aigc图像模型阿里云视觉设计

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。
小小小小祥·2025-01-19 15:40

HighCharts 交互式图表-01-入门介绍

常见的图形库系列常见的图形库概览-00-overview常见的图形库概览-01-Chart.js入门例子常见的图形库概览-03-D3.js入门例子HighCharts交互式图表-01-入门介绍Plotly函数图像绘制
·2025-01-19 15:15

openai的代理框架中国版swarmforchinese，又简单又实用而且是趋势

各种概念，概念生涩难懂，与大模型用自然对话非常简洁相反而驰有没有一种非常简单又实用的框架有openAI开源的swarm但是默认用的openai的接口。
Ai君臣·2025-01-19 14:07

OSS获得阿里云服务端签名——服务端签名后直传

一任务完成上图的第1步和第2步。二参考https://help.aliyun.com/document_detail/31926.html?spm=a2c4g.11186623.6.1711.4d777815zWYCD0三创建第三方服务微服务1配置依赖4.0.0org.springframework.bootspring-boot-starter-parent2.2.1.RELEASEcom.at
chengqiuming·2025-01-19 14:06

国产化系统中遇到的视频花屏、卡顿以及延迟问题的记录与总结

国产化操作系统与国产化CPU1.2、国产化服务器操作系统1.3、当前国产化系统的主流配置2、视频解码花屏与卡顿问题2.1、视频解码花屏2.2、视频解码卡顿2.3、关于I帧和P帧的说明3、国产显卡处理速度慢导致图像卡顿问题
dvlinker·2025-01-19 14:06

HighCharts 交互式图表-01-入门介绍

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·2025-01-19 14:09

探索LLMonitor：全面提升AI应用可观测性的开源平台

引言在构建和部署大型语言模型（LLM）和聊天模型时，开发者通常面临数据追踪、使用情况分析、成本控制等各种挑战。LLMonitor是一个开源的可观测性平台，专注于解决这些挑战。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南

Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互，帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构引言在AI模型的构建与部署中，无服务架构（ServerlessArchitecture）正逐渐成为开发者的首选方案。
afTFODguAKBF·2025-01-19 13:30

人工智能OpenCV计算机视觉技术

5.3cand可调节边缘检测完整代码：importcv2importnumpyasnp#载入图像，并处理可能的读取错误img_original=cv2.imread('.
yzx991013·2025-01-19 13:29

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。
亚远景aspice·2025-01-19 13:29

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

1、网络安全体系概述1.1、网络安全体系概念网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、安全投入等多种要素。1.2、网络安全体系特征(1)整体性。网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元按照一定
jnprlxc·2025-01-19 13:58

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

Pytorch详解-模型模块Module¶meterModule初认识forward函数ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList
qq742234984·2025-01-19 13:24

django笔记

路由刚创建出来的项目分为两级：第一级：项目文件夹manage.py第二级是我们的关键：settings项目的总配置文件urlsurl链接文件wsgi服务器配置文件MVC全名是ModelViewController，是模型
幸福诗歌·2025-01-19 12:20

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。
马拉AI·2025-01-19 12:48

Python 毕业设计怎样选题？500 到 Python 毕业设计题目推荐

全网粉丝30W+,Csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌前言文章首发地址地址选择一个合适的Python毕业设计题目，是一个重要的决策，它将影响你未来几个月的工作
程序员徐师兄·2025-01-19 11:18

ChatGPT原理及其应用场景

其工作原理可以从以下几个方面进行解析：GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技
编程小郭·2025-01-19 11:47

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。
Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
nk妹妹·2025-01-19 11:43

Python学习之-Pydantic详解

在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。
夏天Aileft·2025-01-19 11:11

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。
耿礼勇·2025-01-19 11:40

frp配置实现内网穿透（阿里云linux服务器[公网]+内网windows）

Frp配置实现内网穿透一、下载linux和windows环境的安装包注意：server和目标主机下载的frp要同一个版本GitHub下载地址：https://github.com/fatedier/frp/releases可到我的CSDN的下载地址，方便访问不到GitHub的用户下载：https://download.csdn.net/download/object_admin/85170961[
object_admin·2025-01-19 10:07

计算机网络 （48）P2P应用

前言计算机网络中的P2P（PeertoPeer，点对点）应用是一种去中心化的网络通信模式，它允许设备（或节点）直接连接并共享资源，而无需传统的客户端-服务器模型。
IT 青年·2025-01-19 10:05

