有未修改文档

1扩展脚本：关闭所有未修改文档1.1应用场景  当用户打开过多文档时，部分文档已经修改，而大部分没有修改，为了减少在众多已打开文档中来回跳转的不便，可以将没有修改的文档全部关闭，但目前提供的快速关闭窗口的功能只有关闭全部窗口、关闭其他窗口。一个常见的场景，用户新建了几个文档，每个都用来临时放一些文字，根本不想保存到磁盘上，但暂时也不想丢掉，同时又处于编辑和查阅其他文档的工作中，此时如果想清理打开的
彩虹小黑馬·2025-01-19 04:03

国产文本编辑器EverEdit - 如何给小众语言开发大纲分析脚本

很多做的比较好的文本编辑器通过支持ctags工具，编辑器直接读取ctags的分析结果，即可在大纲面板显示大纲，但是对于一些小众语言，ctags并没有提供支持，如果没有很好的IDE支持，
彩虹小黑馬·2025-01-19 04:32

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。
机器懒得学习·2025-01-19 04:29

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？
皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。
好评笔记·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
好评笔记·2025-01-19 03:25

RPA财务机器人是什么，RPA的具体应用场景有哪些？| 实在RPA研究

越来越多的人工智能及超自动化技术在企业财务工作中得以普及应用，以提升财务工作效率，促进财务部门实现全面数字化转型。RPA财务机器人是什么？
实在智能RPA·2025-01-19 03:22

全球人形机器人的创新发展与未来趋势

随着科技的迅猛进步，人形机器人作为人工智能与机器人技术交汇的产物，正在全球范围内引发广泛关注。
Gearidea·2025-01-19 03:21

国产编辑器EverEdit - 文字对齐

1文字对齐1.1应用场景  EverEdit内建的对齐功能，以80字符宽度为限，对每行的内容进行居左、居中、居右排列。说明：该功能会导致代码缩进丢失，请谨慎使用！菜单示意：  这个功能并不是按列对齐，如果要使用按列对齐可以安装扩展脚本：扩展：按列对齐。一种可用的场景是在列粘贴时，为了保证粘贴内容是对齐的，可以先通过向右对齐，再使用列选择，这样的内容是比较整齐的。1.2向左对齐使用方法步骤1：选中要
彩虹小黑馬·2025-01-19 02:47

处理解决运行前端脚手架工程报错： ‘vue-cli-service‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。附带 Linux

vue-cli-server那么就安装它即可，注意安装完毕需重启编辑器启动项目，避免依赖添加不生效问题????2、如果package.json配置有?
m0_74825746·2025-01-19 01:08

神经网络初始化 (init) 介绍

Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中
迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

5分钟搞定Spring AI支持SpringBoot快速构建人工智能AI应用_springai_springboot_AI应用

此外，文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板，构建一个可操作的示例，让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI：
web17886480312·2025-01-18 23:52

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术，能够生成类似人类对话响应的工具。
laopeng301·2025-01-18 23:20

《智守数据堡垒——AI驱动的MySQL数据治理合规框架》

今天，我们将探讨一种创新性的解决方案——利用人工智能（AI）技
墨夶·2025-01-18 22:06

Pytorch 三小时极限入门教程

一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。
power-辰南·2025-01-18 20:43

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库
雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

实战设计模式之命令模式

1、需要支持撤销、重做操作的应用程序，比如：文本编辑器、绘图程序等。2、操作可以被放入队列中，并按顺序或特定条件执
希望_睿智·2025-01-18 19:07

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。
stsdddd·2025-01-18 19:35

深度学习(1)

一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码GPU：pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等

**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释：注释说明：该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具，主要功能包括：数据集格式转换：提供多种脚本，将不同格式的
qq1309399183·2025-01-18 17:54

NVIDIA下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺 晶体管超1400亿

据媒体报道，NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构，将会采用5nm工艺制程，晶体管多达1400亿个，面积核心达到了900平方毫米，是有史以来最大的GPU。
Java小海.·2025-01-18 17:54

NVIDIA Hopper解说

NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的最新一代GPU架构。
白总Server·2025-01-18 17:24

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。
maopig·2025-01-18 17:52

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

【LLM】大语言模型（LLMs）

大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。
林九生·2025-01-18 17:21

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

GPT-4：开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来，人工智能领域经历了显著的突破。
少林码僧·2025-01-18 16:12

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 16:11

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-18 16:10

如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon

如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet
qianchess·2025-01-18 15:33

3D UNet和Swin-UNETR

3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。
学無芷境·2025-01-18 14:29

推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

推荐3DUNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！
滑辰煦Marc·2025-01-18 14:57

锐捷路由器网关RG-NBR6135-E和锐捷交换机 Ruijie Reyee RG-ES224GC 电脑登录web方法

2025年1月17日22:29:35最近淘了点东西，准备在家里搞一套深度学习的服务器，先把网关和交换机搞到了锐捷路由器网关RG-NBR6135-E电脑登录web方法在拿到机器的时候，如果不是全新建议拿根牙签
zh7314·2025-01-18 13:49

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。
Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

基于生成式人工智能的网联自动驾驶：通感融合决策技术

【摘要】探讨了生成式人工智能在网联自动驾驶技术中的潜在价值。现有研究主要侧重于传统感知决策和车联网技术，但却忽视了生成式人工智能在推动自动驾驶方面的重要作用。
罗伯特之技术屋·2025-01-18 13:17

人工智能英语学习笔记

基础篇单词mythologyn.ancientmythsingeneral;ideasthatmanypeoplethinkaretruebutthatdonotexistorarefalse神话Examples:AsatyrishalfmanandhalfgoatinGreekandRomanmythology.在希腊和罗马神话中，森林之神是半人半羊的样子。Thishasbeenwellillu
「已注销」·2025-01-18 12:14

深度学习模块C2f代码详解

C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。这个模块是一个改进的CSP（CrossStagePartial）Bottleneck结构，旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对C2f类的详细解释：类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

从小白到高手：人工智能学习中的挑战与突破

引言：人工智能学习之路充满挑战学习过程中常见的问题与困境环境安装与配置问题简单报错反复调试，时间浪费大学习进度慢，难以找到合适的方向网上资料过多，选择困难导师催进度，任务压力大不敢多问：与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节
博雅智信·2025-01-18 12:44
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