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深度学习深入理解
人工智能基础知识速成 - 机器学习、
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算法原理及其实际应用案例
一、机器学习概念与原理什么是机器学习?机器学习是人工智能的一个分支,通过从数据中学习和改进算法,使计算机系统在没有明确编程的情况下也能够自动地学习和改进。机器学习是一种实现人工智能的技术手段,能够让计算机“自我学习”,从而实现更准确的预测和决策。机器学习的基本原理机器学习的基本原理是通过构建数学模型,使用大量的数据进行训练,使得模型能够智能地预测和决策。在机器学习中,常用的模型包括线性回归、逻辑回
苹果酱0567
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面试题汇总与解析
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ThinkPHP:框架结构与核心概念详解
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ThinkPHP:框架结构与核心概念详解ThinkPHP是一款广泛使用的PHP开发框架,以其高效性和灵活性受到开发者的青睐。要充分利用这一框架,理解其结构和核心概念是至关重要的。
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【LangChain编程:从入门到实践】代码实践
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在多个领域取得了巨大成功,包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是
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樱花的浪漫
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2025-02-05 14:39
因果推断
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自然语言处理
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基于
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的植物病害检测系统
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技术,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)模型,在图像识别和目标检测领域取得了显著的成果。
A等天晴
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计算机视觉
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C# 字符串与正则表达式介绍
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它们的特性和用法,能够显著提升开发效率和代码质量。一、C#字符串(一)字符串的不可变性在C#中,字符串类型string是不可变的。这意味着一旦创建了一个字符串对象,其内容就无法直接更改。
来恩1003
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2025-02-05 14:04
C#从入门到精通
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NeuralCF 模型:神经网络协同过滤模型
RecSys--deep-learning-recommendation-system/tree/main引言NeuralCF模型由新加坡国立大学研究人员于2017年提出,其核心思想在于将传统协同过滤方法与
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技术相结合
Lewis@
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2025-02-05 13:31
神经网络
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AI 图像生成器,如何使用 Janus-Pro 和 Janus, Deepseek 的 Janus-Pro、Janus 和其他领先工具的比较
人工智能驱动的图像生成器使用
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算法将文本描述转换为逼真或艺术化的视觉效果,可满足营销、广告、游戏和内容创作等各种行业的需求。
知识大胖
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2025-02-05 13:30
NVIDIA
GPU和大语言模型开发教程
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深度学习
框架图像预处理&各部分组件
文章目录前言第一部分:图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分:框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数(ActivationFunction)5.优化器(Optimizer)6.归一化(Normalizatio
Ronin-Lotus
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2025-02-05 13:26
深度学习篇
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(是其中比较重要的分支)。
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源自于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。
武昌库里写JAVA
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2025-02-05 12:52
面试题汇总与解析
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基于
深度学习
的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别
目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化车牌识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计总结与展望引言车牌识别(LicensePlateRecognition,LPR)
2025年数学建模美赛
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2025-02-05 12:20
深度学习
YOLO
人工智能
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关于大模型 AGI 应知应会_生在AI发展的时代
一、大模型的核心概念与特点(一)什么是大模型大模型(LargeLanguageModels,LLMs)是指具有大规模参数和复杂计算结构的
深度学习
模型,通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数
森焱森
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2025-02-05 10:38
机器人
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AI 浪潮席卷中国年,开启科技新春新纪元
随着大数据、云计算、
深度学习
等技术的不断成熟,AI不仅重塑了传统行业的面貌,更在新春佳节这一最具中国特色的时刻,以其独特的方式,开启了科技新春的新纪元。
芯作者
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2025-02-05 10:35
DD:日记
人工智能
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Node.js与WebKit的nw.js桌面应用开发
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:NodeWebkit(nw.js)是一个开源项目,允许开发者使用Web技术(HTML、CSS和JavaScript)构建跨平台桌面应用程序。版本0.39.2特别为64位Windows系统设计,将Node.js后端能力和WebKit浏览器前端功能结合起来。本压缩包可能提供了一个教程,包括Node.js的核心概念、WebKit的渲染原理,以及FFmpeg的多媒体处
AR新视野
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2025-02-05 06:09
Node.js设计模式实战:个人精选实践指南
本集合“Node.js_Design_Patterns”汇聚了作者在深入学习Node.js过程中对设计模式的理解与实践,目的是帮助开发者
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并有效应用这些模式,增强代码质量和可维护性。
年近半百
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2025-02-05 06:08
深入理解
Node.js_架构与最佳实践
1.引言1.1什么是Node.jsNode.js简介:Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行时,用于构建快速、可扩展的网络应用。Node.js的历史背景和发展:Node.js最初由RyanDahl在2009年发布,旨在解决I/O密集型应用的性能问题。随着时间的推移,Node.js社区不断壮大,提供了丰富的库和工具,使其成为构建现代Web应用的重要选择。1.2为什么选
随风九天
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2025-02-05 05:03
Vue六脉神剑
前端
node.js
架构
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow:在音乐创作中的应用
随着人工智能技术的快速发展,特别是
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和生成模型的广泛应用,音乐创作过程正逐渐被赋予新的生命力。
AGI大模型与大数据研究院
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2025-02-05 03:20
大数据AI人工智能
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在量子计算与AI结合的未来,是否能够实现更高效、更复杂的模式识别和数据处理?
