关于自己部署AI大模型踩的坑（一）——硬件篇
如果不在意耗电的情况下（个人跑满的话，功率大概在250W-300W之间），选取退役服务器还是性价比非常高的。其他方面比如CPU，内存，硬盘位置方面，个人觉得应该不存在太大的限制空间，但GPU的可扩展要尤其注意。比如我选择了一张24G的GPU，可能一张就可以用了。但如果一张GPU算力不够，或者使用人数
AI：253-如何将MobileNetV1集成到YOLOv8中以实现轻量化 | Backbone替换与性能分析
高效的检测速度：能够实时处理高分辨率图像。强大的检测精度：在各种数据集上表现出色。可扩展性：支持多种模型变体，以满足不同需求。MobileNetV1是一种轻量级的卷积神经网络，设计用于在计算资源有限的设备上运行。深度可分离卷积：将标准卷积分解为逐通道卷积和逐点卷积，显著减少计算量。轻量化设计：减少参
Datawhale AI夏令营——siRNA药物药效预测学习笔记
如处理生物问题，首先要分清当前是一个分类、回归或者生成问题，然后确定模型选择，接着考虑如何把数据处理到模型中，再从处理数据的过程中结合生物学知识构造特征，最后再用模型训练这些特征和预测结果，不断优化得到最优结果。
AI恶搞《黑神话：悟空》爆火！
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人工智能数据基础之线性代数入门-学习篇
标量是只有大小没有方向的量。在数学中，它通常是一个实数或复数。通俗理解：想象你有5个苹果。这个数字"5"就是一个标量。它只告诉你有多少苹果，但不告诉你这些苹果放在哪里。
AI模型应根据应用场景选择全能型或者专精型
AI模型的发展方向，在追求全能与专精之间并非简单的二选一，都取决于其应用场景、设计目标以及技术可行性等多个因素。这两种策略各有优势和局限性。综上所述，AI模型的发展策略应根据具体情况进行权衡和选择，既可以考虑追求专精以提高特定任务的性能，也可以考虑追求全能以提高模型的通用性和适应性。
【大数据】分布式计算框架算法
分布式计算框架算法是为了解决大规模数据处理问题而设计的一系列算法。这些算法能够在多台计算机上分布执行计算任务，通过网络连接协同工作，从而提高数据处理速度和效率。常见的分布式计算框架包括Hadoop、Spark等。
Python计算机视觉（三）—图像拼接
图像拼接是计算机视觉中的重要分支,它是将两幅以上的具有部分重叠的图像进行拼接从而得到较高分辨率或宽视角的图像。本文将结合python+opencv实现两幅图像的拼接。1.根据给定图像/集，实现特征匹配2.通过匹配特征计算图像之间的变换结构3.利用图像变换结构，实现图像映射4.针对叠加后的图像，采用A
Conformer:用于语音识别的卷积增强Transformer
Transformer模型善于捕捉基于内容的全局交互，而CNN则能有效地利用局部特征。在这项工作中，通过研究如何将卷积神经网络和Transformer结合起来，以参数有效的方式对音频序列的局部和全局依赖关系进行建模，从而达到两全面性。为此，提出了用于语音识别的卷积增强Transformer，命名为C
OpenCV：概念、历史、应用场景示例、核心模块、安装配置
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它最初由英特尔开发，后来由 Willow Garage 进行了进一步的改进和支持，现在由 OpenCV 基金会维护。OpenCV 提供了一套广泛的函数，用于图像处理、视频分析
如何成为一名计算机视觉（Computer Vision, CV）工程师
CV算法工程师负责设计、开发和优化各种算法，以处理和分析图像和视频数据。CV算法工程师负责设计、开发和优化各种算法，以处理和分析图像和视频数据。目标检测：R-CNN系列（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）、YOLO系列、SSD等。选择一个感兴趣的CV领域（如人脸识别、自动驾
AI模型：追求全能还是专精？
从技术发展的角度来看，全能型AI和专精型AI并非相互排斥的对立面，而是不同阶段、不同需求下的产物。首先，由于其处理多种任务的需求，全能型AI在单一任务上的精度和效率可能不如专精型AI。此外，为了保持其广泛的适应性，全能型AI往往需要消耗更多的计算资源和存储空间，这增加了其在实际应用中的成本和难度。全
【Cuda Runtime】dim3线程块与网格尺寸与核函数几种调用的方式
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算架构，使得开发人员可以利用GPU进行通用计算。为了有效地利用GPU的并行处理能力，CUDA引入了网格（Grid）和线程块（Block）的概念。这些概念帮助开发人员将复杂的计算任务分解成多
用 AI 来检测 AI 内容，靠谱吗？无限套娃 or 禁止套娃？
如何确保 AI 创作的原创性和真实性？用 AI 来检测 AI 内容，听起来似乎有些自相矛盾，听起来像是一场技术与技术的较量。
NVIDIA&GRID vGPU软件-中文用户指南（上）
本文将原官方英文文档逐字校验翻译整理，主要内容包含《Installing and Configuring NVIDIA Virtual GPU Manager》 提供分步指南在支持的管理程序上安装和配置vGPU。《Using GPU Pass-Through》解释如何配置GPU以通过支持的管理程序。
B2C电商私有化部署：打造个性化、安全、高效的在线零售平台
B2C电商私有化部署是指企业将B2C电商平台部署在自己的服务器或私有云上，以实现更高的安全性、稳定性和可控性。与公有云部署相比，私有化部署可以为企业提供更加个性化的服务、更高的数据安全保障以及更好的性能优化空间。
为什么要做智慧水务信息化平台建设？带来的好处
是以物联感知技术、大数据、智能控制、云计算、人工智能、数字孪生、AI算法、虚拟现实技术为核心，以监测仪表、通讯网络、数据库系统、数据中台、模型软件、前台展示、智慧运维等产品体系为支撑，以城市水资源、水生态、水环境和水安全提升和建造智能化为目标的智慧水务体系。经过多年的探索与实践，深挖客户需求，形成的
【机器学习】周志华《机器学习》西瓜书勘误：按章节排序整理（截至2024年1月第45次印刷）
本文整理了机器学习领域经典之作：南京大学周志华教授的《机器学习》（西瓜书）勘误。包含博主按章节排序整理（截至2024年1月第45次印刷）及原印刷排序两部分。
人工智能 | MetaLlama大模型
我们介绍 LLaMA，这是一个基础语言模型的集合，参数范围从 7B 到 65B。我们在数万亿个Token上训练我们的模型，并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸专有的和无法访问的数据集。特别是，LLaMA-13B 在大多数基准测试中都优于 GPT-3 (175B)，
