AI新闻OpenAI突然发布首款文生视频模型——Sora摘要：OpenAI发布了首个AI视频模型Sora，可以根据文字指令生成神级效果的长视频，引发了广泛关注和震惊。Sora模型通过深入理解语言和图像，能够创造出逼真且充满想象力的视频场景，展现了革命性的意义。Sora模型具备多镜头一致性，理解世界物理规律，以及对电影拍摄语法的自发理解，为实现通用人工智能（AGI）奠定了基础，可能重塑视频行业。谷歌

它们集成了各种深度学习技术，可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现，在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外，多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。

我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。

以下是几种常见的AI芯片技术架构：GPU（图形处理器）架构：GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的，但由于其高度并行的特性，逐渐被应用于深度学习计算。

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二、Miniconda安装指南：轻松上手三、PyTorch与Miniconda的梦幻组合：打造专属深度学习环境四、PyTorch环境配置进阶：优化与调试五、结尾一、为何选择Miniconda搭建PyTorch

数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。

将人类直觉和相关数学见解结合后，经过大量研究试错后的结晶，产生了一些成功的深度学习模型。深度学习模型的进展是理论研究与实践经验相结合的产物。

尽管AlexNet（2012）的代码只比LeNet（1998）多出几行，但学术界花了很多年才接受深度学习这一概念，并应用其出色的实验结果。

1.GPT-4出色的创新思考和知识整合能力GPT-4通过深度学习和大规模训练所获得的生成与推理能力，极大地扩展了其在创新思考和知识整合方面的应用：新颖观点生成：基于对海量文本数据的理解，GPT-

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。

文｜沙剑蚂蚁集团高级技术专家专注分布式深度学习领域主要负责蚂蚁大规模分布式训练引擎的设计和开发本文4491字阅读12分钟本文整体介绍了DLRover的项目动机与核心能力，未来我们会发布一系列文章，来从同步

“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目：https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow演讲实录11月25日，「隐语开源社区Meetup·西安站」顺利举办，本文为大家带来的是蚂蚁集团车险精算平台技术专家孟宪超，在「隐语开源社区Meet

ControlColor:MultimodalDiffusion-basedInteractiveImageColorization公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要3.方法3.1.预备工作：LDM和ControlNet3.2.ControlColor框架3.2.1无条件上色3.2.2有条件上色3.2.3处理颜色溢出和不正确颜色4.

目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D，也就是文本控制转三维模型，一般使用语言模型提取文本的特征，然后去噪概率扩散模型生成多视角图像，最后再用NeRF进行三维重建，例如Dreamfusion

王老师认为，未来课程发展趋势是——指向有意义的深度学习。不管是北京十一中学、还是先锋学校，教育改革的出发点，都是源自于大家对现有教学的反思，学习效率低下，兴趣不浓，而这种结果又主要

ChatGPT，全称GenerativePre-trainedTransformer，是一种基于深度学习的自然语言处理技术。它由OpenAI团队开发，并已经在2018年6

深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。

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先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖

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1.3问：GEE上能否运行深度学习算法？一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？答：GEE平台上有四种机器学习回归算法，分别是随机森林回归、CART（C

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深度学习框架pytorchRecentlytheCES2020concludedinVegasandforthosewhoaren’taware,CESistheannualtradeshowforconsumerelectronicsaroundtheworld.Assuch

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作DateAuthorVersionNote2023.08.16DogTaoV1.0完成文档初稿（英文）2023.09.09DogTaoV1.1

损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN）的应用实例3.优化过程中的常见问题及解决方案总结与展望1.重要性的总结2.实战应用3.未来展望引言PyTorch，作为一个强大的深度学习库

科技的飞速发展使得人工智能（AI）成为当今科技领域的热点之一，其中，深度学习作为人工智能的关键技术，正逐渐成为推动AI发展的强大引擎。

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。

它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。

.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT：  PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域

深度学习在各个领域都有广泛的应用，下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。

近年来，随着深度学习技术的不断进步，LLMs在数学推理任务上取得了显著的进展。

这种转变在Sora中是通过深度学习

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chapter22.4线性相关和生成子空间一组向量的生成子空间：原始向量线性组合后能到达的点的所组成的空间的集合列向量的冗余称为线性相关，列向量线性相关的方阵称为奇异矩阵。2.5范数范数常被用于衡量向量的大小。L2范数即机器学习中常用的MSE，但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所

目前的分类包括：LLM研究、Agent、多模态（图像、音视频、其他）、特定领域应用、具身智能。内容较多所以每个相对简略，后续会对必要的专题做更进一步的研究。

欢迎来到这篇关于深度学习的博客。在这个信息爆炸的时代，人工智能是一个备受瞩目的话题，而深度学习则是推动这一领域飞速发展的引擎。

文章目录引言深度学习技术概述计算机视觉领域的深度应用自然语言处理的深度革命跨领域应用的深度拓展深度学习的挑战与未来展望结语引言在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮

一、什么是图结构1、图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据图结构：数据(Tensor)+操作(Operation)二、图相关操作1、默认图通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图查看默认图的两种方法：（1）通过调用tf.compat.v1.get_default_graph()访问，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可（2

图片中，N是batchsize，c是channel。BN：在每一个channel内，对H，W，Batch做平均LN：在每一个batch内，对H，W，Channel做平均IN：在每一个channel和batch内，对H，W做平均GN：在每一个batch内，将channel进行分组，在分组内对H，W做平均。

本地VScode安装+ssh远程连接+服务器账号内的anaconda+conda命令搭建pytorch环境这里写目录标题本地安装VScode并建立ssh远程连接服务器账号内安装anaconda并搭建pytorch环境本地安装VScode并建立ssh远程连接1、本人考虑的是在电脑本地安装VScode并与服务器建立远程连接，因而即按照windows系统上安装VScode的流程来操作即可，读者们可参考以

近年来，随着大模型、多模态等技术的发展，人工智能技术在各个领域的重要性与日俱增，其攻击面和安全影响也在不断扩大，负责处理大量数据和复杂计算的NPU（嵌入式神经网络处理器）成为智能设备中不可或缺的一部分，

首先打开anacondaprompt，激活对应虚拟环境。导入torch并获取对应版本importtorchtorch.__version__导入torchvision并获取对应版本importtorchvisiontorchvision.__version__检查cuda是否可用torch.cuda.is_available()获取CUDA设备数torch.cuda.device_count()获

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias=True#是否包含偏置

文章目录0前言2二维码基础概念2.1二维码介绍2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码

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