深度学习多模态融合

深度学习--Transformer和BERT区别详解

Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全摒弃了循环和卷积结构，依赖于自注意力机制和并行化的处理方式，极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

基于深度学习的环境数据分析

基于深度学习的环境数据分析利用深度学习技术处理和分析大量复杂的环境数据，以揭示隐藏的模式、趋势和关系，进而支持环境监测、管理和决策。
SEU-WYL·2024-08-26 08:05

小琳AI课堂：AIGC

首先，我们要明白，AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章，它融合了人工智能、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。
小琳ai·2024-08-26 07:59

小琳AI课堂：AI（人工智能）和AIGC（AI生成内容）的关系

AI的关键技术包括机器学习、深度学习和自然语
小琳ai·2024-08-26 07:58

基于深度学习的生产流程自动化

基于深度学习的生产流程自动化是一种将深度学习技术应用于工业生产流程中，以实现更高效、智能化和自适应的生产管理和控制的方式。
SEU-WYL·2024-08-26 07:58

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)

(2).多尺度信息融合：该机制引入了多尺度卷积操作，包括不同大小的卷积核（如5x5、1x7
小李学AI·2024-08-26 07:27

【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索

文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
E绵绵·2024-08-26 06:25

使用书生万象InternVL大模型进行自定义视频数据集微调时没有petrel_client导致NoneType异常

它是目前已知性能最强的开源多模态大模型(见数值对比表），也是国内首个在MMMU（多学科问答）上突破60的模型。数学基准MathVista的测试中
菜b杨·2024-08-26 06:54

理解RESTful架构

互联网的兴起，使得这两个领域开始融合，现在我们必须考虑，如何开发在
GarfieldEr007·2024-08-26 06:21

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

Stable Diffusion快速安装及prompt的使用

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成技术，它可以生成高质量的图像。以下是一篇快速安装教程，适合初学者理解和操作。什么是StableDiffusion？
老童聊AI·2024-08-26 04:41

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

（Association）D.预测（Prediction）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

2019-06-03

这也是田江雪认为的私域流量增长动力来源——未来的零售增长更多来自于线下超80%的商品交易，而私域能更便捷地融合线上线下，并以更好的技术手段刺激这部分的总额增长。私域正是小程序商城打出
君临天下夜未央·2024-08-26 03:00

人工智能开源库有哪些

TensorFlow：由Google开发的深度学习库，提供了丰富的工具和API，支持CPU和GPU计算。PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。
openwin_top·2024-08-26 02:59

《当人工智能牵手新兴技术：安全挑战与应对之策》

然而，这种融合也带来了一系列新的安全挑战，值得我们深入探讨和警惕。一、人工智能与生物技术结合的安全挑战1.生物数据安全风险人工智能在生物技术领域的应用，如基因测序和分析，产生了大量的生物数据。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

《5G 与区块链融合：智能城市服务质量的飞跃》

在科技飞速发展的时代，5G技术的普及正以前所未有的速度改变着我们的生活，而区块链技术的兴起也为各领域带来了创新的解决方案。当这两种前沿技术相互结合，将为智能城市的发展注入强大动力，显著提升服务质量，开创更加便捷、高效和安全的城市生活新篇章。5G技术以其高速率、低延迟和大容量连接的特点，为智能城市中的各种设备和应用提供了强大的通信支持。从智能交通系统到远程医疗服务，从智能家居到工业物联网，5G使得大
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

深度学习多GPU训练原理

详细参考《动手学深度学习》P233，8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里，把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。
浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

反无人机技术综述：通信技术与人工智能的融合

来源:无人争锋近年来，智能无人系统的发展日新月异。在俄乌冲突这一现代战争中，双方都大规模使用了无人机执行多样化任务，包括侦查、打击和情报搜集等。无人机为战场带来了前所未有的洞察力，从而改变了传统的战略和战术。因此，反无人机技术的研究和发展变得尤为重要。图1展示了一套当前广泛采用的反无人机系统架构。反无人机技术的现状为了有效应对无人机技术的挑战，研究人员已经开发了多种反无人机技术。这些技术主要分为两
人工智能学家·2024-08-25 21:59

