深度学习人工智能pytorch

揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱

揭开人工智能中Tokens的神秘面纱在人工智能，尤其是自然语言处理（NLP）领域，"tokens"是一个频繁出现且至关重要的概念。对于理解语言模型如何处理和理解人类语言，tokens起着基础性的作用。
东锋1.3·2025-03-01 16:34

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智
山海青风·2025-03-01 16:33

自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念

1.什么是自然语言处理（NLP）1.1NLP的定义自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能（AI）的一个子领域，专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。
山海青风·2025-03-01 16:33

机器学习与深度学习资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
JasonDing1354·2025-03-01 16:59

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

今天的内容主要介绍了PyTorch中的数据处理工具箱及其相关工具的使用方法：1.DataLoader：-DataLoader用于批量处理数据，支持多线程加载数据。
不要不开心了·2025-03-01 16:59

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。
环工人学Python·2025-03-01 15:53

CES Asia 2025：电子行业前沿展望与盛会契机

在全球科技浪潮汹涌澎湃之际，2025年电子行业的消费电子、半导体和人工智能三大关键领域备受瞩目，其发展走向不仅关乎行业兴衰，更蕴含着无数投资机遇，而即将到来的CESAsia2025则成为聚焦这些热点的重要舞台
赛逸展张胜·2025-03-01 15:50

【北京迅为】iTOP-RK3568OpenHarmony系统南向驱动开发-第5章 UART接口运作机制

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2025-03-01 14:19

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术
那年一路北·2025-03-01 14:16

互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述（上）

互联网医疗借助互联网、大数据、人工智能等技术手段，实现了医疗服务的线上化、智能化和便捷化，为患者提供了更加高效、优质的医疗服务。
Allen_LVyingbo·2025-03-01 13:12

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。
FL1623863129·2025-03-01 13:10

Android 开发使用 AI 提升效率

引言在当今快速发展的科技领域，人工智能（AI）正逐步渗透到各个行业。对于Android开发者而言，如何利用AI技术提升开发效率，已成为一个值得探讨的话题。
jiet_h·2025-03-01 13:09

【深度学习】矩阵的核心问题&解析

一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法？问题描述：给定两个矩阵AAA和BBB，编写代码实现矩阵乘法。解法：使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange
大数据追光猿·2025-03-01 12:07

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

用ChatGPT做软件测试随着人工智能（AI）和大规模语言模型（LLM）在软件测试领域的应用日益广泛，测试效率和质量的提升成为业界关注的焦点。
测试者家园·2025-03-01 12:05

2月27日全球科技信息差：技术浪潮下的信息博弈与应对策略

在科技领域，这种不对称性尤为显著，原因在于：技术迭代速度快：例如量子计算、人工智能模型（如DeepSeekR2）的研发进展往往由少数企业或机构主导，公众与普通投资者难以实时掌握动态。
eqwaak0·2025-03-01 11:21

开源AI：驱动人工智能发展的新引擎

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源1.3报告结构与内容概述二、AI开源概述2.1AI开源的定义与内涵2.2AI开源的发展历程2.3AI开源的现状与规模三、AI开源对技术创新的推动3.1促进技术交流与共享3.2降低技术研发成本3.3提高技术透明度与可解释性3.4案例分析：以DeepSeek为例四、AI开源对产业发展的影响4.1重塑产业竞争格局4.2加速产业应用落地4.3促进产业
萧十一郎@·2025-03-01 11:50

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统，旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段（未成熟、成熟、成熟期）。
qq1309399183·2025-03-01 09:12

疯狂python_疯狂 python

本书讲授如何使用免费的资源，如PyGameZero和Ble...文章python人工智能命理20
weixin_39646970·2025-03-01 08:33

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。
黄晓魚·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系
奋力向前123·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（301-400）

1、关于pandas中的Series描述错误的是答案：Series默认没有index2、关于DataFrame描述正确的是答案：DataFrame指数据框，相当于程序中的虚拟Excel表格创建DataFrame后，可以重新指定indexDataFrame允许有缺失值3、在DataFrame中，可以获取某一列的值，也可以获取某一行的值。答案:对4、对于数据框book_info，以下用法有误的是答案：
奋力向前123·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（1-100）

1、涉及变化快慢的问题可以考虑使用导数来分析。答案:对2、导数的几何意义是曲线在某点处切线的斜率。答案:对3、函数在某点的左导数存在，则导数就存在。答案:错4、关于梯度下降算法，下列说法错误的是（）错误:梯度下降算法能找到函数精确的最小值。5、正弦函数的导数是余弦函数。答案：对6、[u(x)×v(x)]'=u(x)'×v(x)'答案：错7、链式法则的步骤可以概况为：分解、各自求导、相乘、回代。答案
奋力向前123·2025-03-01 08:29

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练
AI天才研究院·2025-03-01 07:24

Transformer 代码剖析1 - 数据处理 （pytorch实现）

引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来，在自然语言处理领域引起了巨大的变革。它摒弃了传统的循环结构，完全基于注意力机制，显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先，让我们来看看项目的整体结构：（参考项目代码）transformer-
lczdyx·2025-03-01 06:18

torch对于tensor的常规操作

前言使用pytorch框架，会常操作tensor，以下则是对tensor常规操作的汇总。
何33512336·2025-03-01 06:16

RuntimeError: Couldn‘t load custom C++ ops.This can happen if your PyTorch and torchvision versions