人工智能,特别是
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,已经在许多领域取得了突破性的进展。本文将探讨量子计算与AI结合的创新机会,重点分析其在模式识别和数据处理中的优势与挑战。
concisedistinct
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2025-02-05 03:16
编程开发技术栈
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python必读书单
文章目录{编程入门}{编程进阶}{算法基础}{Web开发}{网络编程}{爬虫}{安全}{数据分析}{数据科学}{数据挖掘}{机器学习}{
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}{其他方向}{编程入门}父与子的编程之旅:与小卡特一起学
Vin0sen
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2025-02-05 02:08
python
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心法利器[127] | 24年算法思考-特征工程和经典
深度学习
心法利器本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会。具体介绍:仓颉专项:飞机大炮我都会,利器心法我还有。2023年新的文章合集已经发布,获取方式看这里:又添十万字-CS的陋室2023年文章合集来袭,更有历史文章合集,欢迎下载。往期回顾心法利器[122]|效果提升的根本来源讨论心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125
机智的叉烧
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2025-02-05 01:37
算法
深度学习
人工智能
Pytorch
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实战2-1:详细推导Xavier参数初始化(附Python实现)
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
2401_84140080
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2025-02-05 01:35
程序员
深度学习
python
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TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TensorFlow是谷歌大脑团队开发的开源机器学习库,广泛应用于
深度学习
、人工智能等领域。
ELSON麦香包
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2025-02-05 01:34
大模型带你学pytorch课程
PyTorch是一个强大的开源机器学习框架,由Facebook的人工智能研究实验室开发,被广泛用于
深度学习
模型的构建和训练。让我们开始你的PyTorch旅程吧!1.预备课程大纲1.1引入Pyth
立杰说
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2025-02-05 01:33
Python
deep-learning
Pytorch
pytorch
人工智能
python
【2024年国内一些知名的免费AI对话工具的对比】
这些工具基于各自公司的
深度学习
和自然语言处理技术,为用户提供智能对话服务。百度文心一言特点:基于ERNIE模型,拥有知识增强、检索增强和对话增强的技术特色,支持跨模态生成。
龙少9543
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2025-02-05 01:02
后端
人工智能
用于
深度学习
的硬件配置列表
自己2021年配制的一台
深度学习
机子,体验是水冷没必要(主要是安装费劲)。注意电源功率一定要够,不然带不动显卡,最好是1000w左右。
Mr.Q
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2025-02-05 01:01
项目记录
环境搭建
工具
深度学习
深入理解
共享内存:原理、优势与应用(C++实现详解)
在多进程或多线程编程中,进程间通信(Inter-ProcessCommunication,IPC)是实现数据交换与协作的关键技术。共享内存(SharedMemory)作为一种高效的IPC机制,因其卓越的性能和低延迟性,广泛应用于各种需要快速数据交换的场景中。本文将从理论和底层原理出发,全面解析共享内存的工作机制、优势、应用场景以及在实际开发中需要注意的问题。目录共享内存概述共享内存的工作原理深入解
hqxnb666
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2025-02-05 01:31
Linux专栏
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Phaser引擎开发:用户输入与交互_案例分析与实践
现在,我们将通过具体的案例来
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和实践用户输入与交互的实现。通过这些案例,你将能够掌握更复杂的输入处理技术,如多点触控、游戏手柄支持、键盘和鼠标组合输入等。
chenlz2007
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2025-02-05 00:25
游戏开发2
交互
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运维
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性能优化
计算范式的变革:从图灵机到神经网络
图灵机,神经网络,计算范式,
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,机器学习,人工智能,算法,模型1.背景介绍自20世纪中叶以来,计算机科学经历了飞速发展,计算范式也经历了深刻的变革。
AI架构设计之禅
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2025-02-04 23:49
AI大模型应用入门实战与进阶
java
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架构
人工智能
【Python】已解决:Python读取字典查询键报错“KeyError: ‘d‘”
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、
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屿小夏