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由GoogleBrain团队开发，并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种深度学习任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--自监督学习

自监督学习是一种无需大量人工标注的数据驱动方法，在生成模型中应用广泛。自监督学习通过利用数据中的固有结构或属性创建“伪标签”，使模型在没有人工标签的情况下进行学习。这种方法既提高了模型的训练效率，又降低了对标注数据的依赖。概念自监督学习：自监督学习是一种半监督学习的形式，模型通过从未标注的数据中创建自己的监督信号来进行学习。常见的方法包括通过预测数据的一部分来学习（例如，给定图像的部分，预测其余部
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--复制机制

复制机制（CopyMechanism）是自然语言处理（NLP）中特别是在文本生成任务中（如机器翻译、摘要生成等）使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词，还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用，尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是，在生成每个输出单词时，模型不仅从其词汇表中选择一个词，还可能直接从输入序列中复制一个词。这
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

GNN的理解难点：一种不同于传统神经网络的复杂性

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能·2024-08-25 21:27

markdown使用

使用文章目录markdown使用简介目录标题字显示代码块引用列表无序列表有序列表子集链接插入网址插入图片表格画图饼图流程图备忘录简介markdown是一种新兴的文本格式它有一点像是word与html的融合
小橞·2024-08-25 19:43

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时，就发生了过拟合。这通常是因为模型过于复杂，而训练数据不足以支持其学习数据的真实模式。通过预估足够的样本量，我们可以减少过拟合的风险。欠拟合：与过拟合相反，欠拟合是模型未能捕捉到数据中的关键模
MUKAMO·2024-08-25 15:52

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。
小琳ai·2024-08-25 15:52

GeoScene Pro教程（001）：软件功能产品介绍

本软件以云计算为核心并融合各类最新IT技术，具有强大的地图制作、空间数据管理、大数据与人工智能挖掘分析、空间信息可视化以及整合、发布与共享能力。同时在用户体验、软硬件兼容适配、安全可控等方面
叁拾舞·2024-08-25 15:47

通义千问( 五 ) 图片分析

5.多模态5.1.图片分析5.1.1.介绍通义千问VL(Qwen-VL)是阿里云研发的大规模视觉语言模型（LargeVisionLanguageModel,LVLM），可以以图像、文本、检测框作为输入，
春哥的魔法书·2024-08-25 14:15

深度学习100问10-什么是CBOW模型

CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下，CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词，然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务，CBOW会先把这些线索词（周围的词）都转换成向量，然后把这些向量加起来或者求平均，得到一个综合的向量表示。接着，CBOW会用这个综合向量
不断持续学习ing·2024-08-25 13:10

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI)：解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络（GELAN）：实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论：合作与创新2.代码1.YOLOv
从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

BCEWithLogitsLoss

 BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。
hero_hilog·2024-08-25 13:39

利用“2+1链动模式小程序AI智能名片S2B2C商城源码”优化企业参与外部社群策略

本文深入探讨了如何通过融合“2+1链动模式小程序”、“AI智能名片”及“S2B2C商城源码”等先进技术手段，制定并实施一套高效的企业外部社群参与策略，以期在竞
说私域·2024-08-25 13:07

OpenCL在移动端GPU计算中的应用与实践

一、引言移动端芯片性能的不断提升为在手机上进行计算密集型任务，如计算机图形学和深度学习模型推理，提供了可能。
m0_67544708·2024-08-25 10:51