文章目录出现问题问题分析问题解决出现问题File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvision/ops/boxes.py",line40,innms_assert_has_ops()File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvi
万年枝·2025-03-01 06:46

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

从机器幻觉到智能幻觉

机器幻觉与智能幻觉主要是关于人工智能（AI）系统在处理信息和生成输出时，可能会产生的错误认知或“幻觉”现象。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

注意力机制是如何提取有用信息的？

场景：图书馆找书假设你在图书馆里，脑海中的问题是：“我想找一本关于人工智能的书。”（这就是你的查询，Q）。图书馆里的每本书都有一个标签，比如“人工智能入门”或“历史小说”（这些是键，K）。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务
编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统

文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠
~啥也不会~·2025-03-01 06:12

端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构

自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向，近年来取得了显著进展。
AI智能涌现深度研究·2025-03-01 05:08

大模型时代的软件架构设计

引言当今世界，人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展，其中大模型（LargeModels）的崛起尤为引人注目。
AI天才研究院·2025-03-01 05:36

Transformer 代码剖析8 - 编码器模块Encoder （pytorch实现）

一、代码结构总览TransformerEncoder__init__初始化Encoder类forward前向传播super()父类初始化构建词嵌入层self.emb=TransformerEmbedding参数:d_model/max_len/vocab_size/drop_prob/device构建编码层堆栈self.layers=nn.ModuleList循环创建n_layers个Encode
lczdyx·2025-03-01 04:26

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。
mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理

技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。
奔强的程序·2025-03-01 03:17

Crawl4AI：开源的网络爬虫和抓取工

crawl4ai是一个开源项目，旨在帮助用户爬取GitHub上与AI（人工智能）相关的内容。这些内容通常包括AI相关的开源项目、库、资源、论文、教程等。
惟贤箬溪·2025-03-01 01:10

如果GPT-4还只是阿米巴原虫，未来的霸王龙会是什么样？| 赫拉利《智人之上》

还是人工智能？所以，在讨论目前这场信息革命的长期影响之前，让我们先回顾一下它的基础。本文分为三大部分，分别为：我们真的了解计算机吗？计算机正在塑造一个全新的信息
·2025-03-01 01:44

MoneyPrinterTurbo：AI驱动的全自动高清短视频生成框架

它采用人工智能技术，从文案撰写到视频合成实现了全流程自动
萧鼎·2025-03-01 01:06

人工智能未来设计大赛· 大模型专项竞技赛火热报名中！

技术革新临界点已至，大模型生态迎来爆发期当前，全球人工智能产业正经历从“暴力美学”到“精巧工程”的范式跃迁。
·2025-03-01 01:42

阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践

去年4月至9月，阿里云人工智能平台PAI团队与大数据基础工程技术团队合作，构建了基于知识库检索增强的大模型答疑对话机器人，并在阿里云官方答疑链路、研发小蜜、钉钉大数据技术服务助手等多个线上场景上线，显著提升答疑效率
阿里云云栖号·2025-03-01 00:04

继清华大学DeepSeek资料后，北京大学也出了内容主攻提示词和应用场景

这份文件是北京大学关于DeepSeek与AIGC应用的内部研讨系列讲座内容，主要介绍了DeepSeek-R1模型的技术特性、应用场景以及AIGC（人工智能生成内容）的概念、应用和未来趋势。
心灵宝贝·2025-03-01 00:04

人工智能丨ChatGPT 免费开放网络搜索，能否挑战 Google 的搜索霸主地位？

近年来，人工智能的快速发展改变了许多行业，尤其是在信息获取和搜索领域。
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-02-28 23:26

从本地部署到高效交互，深度学习任务这样搞就对了～

文章目录『概要』『干货分享』『技术细节』『DeepSeek概述』『工作站配置』『所实现的功能』『具体实现流程』『短板与前瞻』『总结』『概要』最近团队在搞深度学习相关的研究，遇到了个头大的问题：设备依赖太重
磕盐小宋的日常·2025-02-28 23:54

DeepSeek 解决实际问题，提升自己的技术水平和应用能力

DeepSeek资料大全」资源链接：https://pan.quark.cn/s/1352425b0645「完整版Dee...键整合包」链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2在人工智能领域风起云涌
2501_90739749·2025-02-28 23:53

谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调？手把手教你进阶AI玩家

微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源，但借助正确的工具，在消费级硬件上进行高效训练是可行的。
硅基创想家·2025-02-28 22:51

Anaconda配置tensorflow-gpu教程

最近在入门tensorflow深度学习，配置环境吃了不少苦头，写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda（我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了，结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU
rubisco214·2025-02-28 22:19

PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用

PyTorch常见的损失函数：从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时，损失函数（LossFunction）是不可或缺的“裁判”。
阿正的梦工坊·2025-02-28 22:19

一个游戏程序员的学习资料【转载】

因为自己主要对三维图形引擎,人工智能算法
Snail -Bernoulli·2025-02-28 22:48

Transformer 代码剖析4 - 编码器层实现 （pytorch实现）

一、EncoderLayer-类结构定义参考：项目代码classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super(EncoderLayer,self).__init__()self.attention=MultiHeadAttention(d_model=d_model,n_hea
lczdyx·2025-02-28 22:46
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