探索人工智能大模型在工业领域的应用与发展
探索人工智能大模型在工业领域的应用与发展
常用的机器学习模型的不同调用方式
不同机器学习方法的调用
如何让大模型的输出长度可控？Meta AI开源新方法
文章通过提出LIFT方法，目标是减少模型评估中的“长度偏差”，提高模型遵循用户指令的生成长度约束的能力，使得大模型在实际应用中提供更多的可控性。PS：给公众号添加【星标⭐️】不迷路！您的。
LivePortrait 数字人：开源的图生视频模型，本地部署和专业视频制作详细教程
数字人最近比较火，LivePortrait 是快手、中科大和复旦大学联合研发的开源的图生视频模型，比较适合个人、小团体和企业等用于生成自己的数字化人物视频。老牛同学尝试通过本教程，详细介绍如何在本地部署和生成专业视频……
论文精要：《对静态分析缺陷报告进行聚类，以降低维护成本》
静态分析工具通过自动识别源代码中的错误来促进软件维护。但是，对于大型系统，这些工具通常会生成大量的缺陷报告，其中许多缺陷报告在概念上是相似的。单独处理缺陷会花费开发人员的工作量，并增加维护负担。建议对生成的缺陷报告进行聚类，以便可以对类似的错误进行分类，并可能一起修复。论文的方法利用静态错误报告中可
大模型增量预训练新技巧-解决灾难性遗忘
该方法主要通过增加恒定块扩展模型层数，使模型在增量训练过程中仅训练新增层、冻结原始层，保持模型原有能力，防止模型出现灾难性遗忘现象。但有两点存疑：目前来说mistral要好于llama，为啥不用mistral进行实验不用恒定块，性能会差多少。
本地部署：Real-ESRGAN: 高效的图像超分辨率解决方案
Real-ESRGAN 作为一种先进的图像超分辨率技术，凭借其高效的多尺度特征提取和生成对抗训练，在处理真实世界图像时表现出色。特别是在处理真实世界图像时，Real-ESRGAN 展现出了卓越的性能，生成的高分辨率图像细节丰富、视觉效果逼真。损失函数（Loss Function）：Real-ESRG
【深度学习】“复杂场景下基于深度学习的卷积神经网络在鸟类多类别识别中的模型设计与性能优化研究“(下)
本研究旨在探索基于深度学习的卷积神经网络在鸟类多类别识别中的应用潜力，通过深入分析模型设计和性能优化的方法，以应对复杂环境带来的挑战。通过系统的实验验证和性能评估，本研究试图为解决实际应用中的识别难题提供创新的解决方案和理论支持。
交易积累-MACD
MACD（Moving Average Convergence Divergence，即移动平均收敛发散指标）是由Gerald Appel于1970年代后期发明的一种趋势跟踪动量指标。由于MACD结合了趋势跟踪和动量指标的特点，它是许多交易者和分析师在市场分析中的重要工具之一。：通常选取12日指数移
足球预测：AI技术如何预测比赛结果
综上所述，AI预测能够综合各类算法，并结合数据挖掘、机器学习等应用来预测足球比赛，得出来的预测结果也有着可观的准确度，对AI预测感兴趣的小伙伴，可以扫描下方图片，领取AI预测工具。
《AI视频类工具之十——D-ID》
D-ID是一个人工智能生成的视频创建平台，可以轻松快速地从文本输入中创建高质量、高性价比和引人入胜的视频，背后的Al技术是由Stable Difusion和GPT.3提供支持，可以在没有任何技术知识的情况下输出100多种语言的视频。D-ID的实时人像功能可以从一张照片中创建视频，虚拟口播主持可以提供
云端数据挖掘：释放大数据潜力的智能钥匙
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业和组织最宝贵的资源之一。然而，如何有效利用这些数据，挖掘出有价值的信息和洞察，成为了一个挑战。云服务提供了一种灵活、可扩展的解决方案，允许用户在云端进行数据分析和处理。本文将详细介绍如何使用云服务进行数据分析，并提供一些示例代码，以帮助读者更好地理解和应用这一技
灵办AI探索之旅：颠覆传统的代码开发工具
灵办AI是一个先进的人工智能工具，专注于提高软件开发和项目管理的效率。其核心功能包括代码生成、优化、评估和自动化修复，旨在帮助开发者和团队提升开发速度和代码质量。
AI 浪潮下，程序员的核心竞争力塑造策略
通过合理利用 AI 辅助编程工具，重点发展核心能力，规划好职业发展路径，持续学习和创新，程序员能够在这个充满变革的时代保持核心竞争力，实现个人价值的最大化，并为行业的发展做出更大的贡献。这包括能够有效地向 AI 工具提出明确的需求和指令，理解和评估 AI 生成的结果，并能够将其与自己的代码和项目进行
CV10_模型、特征图、CAM热力图可视化
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使用Ollama+OpenWebUI本地部署阿里通义千问Qwen2 AI大模型
72b (41GB)简介: 这是Qwen模型中的最大版本，适用于需要最高性能的应用场景。1.5b (935MB)简介: 这个版本比0.5b版本更大，适合中小型应用，能够在资源有限的环境中提供更好的性能。7b (4.4GB)简介: 这是一个中等大小的版本，适合大多数应用场景，具有较强的理解和生成能力。
西南石油大学24计算机考研数据，能源与人工智能招收调剂，专硕录取均分355！西南石油大学计算机考研考情分析！
西南石油大学（Southwest Petroleum University），简称“西南石大”，坐落于四川省成都市，是经中华人民共和国教育部备案的一所中央与地方共建、以四川省人民政府管理为主的高等院校，是世界一流学科建设高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校，入选“中西部高校基础能力建设工程”、“海
使用chainlit快速构建类似OPEN AI一样的对话网页
创建一个文件，例如“chainlit_chat”进入 chainlit_chat文件夹下，执行命令创建python 虚拟环境空间(需要提前安装好python sdk。Chainlit需要。.venv在项目根目录下创建.env.chainlit.files运行应用程序要启动Chainlit应用程序，请
Chainlit快速实现AI对话应用将聊天数据的持久化到Mongo非关系数据库中
默认情况下，Chainlit应用不会保留其生成的聊天和元素。即网页一刷新，所有的聊天记录，页面上的所有聊天记录都会消失。但是，存储和利用这些数据的能力可能是您的项目或组织的重要组成部分。之前写过一篇文章，这个技术方案的优点是，不需要自己在安装数据库，创建表结构等操作，缺点是，只适合用户量比较少的情况
Ubuntu下python3.12安装, 分布式 LLM 推理 exo 安装调试过程, 运行自己的 AI 集群
分布式LLM推理,AI集群安装教程,ubuntu22.04不编译安装python3.12,安装pip3.12,ubuntu安装分布式推理AI集群exo.本地运行分布式LLM推理离线运行exo,安装调试分布式LLM推理AI集群exo,离线运行AI集群,安装调试AI集群exo;Nomodulenamed
