生成倾斜模型

sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵

混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具，它可以直观地展示模型在各个类别上的预测结果与真实标签之间的关系。下面详细介绍如何使用ConfusionMatrixDisplay进行混
Cachel wood·2025-02-20 09:03

handpose_X 之 onnx runtime C++（手部关键点检测）

handpose_X之onnxruntime相关项目地址：1、手部关键点检测项目地址：https://gitcode.net/EricLee/handpose_x该项目中通过脚本model2onnx.py，将.pth模型转为
Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

Fastgpt本地或服务器私有化部署常见问题

容器都运行正常的，dockerlogs容器名查看报错日志带有requestId的，都是OneAPI提示错误，大部分都是因为模型接口报错。
泰山AI·2025-02-20 09:32

Fastgpt接入Whisper本地模型实现语音识别输入

前言FastGPT默认使用了OpenAI的LLM模型和语音识别模型，如果想要私有化部署的话，可以使用openai开源模型Whisper。
泰山AI·2025-02-20 09:31

AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战

AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。
Coderabo·2025-02-20 09:29

深脑云一键启用DeepSeek全系AI模型

在人工智能风起云涌的时代，算力就是驱动创新的引擎，而优质的模型镜像则是引领变革的密钥。
小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

FastGPT接入向量模型 M3E 和 重排模型 bge-reranker-large

一、FastGPT接入向量模型M3E1.拉取m3e镜像#GPU模式启动，并把m3e加载到fastgpt同一个网络dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker
福葫芦·2025-02-20 08:58

如果MLlib 中没有所需要的模型，如何使用 Spark 进行分布式训练？

如果MLlib中没有你所需要的模型，并且不打算结合更强大的框架（如TensorFlowOnSpark或Horovod），仍然可以使用Spark进行分布式训练，但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练
是纯一呀·2025-02-20 08:57

使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引

在本篇文章中，我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型，生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像，并通过一系列步骤生成查询索引。
dgay_hua·2025-02-20 08:24

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。
知识鱼丸·2025-02-20 08:24

在 DeepSeek 驱动的编程变革中抓住机遇并脱颖而出

这些先进的工具不仅能够自动化完成繁重的代码生成和调试任务，还能够根据大量数据提供优化建议，改变了传统编程的工作流程。虽然这些技术为提高工作效率和解放开发
智想天开·2025-02-20 08:23

百万架构师第四十课：RabbitMq：RabbitMq-工作模型与JAVA编程｜JavaGuide

来源：https://javaguide.netRabbitMQ1-工作模型与Java编程课前准备预习资料Windows安装步骤Linux安装步骤官网文章中文翻译系列环境说明操作系统：CentOS7JDK
·2025-02-20 08:31

DeepSeek掀起推理服务器新风暴，AI应用迎来变革转折点？

其发展分数据收集整理、模型训练、推理应用三个阶段，过去重模型训练，如今大量预训练模型出现，如何高效应用成新挑战，推理服务器应运而生。
小深ai硬件分享·2025-02-20 08:20

MapEX - Mind the map! Accounting for existing maps when estimating online HDMaps from sensors.

现有方法的局限性：现有方法主要依赖传感器数据生成HD地图，但通常忽略了已有的HD地图资源。当前方法最多只是对低质量地图进行地理定位或使用通用的已知地图数据库，效率和效果都有限。
zisuina_2·2025-02-20 07:49

利用人工智能增强可读性：自动为文本添加标点符号

无论是转录口语、处理原始文本数据还是改进用户生成的内容，标点符号在传达预期信息方面都起着至关重要的作用。但是，手动编辑文本以添加标点符号可能非常耗时且容易出错。
姚家湾·2025-02-20 07:19

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。
lozhyf·2025-02-20 07:48

DeepSeek 爆火：初级程序员的饭碗要丢？别慌，这是进阶的号角！

其强大的代码生成能力、智能的代码理解，让不少初级程序员感到一丝焦虑：AI都这么厉害了，我们这些写基础代码的，饭碗还能保得住吗？
清水白石008·2025-02-20 07:18

DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分）

1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。
WeiLai1112·2025-02-20 07:17

vue3 项目如何接入 AI 大模型

以下是在Vue3项目中接入AI大模型的一般步骤：准备工作确定要接入的AI模型，如OpenAI的gpt-3.5-turbo、科大讯飞的星火大模型等。
代码搬运媛·2025-02-20 07:46

【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎

1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。
MUKAMO·2025-02-20 07:43

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。
姚家湾·2025-02-20 06:42

Python Web开发新选择：FastAPI框架详细教程

FastAPI适用于构建：Web站点WebAPI测试平台持续集成工具自动生成API文档2.为什么要学习FastAP
车载testing·2025-02-20 06:41

【拥抱AI】如何实现AI外呼通话，并与客户达成确认

自然语言处理（NLP）：理解和生成自然语言对话。语音合成（TTS）：将文本转换为客户可以听到的语音。呼叫平台/API：用于发起和管理电话呼叫。数据库：存储客户信息、通话记录等数据。
奔跑草-·2025-02-20 06:08

使用DocusaurusLoader加载Docusaurus文档

技术背景介绍Docusaurus是一个静态网站生成器，专注于提供开箱即用的文档功能，特别适合技术文档和博客的创建和管理。通过其强大的插件和主题系统，可以方便地构建具有优秀用户体验的网站。
scaFHIO·2025-02-20 06:38

使用 Rebuff 进行Prompt Injection的检测和防护

技术背景介绍在AI应用领域，PromptInjection(PI)攻击是一种通过恶意输入操控AI模型行为的攻击方式。这可能导致严重的安全问题，比如数据泄露、执行未授权的操作等。
scaFHIO·2025-02-20 06:08

Serializable序列化技术

序列化：对象的寿命通常随着生成该对象的程序的终止而终止，有时候需要把在内存中的各种对象的状态（也就是实例变量，不是方法）保存下来，并且可以在需要时再将对象恢复。
unity学院·2025-02-20 06:37

如何将python脚本生成exe

一、简介py2exe是一个将python脚本转换成windows上的可独立执行的可执行程序(*.exe)的工具，这样，你就可以不用装python而在windows系统上运行这个可执行程序。py2exe已经被用于创建wxPython,Tkinter,Pmw,PyGTK,pygame,win32comclient和server,和其它的独立程序。py2exe是发布在开源许可证下的。二、安装py2exe
和猫妹学Python·2025-02-20 06:36

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展
AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

技术背景介绍Yuan2.0是IEIT系统开发的新一代基础大语言模型，包括Yuan2.0-102B、Yuan2.0-51B和Yuan2.0-2B三种版本。
scaFHIO·2025-02-20 05:33

mysql不生成socket_不能创建 mysql.sock.lock是怎么回事

展开全部一、原因：1、linux系统一62616964757a686964616fe78988e69d8331333363356533次不正常关机后，连接mysql的时候系统提示不能通过/tmp/mysql.sock文件进行连接,或者非正确关闭时，导致mysql.sock文件再次丢失，当你在次启动时出现如下错误，connectmysqldfaild,/tmp/mysql.sockcan'tfind
莉莉莉莉酱·2025-02-20 05:02

ThinkPHP接入PayPal支付

开通沙箱模式用于测试，后台会给沙箱模式生成商户账号和用户账号，请注意区分。申请
ETO_冬·2025-02-20 05:01

使用LM Studio在WordPress基于大模型原创文章上稿进行SEO优化

在进行自动化文章生成与发布的流程中，首先需要确保基础配置的完善性和数据的准确性。通过手动设置分类和标签，文章能够在发布时被准确归类，从而提升SEO的效果。
Mr数据杨·2025-02-20 05:00

uniapp邪门事件

uni-app中使用（微信小程序）》：THREEJS在uni-app中使用（微信小程序）_uni-app_帶刺的小葡萄-华为开发者空间中学到了如何在uniapp的微信小程序里接入three.js的3d模型由于小程序自身很多不兼容原因
岑梓铭·2025-02-20 05:30

Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention

不让任何上下文掉队：无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型（LLM）扩展到具有有限内存和计算的无限
UnknownBody·2025-02-20 05:00

大厂面试真题-说说DDD中的防腐层以及它和四层架构的关系

DDD（领域驱动设计）中的防腐层（Anti-CorruptionLayer，ACL）是一种设计模式，旨在解决不同子系统或限界上下文间由于领域模型或接口不兼容而带来的集成问题。
鱼跃鹰飞·2025-02-20 04:59

使用Cohere进行文本生成: 从安装到实战

Cohere是一家加拿大初创公司，提供自然语言处理模型，帮助企业提升人机交互体验。本文将详细介绍如何使用Cohere进行文本生成，包括环境配置、核心原理、代码演示和实际应用场景分析。
shuoac·2025-02-20 04:27

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对
魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

层次分析法（AHP, Analytic Hierarchy Process）

层次分析法的基本步骤建立层次结构模型首先将决策问题分解为多个层次，通常包括目标层、准则层（即影响决策的主要因素）、子准则层（即对准则进一步细
时代的狂·2025-02-20 04:52

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

简介简介：一般来说，生成器相比判别器要完成的任务更加困难，前者需要完成数据概率密度的拟合，而后者只需要判别真伪，影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

HCIA网络层协议与IP编址

摘要：网络层是OSI模型中的核心层级，负责实现跨网络的数据传输。
夏の橘·2025-02-20 03:44

通过nginx对arcgispro生成的矢量瓦片发布并调用（干货）

一、矢量瓦片的制作与发布试验采用国土调查的土地利用现状的数据，制作的矢量瓦片的流程如图所示：图1矢量瓦片数据生产流程数据生产分为两个步骤：1、数据配图先在ArcMap软件中建立好工程并配图，土地利用现状的配图样式按照《规程》设计的土地利用符号保存为style文件，在ArcMap加载土地利用数据后，通过数据中DLBM字段与符号库做样式匹配，并保存为MXD格式工程。打开ArcgisPro新建工程，导入
蓝布城发动机·2025-02-20 03:44

力扣hot100 —— 11.盛最多的水

说明：你不能倾斜容器。解法思路：//木桶效应，短板决定水的上限，抽象问题一下，其实就是找出一对数字，俩者距离*较小数的值就是他们的水量//采用双指针，俩端开始，逐渐计算水量进行比较；//
01_·2025-02-20 03:43

ZBrush：导出与导入ZBrush模型_2024-07-15_19-55-08.Tex

ZBrush：导出与导入ZBrush模型ZBrush模型导出基础了解ZBrush的导出格式ZBrush是一款强大的数字雕塑和绘画软件，它支持多种模型导出格式，以适应不同的下游应用需求。
chenjj4003·2025-02-20 03:39

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。
码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。
黑白交界·2025-02-20 02:37

使用LangChain与Clarifai模型进行交互

在现代AI应用开发中，Clarifai提供了一个完整的AI生命周期管理平台，包括数据探索、数据标注、模型训练、评估和推理。本文将探讨如何使用LangChain库与Clarifai的模型进行交互。
vaidfl·2025-02-20 02:06

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。
c++服务器开发·2025-02-20 02:04

使用LangChain与AI21Jurassic模型进行交互

在本指南中，我们将探讨如何使用LangChain与AI21的Jurassic模型进行交互。为了使用Jamba模型，请使用ChatAI21对象。
fgayif·2025-02-20 02:04

AnythingLLM 项目安装与配置指南

AnythingLLM项目安装与配置指南anything-llm为开源和闭源的大型语言模型（LLMs）、嵌入器和向量数据库提供开源的ChatGPT体验。
龙聪山Diane·2025-02-20 02:04
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