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2025-02-04 23:19
python
开发语言
Python:
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subprocess.run() 执行命令、检查状态与结果处理
subprocess.run()是Python3中用于执行系统命令的一个重要函数。它提供了一个简洁、强大且直观的方式来运行外部程序或系统命令,特别适用于那些需要和系统交互或者需要调用外部可执行程序的场景。在这篇文章中,我们将详细讨论如何使用subprocess.run()函数,特别是check=True的用法,以及如何处理其状态和结果。1.subprocess.run()概述subprocess.
运维开发王义杰
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2025-02-04 21:06
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软件开发
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大数据架构:从数据收集到分析的完整流程
这篇文章将详细介绍大数据架构的完整流程,从数据收集到数据分析,涵盖每一个关键环节,并提供具体的代码示例,以便于
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。1.数据收集1.1数据来源数据收集是大数据架构中的第一个关键环节。
勤劳兔码农
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2025-02-04 21:06
大数据
架构
DeepSeek R1重塑行业标准:BIM智能审查效率提升300%的实战解密
传统人工审查方式存在效率低、标准不统一、易遗漏等问题,DeepSeekR1框架支持的智能审查系统通过以下技术突破实现革新:多源异构数据融合:支持IFC/RVT/DWG等格式的自动转换语义特征解析引擎:基于
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的构件特征识别准确率达
Coderabo
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2025-02-04 20:55
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R1模型企业级应用
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DeepSeek R1赋能智能建造:施工安全风险预判系统全栈开发实战与创新解析
DeepSeekR1智能分析系统通过融合计算机视觉、物联网传感技术和
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算法,构建了多维度的风险预警体系。本系统具备以下核心功能:实时视频监控分析(安全装备检测、危险区域入侵识别)设备状态
Coderabo
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2025-02-04 20:55
DeepSeek
R1模型企业级应用
安全
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并解决Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined技术文章
一、什么是UncaughtTypeError:Cannotreadpropertiesofundefined?UncaughtTypeError:Cannotreadpropertiesofundefined是一个JavaScript运行时错误,它表示你试图访问一个未定义(undefined)对象的属性。这通常是因为你尝试访问一个不存在的变量或者对象的属性。二、如何避免这个错误?步骤1:检查变量是
Coderabo
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2025-02-04 20:25
经验分享
基于
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的政策效果仿真推演:实现智能化决策支持
政策效果仿真推演:基于DeepSeekR1的人工智能驱动决策支持系统引言政策效果仿真推演是现代社会治理中不可或缺的重要环节。通过模拟不同政策在实际执行过程中可能产生的各种影响,政府和相关机构可以更科学地制定和调整政策,从而提高治理效率和效果。然而,传统的政策仿真方法往往依赖于大量的历史数据、复杂的数学模型以及人工经验判断,存在耗时长、成本高、结果不够精准等问题。近年来,随着人工智能技术的快速发展,
Coderabo
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2025-02-04 19:22
DeepSeek
R1模型企业级应用
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|表示学习|卷积神经网络|输出维度公式|15
如是我闻:在卷积和池化操作中,计算输出维度的公式是关键,它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式,并结合解释它们的意义:1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时,输出的宽度和高度可以通过以下公式计算:输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\te
漂亮_大男孩
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2025-02-04 19:52
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|表示学习|卷积神经网络|输出维度公式如何理解?|16
如是我闻:当我们对输入图像进行卷积时,输出的宽度和高度可以通过以下公式计算:输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化(Pooling)的输出大小公式类似卷积,但更加简单:输出大小=输入
漂亮_大男孩
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2025-02-04 19:21
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-98-大语言模型LLM之基于langchain的代理create_react_agent工具
文章目录1Agent代理1.1代理的分类1.2ReAct和Structuredchat2代理应用ReAct2.1创建工具2.1.1嵌入模型2.1.2创建检索器2.1.3测试检索结果2.1.4创建工具列表2.2初始化大模型2.3创建Agent2.4运行Agent3参考附录1Agent代理Agent代理的核心思想是使用语言模型来选择要采取的一系列动作。(1)在链中,动作序列是硬编码的。(2)在代理中,
