深度学习人工智能

用于网络安全的生成式 AI：利用 AI 增强威胁检测和响应

这导致了生成人工智能等新技术的发展，这些技术在增强网络安全方面显示出巨大潜力。在这篇博客中，我们将探讨生成式人工智能的概念、它在网络安全中的重要性，以及它如何用于增强威胁检测和响应。
云上笛暮·2025-03-08 06:26

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-03-08 06:21

深度解构：DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘

随着人工智能（AI）领域的快速发展，深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。
威哥说编程·2025-03-08 05:15

T41LQ专为人工智能物联网（AIoT）应用设计，适用于智能安防、智能家居、机器视觉等领域 软硬件资料+样品测试

君正（Ingenic）T系列芯片涵盖多个型号，每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本：1.T23系列：T23N：标准版，适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。T23ZN：佐罗标准版，功能与T23N类似，针对特定市场需求进行了优化。2.T31系列：T31L：简化版，适用于对成本和功耗有严格要求的应用场景。T31N：标准版，适用于广泛的智能视频应用。T31X：
li15817260414·2025-03-08 05:00

人工智能生成内容（AIGC）对程序员的影响

人工智能生成内容（AIGC）对程序员的影响引言AIGC技术正在深刻影响软件开发行业，给程序员带来诸多机遇和挑战。程序员不仅需要适应这些新兴技术，还要有效利用它们来提升自己的工作效率和创新能力。
AmHardy·2025-03-08 04:24

【路径规划】基于A算法和Dijkstra算法的路径规划附Python代码

内容介绍路径规划作为人工智能和机器人技术领域的核心问题之一，在导航、交通运输、游戏开发等领域有着广泛的应用。解决路径规划问题，旨在找到一条从起始点到目标点，并满足特定约束条件（如最短
天天Matlab科研工作室·2025-03-08 04:51

【AI】如何理解与应对AI中的敏感话题：详细分析与实用指南

引言随着人工智能（AI）技术的不断发展，我们在与AI交互时，可能会遇到敏感话题的讨论限制。在许多情况下，AI系统为了避免触及社会、政治或文化敏感点，会对用户输入进行一定的筛选和过滤。
丶2136·2025-03-08 04:47

智能算法安全优化与关键技术实践

内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。
智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
IE06·2025-03-08 02:23

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。
kakaZhui·2025-03-08 02:53

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法，可实现运动
Tina0898·2025-03-08 02:21

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。
有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

开源跨平台大模型工具Ollama的安全隐患

源跨平台大模型工具Ollama的安全隐患及应对策略在当今数字化飞速发展的时代，人工智能技术尤其是大模型的应用已经渗透到我们生活的方方面面。
X.Cristiano·2025-03-08 01:39

第0节 机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习
汉堡go·2025-03-08 01:34

Python常见的第三方库：requests、numpy、pandas

常见的第三方库：requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库，涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。
大数据张老师·2025-03-08 01:00

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。
accurater·2025-03-08 00:49

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。
yyc_audio·2025-03-07 23:42

人工智能之数学基础：对线性代数中逆矩阵的思考？

本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念，它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用，我们可以更好地理解和应用线性代数知识，解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示，我们知道矩阵的作用就是函数，向量a先经过矩阵1进行函数作用，然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c，这个过
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-07 22:03

上线DeepSeek大模型，黄山“大位”智算中心正式点亮

2月28日，智启黄山，算领未来——黄山“大位”智算中心点亮仪式在黄山市大位人工智能计算中心举行，标志着黄山“大位”智算中心正式投入运营。
·2025-03-07 21:32

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率

内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果，通过670亿参数的混合专家架构（Mixture-of-Experts,MoE），在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。
智能计算研究中心·2025-03-07 21:55

Manus学习手册合集【建议收藏】

相比于之前爆火的DeepSeek和ChatGPT这类AI对话工具，Manus是全球首款真正意义上的通用人工智能！没错，就是科幻电影里面能够独立思考，自主运行的人工智能！！
周师姐·2025-03-07 21:23

