深度学习编译器人工智能

Figure 02机器人有什么特别？

该机器人在硬件和软件方面进行了从零开始的彻底重构，在人工智能、计算机视觉、电池、电子设备、传感器和执行单元等关键技术领域取得了重大突破。

百态老人·2025-03-27 13:16

DeepSeek AI大模型 Prompt工程 Langchain AI原生应用开发 Milvus AnythingLLM Dify知识点详解，一次到位，少走弯路

在AGI（通用人工智能）时代，那些既精通AI技术、又具备编程能力和业务洞察力的复合型人才将成为最宝贵的资源。

yuanlaile·2025-03-27 12:38

PHP在2025年的新趋势与应用

特别是JIT（即时）编译器的引入，使得PHP在处理复杂应用时接近原生速度。

互联网动态分析·2025-03-27 12:38

PyTorch实战：灵活构建神经网络

引言PyTorch，作为由FacebookAIResearch团队开发的开源深度学习框架，以其灵活性、动态计算图以及易于调试的特性，在深度学习领域赢得了广泛的认可。

shejizuopin·2025-03-27 12:06

GEE AI：利用 LLMs 来协助地理空间分析中的规划和代码生成，加快数据处理流程

目录概述简介代码1代码2致谢概述我们谷歌研究院科学人工智能部门的使命是实现科学突破和发现，造福人类并从根本上加快科学进步。

此星光明·2025-03-27 12:35

AI视频生成技术的革新之路：Video-T1项目的深度解析

摘要视频生成作为人工智能的重要研究方向，聚焦于AI对现实世界的理解与模拟。当前，提升视频生成性能的主要手段包括增加模型参数数量和扩展预训练数据集。然而，更大规模的模型对计算资源的需求也显著提高。

耶耶Norsea·2025-03-27 11:29

ipython和conda python版本不一致的解决方案

现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

爱编程的喵喵·2025-03-27 11:58

基于深度学习的图像识别技术在智能安防中的应用

一、引言随着科技的飞速发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，其中深度学习作为人工智能的核心技术之一，在图像识别领域取得了显著的成果。

Blossom.118·2025-03-27 11:56

AIGC: AI 工具生成高质量图像的速度比最先进的方法更快

但用于生成此类图像的生成式人工智能技术存在缺陷。一种流行的模型类型，称为扩散模型，能够生成极其逼真的图像，但速度太慢且计算量过大，不适合许多应用。另一方面

北京王老师·2025-03-27 10:23

DeepSeek：开启办公效率革命的智能助手

DeepSeek作为一款强大的人工智能工具，正逐渐融入办公的各个环节，为文档撰写、数据分析、会议组织等工作带来前所未有的便利。

CodeJourney.·2025-03-27 09:47

数字化知识管理：理论与应用研究

一、数字化知识管理的背景与框架随着人工智能、大数据等技术的快速发展，知识管理逐渐从传统模式转向数字化、智能化。

meisongqing·2025-03-27 08:40

企业本地 AI 解决方案：全面分析

将人工智能(AI)融入业务运营已从一种新兴趋势转变为企业提高效率、推动创新和获得竞争优势的战略要务。

深海水·2025-03-27 08:10

【Triton 教程】triton_language.num_programs

Triton是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于Python的编程环境，以高效编写自定义DNN计算内核，并能够在现代GPU硬件上以最大吞吐量运行。

HyperAI超神经·2025-03-27 08:38

QMetaObject::invokeMethod与QThreadPool线程池使用

类需使用Q_OBJECT宏进行声明：在类的声明中，使用Q_OBJECT宏来告知元对象编译器

0x7CF·2025-03-27 08:08

计算机视觉的多模态模型：开启感知智能的新篇章

引言：从单模态到多模态的演进在人工智能领域，计算机视觉长期以来主要关注单一视觉数据的处理与分析。

点我头像干啥·2025-03-27 08:08

Pytorch 第十二回：循环神经网络——LSTM模型

Pytorch第十二回：循环神经网络——LSTM模型本次开启深度学习第十二回，基于Pytorch的LSTM循环神经网络模型。本回分享第二个循环神经网络，叫做LSTM模型。

Start_Present·2025-03-27 08:07

【深度学习基础 2】 PyTorch 框架

基本数学运算3.3自动求导（Autograd）3.4定义神经网络模型3.5训练与评估模型3.6使用模型进行预测四、注意事项五、完整训练示例代码一、PyTorch简介PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架

鸢想睡觉·2025-03-27 08:07

大语言模型应用指南：执行Python代码

大语言模型应用指南：执行Python代码关键词：大语言模型、Python、代码执行、LangChain、OpenAI、安全性、性能优化1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels

AI天才研究院·2025-03-27 06:23

Python人工智能项目报告

GPT与Sora，AIGC，财务管理，HR，服务管理，工农业，安全管理，温度，大规模推动人工智能2.0时代已经到来，以高质量大数据为原料，场景智能，人机交互，视觉技术，

烂白菜@·2025-03-27 06:51

【论文阅读】基于思维链提示的大语言模型软件漏洞发现与修复方法研究

尽管已有多种防御技术被提出，基于深度学习（DL）的方法因能规避传统技术瓶颈而备受关注，但面临两大核心挑战：任务专用标注数据集的规模质

君的名字·2025-03-27 06:50

2024年令人兴奋的10篇大模型研究和论文

后台回复"资料"，即可获取整理好的算法面试题(大模型、深度学习、机器学习)2024年对于人工智能来说是一个绝对精彩的年份。

福福很能吃·2025-03-27 05:19

基于硅基流动平台API构建定制化AI服务的实践指南

在人工智能技术快速迭代的今天，硅基流动平台（SiliconFlow）凭借其高效的计算资源调度能力和开放的API接口，成为开发者快速实现AI服务落地的利器。

IT·小灰灰·2025-03-27 04:07

2025年科技行业裁员潮：全球近3万名员工受影响

科技企业正面临市场需求变化、经济不确定性和人工智能（AI）技术的快速发展，这些因素共同推动了裁员趋势。

Yvette-W·2025-03-27 04:37

多领域算法安全优化与创新应用

内容概要随着人工智能技术在多领域的深度渗透，算法安全与创新应用已成为技术发展的核心议题。

智能计算研究中心·2025-03-27 02:53

V100加速引擎与效能突破

内容概要作为人工智能算力基础设施的关键组件，V100加速引擎通过系统性架构革新实现了性能与能效的协同突破。

智能计算研究中心·2025-03-27 02:23

努力的搬砖人.·2025-03-27 01:47

一键浪漫的回忆：微软开源的修复工具！

项目介绍“Bringing-Old-Photos-Back-to-Life”是一款由微软开发的创新软件解决方案，它利用人工智能技术来修复和增强老旧照片的质量。

架构文摘JGWZ·2025-03-27 00:47

多智能体融合（Multi-Agent Fusion）

该方法广泛应用于人工智能、机器人协作、分布式计算、强化学习等领域。1.多智能体融合的关键技术（1）智能体协作机制集中式融合：由中央控制单元协调各智能体，适用于信息完整、计算资源集中的场景。分布式融合

dundunmm·2025-03-26 23:35

《今日AI-人工智能-编程日报》--源自2025年3月25日

1.AI芯片与技术动态英伟达下一代“Rubin”GPU将采用台积电SoIC封装技术，与AMD、苹果共同推进先进封装工艺，预计2025年下半年量产。美光HBM3E内存模组量产出货，专为英伟达GB300GraceBlackwellUltra平台设计，提升AI计算效率。2.AI编程工具与模型更新DeepSeek发布V3-0324模型更新，编程能力显著增强，前端代码生成接近Claude3.7水平，并采用更

小亦编辑部·2025-03-26 22:28

施尧耘：量子计算终将实现；段路明：大规模量子计算还任重道远

【新智元导读】上周六，清华大学“人工智能前沿与产业趋势”系列讲座的第四讲开讲。

lyuharvey·2025-03-26 22:54

人工智能与区块链融合：开启数字信任新时代

引言在当今数字化飞速发展的时代，人工智能（AI）与区块链技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。

Blossom.118·2025-03-26 22:53

2025 年 JeecgBoot AI 低代码平台白皮书

引言随着人工智能技术的快速发展和数字化转型的深入推进，企业对AI应用的需求日益旺盛。然而，传统AI开发模式存在技术门槛高、开发周期长、成本高昂等问题，难以满足企业快速迭代和敏捷开发的需求。

·2025-03-26 21:49

Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用

在深度学习模型的微调过程中，保存模型及其权重是关键步骤。不同的库或框架提供了各自的方法来完成这一任务。Unsloth库：Unsloth是一个专注于加速大语言模型（LLM）微调的开源工具。

背太阳的牧羊人·2025-03-26 21:17

深度学习篇---断点重训&模型部署文件

文章目录前言一、断点重训（Checkpoint）文件1.动态图（DyGraph）模式.pdparams文件.pdopt文件.pdscaler文件.pdmeta或.pkl文件2.静态图（StaticGraph）模式.pdparams和.pdopt文件.ckpt文件3.恢复训练二、模型部署文件1.动态图部署文件.pdmodel.pdiparams示例代码2.PaddleInference部署三、核心区