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

这款最新的AI模型不仅在性能上实现了质的飞跃，还采用了开源策略，为广大开发者提供了更广阔的探索空间。
that's boy·2025-01-19 10:35

Web3.0开发路线

区块链基础：区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。共识机
king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收
精通代码大仙·2025-01-19 10:01

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。
微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。
KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

AIGC与劳动力市场：技术进步与就业结构的重塑

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是生成式AI（AIGC），劳动力市场正经历前所未有的变革。从内容创作到自动化生产线，几乎每个行业都在经历一场技术的洗礼。
蒙娜丽宁·2025-01-19 08:41

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。
cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？
kcarly·2025-01-19 07:39

使用Simulink来模拟EPR对的生成、传输、测量以及纠缠态验证过程，并研究其在量子计算中的应用

目录基于Simulink的EPR对纠缠态验证算法实现背景介绍系统架构仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加EPR对生成模块生成纠缠态在Simulink中实现EPR对生成模块3.添加量子信道模块模拟量子信道传输在
小蘑菇二号·2025-01-19 07:08

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

AI技术架构：从基础设施到应用

没有强大的基础设施，复杂的AI模型和应用无法落地。1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优
fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机
翔翔子1号·2025-01-19 06:30

python调用阿里云通义千问（q-wen-max)API-创建智能体Agent

文章目录AssistantAPI简介创建和使用AssistantAPI1、调用AssistantAPI夸克搜索回答问题2、Agent智能体构建AssistantAPI简介百炼AssistantAPI能够让用户定制化构建一个assistant，这个assistant支持多种不同的指令（instruction）和描述（prompt），并且可以使用各类工具插件（plugins）和调用已选择的API来回答
Cachel wood·2025-01-19 06:29

Ansys Fluent流体仿真计算分析、硬件配置分析

它具有丰富的物理模型、先进的数值计算方法和强大的前后处理功能，在航空航天、汽车设计、石油、天然气、涡轮机设计等方面都有着广泛的应用。
深度学习服务器·2025-01-19 06:59

第二课堂笔记——大语言模型

part1——qwen在这一部分中需要完成初步运行通义千问，流式输出与在网页窗口进行对话。1.环境准备首先配置满足需求的环境。配置环境代码中：!pipinstalltransformers==4.37.0-U用于安装或更新Python的transformers库到特定版本4.37.0。‌这里的-U参数表示如果已安装transformers库，‌则将其更新到指定的版本。‌!pipinstallstr
skna_·2025-01-19 06:26

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

第八讲 SPU密态引擎

模型对用户加密提示词对公司加密同时保护模型和提示词为什么要隐私计算？
huang8666·2025-01-19 06:51

数据入湖的前提条件：数据标准 之 数据质量评估

1.1确保数据可靠性含义：数据质量直接影响分析结果和业务决策，低质量数据会导致错误的模型输出或策略失败。原因：如果入湖数据质量不佳，后续数据分析、
goTsHgo·2025-01-19 05:20

简历_使用优化的Redis自增ID策略生成分布式环境下全局唯一ID，用于用户上传数据的命名以及多种ID的生成

表中有ID，属性类型(文本、音频、图像）以及存储位置，文件名（文
醒了就刷牙·2025-01-19 05:50

Python调用通义千问qwen2.5模型步骤

Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型，它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。
我就是全世界·2025-01-19 05:15

基于python的时空地理加权回归（GTWR）模型

一、时空地理加权回归（GTWR）模型时空地理加权回归（GTWR）模型是由美国科罗拉多州立大学的AndyLiaw、StanleyA.Fiel和MichaelE.Bock于2008年提出的一种高级空间统计分析方法
有梦想的Frank博士·2025-01-19 05:13

emgu.cv读取1080p视频

这个小摄像头直接获取帧频是60，最大分辨率是1920*1080遇到的几个问题记录如下：1直接读取默认图像为640*480.读取视频采用cap=newCapture(0);可以读取计算机自带的摄像头，外置的
zhangxiaomm·2025-01-19 05:42

解决raw.githubusercontent无法访问

Docker官方和国内很多云服务商都提供了国内加速器服务，例如：科大镜像：https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/网易：https://hub-mirror.c.163.com/阿里云
@comefly·2025-01-19 04:09

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

它能够在不显著损失模型精度的情况下，大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练？混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度
shanks66·2025-01-19 04:38

docker hub镜像拉取慢如何解决

DockerHub是Docker官方提供的镜像仓库，如果镜像拉取慢，可以尝试以下解决方案:使用国内镜像加速器，例如阿里云、百度云等。这些加速器会将访问请求转发到国内的服务器上，加快镜像下载速度。
胡说先森·2025-01-19 04:06
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