10个热门AI API（2024年2月）

人工智能（AI）在当今数字时代发挥着重要的作用，为企业带来了全新的机遇和变革。AI不再是一种陌生的科技概念，而是已经渗透到各行各业，成为推动创新和提升效率的关键引擎。
·2025-03-07 21:25

人工智能学习大纲

前言人工智能正以惊人的速度发展，其潜力既令人兴奋，也引人深思。它既可能为解决全球性问题带来希望，也可能带来前所未有的挑战。人工智能时代的到来已是不可逆转的趋势，科幻电影中的某些场景或许将成为现实。
互联网搬砖老肖·2025-03-07 20:47

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。
百态老人·2025-03-07 19:38

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

Manus AI：全球首款通用型 AI Agent 的创新与挑战

1.引言：AIAgent时代的到来人工智能正在从单纯的对话式助手进化为更高级的智能体（Agent），能够自主完成任务，而不仅仅是提供信息或建议。
萧鼎·2025-03-07 19:33

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

AI与大数据融合：技术路径与行业赋能

在此背景下，人工智能技术通过算法突破与算力跃迁，正重塑大数据价值挖掘范式，构建从数据感知到决策闭环的全
互联网Ai好者·2025-03-07 19:28

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型
浪九天·2025-03-07 19:27

AI大模型在职业教育中的应用解决方案

人工智能（AI）作为一种前沿的科技趋势，其大模型技术通过强大的数据处理能力和学习算法，在众多行业中均展现了巨大
中年猿人·2025-03-07 18:54

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

企业数据挖掘平台×DeepSeek强强联合，多种应用场景适用

在科技飞速发展的今天，人工智能领域的每一次突破都如同投入湖面的巨石，激起层层波澜。
泰迪智能科技01·2025-03-07 17:08

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

人工智能（AI）和数据库（DB）在过去的50年里得到了广泛的研究，随着数据库近年来的不断发展，数据库开始与人工智能结合，数据库和人工智能（AI）可以相互促进。
·2025-03-07 16:14

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。3.落地，无人识别，轨道追踪，无人驾驶，（主要解决看的东西）。二：自然语言处理nlp（语音识别）处理（文本）方面解决（说和听的问题），RNN，LSTM，attention，transformer（基于规则的翻译，超越普通
yzx991013·2025-03-07 16:24

C、C++ 与 C# 的区别及应用场景

IT行业的现状和发展趋势在当今的IT行业中，云计算、大数据、人工智能（AI）以及物联网（IoT）等技术正在引领新一轮的技术革新。这些技术
xl.liu·2025-03-07 16:23

【AI学习从零至壹】pytorch基础

张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架
flyyyya·2025-03-07 15:53

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

Agentic：基于DeepSeek V3与R1的智能代理技术深度解析

引言人工智能的快速发展正在重塑我们的技术世界，而智能代理（Agentic）作为AI领域的新兴分支，正以其自主性、适应性和智能化特性吸引着越来越多的关注。
weixin_40941102·2025-03-07 13:45

探索智能边界：深度求索（DeepSeek）技术全景解析与实战指南

引言：智能时代的探路者在人工智能技术持续突破的2023年，一家名为深度求索（DeepSeek）的中国AI公司正在用独特的技术路径重新定义智能边界。
瘸·2025-03-07 13:43

AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省

AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省提示：本系列持续更新中文章目录AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省前言内存节省总结前言随着开始人工智能的学习越来越多，那么再学习过程中，我们应该有一定的基础知识储备
羞涩的小吉他·2025-03-07 13:41

Fine-grained Analysis of Stability and Generalization for Stochastic Bilevel Optimization

Fine-grainedAnalysisofStabilityandGeneralizationforStochasticBilevelOptimization》IJCAI’2024《随机双层优化的细粒度稳定性和泛化性分析》会议介绍IJCAI（InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence，国际人工智能联合会议
再给一碗吧·2025-03-07 13:40
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