皮皮冰燃
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2025最新最全AI大模型系统学习路线
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线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础:**熟练掌握至少一种编程语言,推荐Python,因为
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基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现
基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络(CNN)是一种强大的
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架构,广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
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【大模型应用开发 动手做AI Agent】第二轮思考:模型决定计算
【大模型应用开发动手做AIAgent】第二轮思考:模型决定计算关键词:大模型,AIAgent,模型决定计算,模型优化,计算优化,硬件加速,效率提升1.背景介绍随着
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AI Agent: AI的下一个风口 具身机器人的发展趋势
AIAgent:AI的下一个风口——具身机器人的发展趋势1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的快速发展,特别是
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2025年最新最全的大模型学习路线规划,对于零基础入门到精通的学习者来说,可以遵循以下阶段进行
同时,了解常用的
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框架,如TensorFlow和PyTorch。
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2025-02-04 16:57
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什么是大模型?大模型从入门到精通(超详细)看这一篇就够了!!!
大模型(LargeModels),通常指的是拥有大量参数的
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模型。这些模型由于其规模庞大,能够捕捉到数据中的复杂模式,因此在自然语言处理(NLP)、计算机
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2025-02-04 15:51
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超级好用、超准文字识别框架----飞浆PaddlePaddleOCR(文件检测+识别)实战篇
目录简介项目介绍安装难点问题解决办法参数介绍模型推理调用简介飞桨(PaddlePaddle)OCR(OpticalCharacterRecognition)是一个开源的
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框架,用于文字识别任务。
数虫
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2025-02-04 14:46
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基于Python实现机器视觉与
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相结合的项目
以下是一个基于Python实现机器视觉与
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相结合的项目,用于对茶汤照片进行背景处理、提取RGB值的详细步骤及代码示例。
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2025-02-04 14:45
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【Java基础-42.2】Java 基本数据类型与包装类之间的转换:
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自动装箱与拆箱
在Java中,数据类型分为基本数据类型(PrimitiveTypes)和引用数据类型(ReferenceTypes)。为了在面向对象的编程中使用基本数据类型,Java提供了对应的包装类(WrapperClasses)。本文将深入探讨Java中基本数据类型与包装类之间的转换,包括自动装箱(Autoboxing)和拆箱(Unboxing),以及它们在实际开发中的应用。1.基本数据类型与包装类概述Jav
AllenBright
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2025-02-04 13:01
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文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计
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knooor
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2025-02-04 12:28
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Qt多线程编程,掌握线程池架构实现高效并发
在高并发的软件系统中,多线程编程是解决性能瓶颈和提高系统吞吐量的有效手段。作为跨平台的应用程序开发框架,Qt为我们提供了强大的多线程支持。本文将深入探讨Qt多线程编程的实现细节,并介绍线程池的设计思想,帮助读者彻底掌握Qt多线程编程技巧。一、Qt的两种多线程实现方式剖析Qt中实现多线程编程主要有两种方式:重写QThread类的run()函数和使用信号与槽。1、重写QThread的run()函数这种
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2025-02-04 12:55
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开源框架。旨在实现不同计算平台(如云端、边缘端、端侧)和不同硬件(如CPU、GPU、Ascend等)之间的高效协同。
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