从Java到C#：低代码开发的兴起与AI融合：如何把握未来的开发趋势？

引言近年来，低代码开发平台如雨后春笋般涌现，为企业和个人开发者提供了一种全新的应用程序构建方式。这种新兴技术通过简化开发过程，减少编程工作量，使得非专业开发者也能够快速创建复杂的业务应用程序。然而，低代码平台的快速发展也引发了广泛的讨论：它们是否会挑战传统的软件开发模式？这些平台的广泛应用是否会影响应用程序的质量？在这个瞬息万变的IT行业中，低代码开发平台究竟是提高效率的利器，还是降低了编程门槛、
一个代码猎人·2024-08-25 08:39

“综合艺术品”

瓦格纳改革的歌剧被称为“乐剧”，是一种交响性贯穿发展的歌剧，歌剧中的音乐、情节、戏剧、表演等艺术形式都融合在一起构成一个绵延不断的整体，将所有表现的艺术手段结合在一起，向观众传达某种思想理念，呈现出“综合艺术品
ing202·2024-08-25 08:19

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具
weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习
ey_snail·2024-08-25 06:24

《黑神话：悟空》的开发语言与开发团队揭秘

技术层面：尖端技术的融合与创新开发语言的选择在开发《黑神话：悟空》这样一款大型3D动作冒
招风的黑耳·2024-08-25 06:54

绿茵场上的悲喜剧 2020-04-26

天空与海滩没有了界限，完美的融合在了一起。
贾寒蕻·2024-08-25 05:33

AI绘图：艺术与科技的未来交响

艺术与科技的邂逅二、AI绘图的原理与技术三、AI绘图的应用与影响1.艺术创作与设计行业：2.教育领域：3.娱乐与文化产业：四、AI绘图的挑战与思考1.艺术价值的界定：2.版权问题与伦理道德：五、未来趋势与展望1.技术融合与创新
yuhaoteng666·2024-08-25 04:42

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1
盼小辉丶·2024-08-25 00:21

深度学习设计模式之策略模式

文章目录前言一、介绍二、特点三、详细介绍1.核心组成2.代码示例3.优缺点优点缺点4.使用场景总结前言策略模式定义一系列算法，封装每个算法，并使它们可以互换。一、介绍策略模式（StrategyPattern）是一种行为型设计模式，它定义了一系列算法，并将每一个算法封装起来，使它们可以互换，算法的变化不会影响到使用算法的客户。二、特点算法封装：策略模式将算法封装在独立的策略类中，使得算法可以在运行时
智航云科技·2024-08-25 00:50

OpenGL基础图形编程 - 效果处理

15.1、融合15.1.1Alpha值与融合（Blending）Alpha值在前面几章中已经提到过，但是几乎所有例程都将它设置为1.0，没有详细讨论它为其它值时的情况。
Augusdi·2024-08-24 23:15

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言

专栏简介内容涵盖深度学习基础知识、深度学习典型案例、深度学习工程文件、信号处理等相关内容，博客由基于matlab的深度学习案例、matlab基础知识、matlab图像基础知识和matlab信号处理基础知识四部分组成
逼子歌·2024-08-24 23:40

[CLIP-VIT-L + Qwen] 多模态大模型源码阅读 - trainer篇

[CLIP-VIT-L+Qwen]多模态大模型源码阅读-trainer篇前情提要源码阅读导包逐行解读compute_loss方法（重构）整体含义逐行解读save_model函数（重构）整体含义逐行解读create_optimizer
FlowerLoveJava·2024-08-24 22:40

CLIP-VIT-L + Qwen 多模态源码阅读 - 语言模型篇（3）

多模态学习笔记-语言模型篇（3）参考repo:WatchTower-Liu/VLM-learning;url:VLLM-BASE吐槽今天接着昨天的源码继续看，黑神话：悟空正好今天发售，希望广大coder
FlowerLoveJava·2024-08-24 22:10

Pytorch-张量基础操作

在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-08-24 22:38

《通义千问AI落地—上》：后端接口

为多模态大模型(MultimodalModels)。通义意为“通情，达义”，具备全副AI能力，致力于成为人们的工作、学习、生活助手。功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、
写完bug就找女朋友·2024-08-24 22:37
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