Ronin-Lotus·2025-03-26 20:11

向量数据库与常见的搜索算法

一、引入在深度学习领域，每个实体都是高维向量，每个维度都是某种属性的刻画。比如一行N个字的文本，可以转成N*256维张量，一个图片可以转成3*100*100张量。

杰瑞哥哥·2025-03-26 20:38

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索背景简介当我们谈论创建人工智能（AI）时，机器学习（ML）和深度学习是重要的起点。面对众多的选择和术语，新手很容易感到不知所措。

韩锋裂变营销·2025-03-26 20:38

深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）

（GenerativeAdversarialNetwork）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型

Linductor·2025-03-26 19:37

初识TensorFlow Lite

2.应用背景视觉在人与人交互以及人与自然界的交互过程中起到非常重要的作用,让终端设备具有智能的视觉识别和交互能力是人工智能和计

这次选左边·2025-03-26 19:06

AnalyticDB: 强大的云端向量数据库解决方案

AnalyticDB:强大的云端向量数据库解决方案引言在当今大数据和人工智能快速发展的时代，高效的数据存储和检索系统变得越来越重要。

qq_37836323·2025-03-26 19:36

【深度学习】Self-Attention机制详解：Transformer的核心引擎

Self-Attention机制详解：Transformer的核心引擎文章目录Self-Attention机制详解：Transformer的核心引擎引言Self-Attention的基本概念为什么需要Self-Attention？Self-Attention的数学原理1.计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)2.计算注意力分数3.缩放并应用Softmax4.加权求和多头注意力(Mu

烟锁池塘柳0·2025-03-26 19:05

如何成为一名成功的AI产品经理：从传统产品到AI产品的转型之路

在当今数字化时代，人工智能（AI）已经成为推动各行各业创新的核心力量。越来越多的传统产品开始向智能化转型，AI技术的应用不仅提升了用户体验，还为企业带来了巨大的商业价值。

python_知世·2025-03-26 18:26

手把手带你在Windows中搭建本地知识库（基于ollama本地部署大模型+客户端安装版AnythingLLM）非docker环境部署

Ollama提供了一系列的工具和服务，旨在简化大型语言模型的安装、配置和使用过程，让更多人能够体验到人工智能的强大能力。

慕慕涵雪月光白·2025-03-26 18:24

基于深度学习的水果识别系统

1.引言随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的水果识别系统在农业、超市等场景中具有广泛的应用前景。

A等天晴·2025-03-26 17:51

【EI/Scopus双检索】2025年4月六大AI、数字媒体、信息安全、人工智能与数字经济领域国际会议开放投稿，硕博生速来！

【EI/Scopus双检索】2025年4月六大AI、数字媒体、信息安全、人工智能与数字经济领域国际会议开放投稿，硕博生速来！

努力毕业的小土博^_^·2025-03-26 17:20

生成式人工智能（GenAI）将如何重塑全球经济？市场机会在哪里？

在2024年达沃斯论坛上，微软CEO纳德拉断言："人工智能将重新定义每个行业的竞争规则"。

天竺鼠不该去劝架·2025-03-26 17:17

Selenium+AI实际运用：打造下一代智能自动化测试框架

本文将通过Python示例，展示如何将人工智能技术融入Selenium框架，构建具有认知能力的智能测试系统。

m0_67604726·2025-03-26 16:44

第一章：优化概述_《C++性能优化指南》notes

优化概述第一章核心知识点详解1.性能优化的必要性2.编译器优化选项3.减少内存分配总结第一章重点内容回顾第一部分：多项选择题第二部分：程序设计题（5题）答案及详解多选题答案：程序设计题答案示例1.优化字符串类实现

郭涤生·2025-03-26 14:58

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

在当今大模型迅猛发展的环境下，人工智能的应用越来越广泛。然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

4、匿名函数lambda的使用

一般编译器可以自己推断出返回类型，所以可以不用写。如下:[捕获列表](参数列表){函数体}二、捕获列表1、按值和引用传递捕获列表是可以自动捕获参数的。

周Echo周·2025-03-26 14:26

人工智能的未来：高质量的人工数据

人工智能极大地改变了人们工作的方式。甚至，人工智能通过增强人类的能力产生更大的影响。《哈佛商业评论》的一项研究发现，机器和人类之间的互动显著地提高了企业的绩效。

恶霸程序员388·2025-03-26 14:54

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