【智能助手体验】分享一款超好用的AI工具：Kimi
Kimi是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手，擅长中文和英文对话。它能够处理用户上传的多种格式文件，结合搜索结果提供信息，同时遵循中华人民共和国的法律和道德标准。使用Kimi几周以来，我深刻体会到了AI技术在信息处理方面的巨大潜力。无论是工作中的数据分析，还是生活中的信息咨询，Kimi总能给出
Spark在AI和深度学习中的应用
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark是一个开源的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，并提供了一个易用的编程模型。Spark在大数据领域得到了广泛的应用，但是在AI和深度学习领域的应用却相对较少。然而，随着数据量的增加，Spark在AI和深度学习领域的应用也逐渐崛起。在本文
【AIGC】揭秘驱动AI创新的关键力量：领军者的角色
作为人工智能领域的领军者，AIGC以其创新的技术和应用场景，为推动人工智能的发展和社会进步做出了重要贡献。在未来，AIGC将继续引领人工智能的创新浪潮，为我们带来更加智能、高效和可持续的世界。让我们期待AIGC带来的人工智能的未来，让我们共同迎接人工智能的新篇章！
生成式AI核心技术详解与实战：从GANs到Transformers
本文深入探讨生成式AI的核心技术，包括GANs、VAEs、自回归模型和Transformers，详细描述其原理、实现方法及实际应用，结合代码示例和现实案例，展示最新技术进展和应用场景。
开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到数千不等。向量通常是通过对原始数据(如文本、图像、音频、视频等)应用某种转换或嵌入函数来生成的。嵌入函数可以基于各种方法，如机器学习模型、词嵌入和特征提取算法
AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。然而，在高并发场景下，深度学习代理的性能往往会受到巨大的挑战。例如，在电商平台的推荐系统中，每秒钟可能需要处理数百万个用户请求，这就要求深度学习代理能够快速地进行预测和响应。随着深度学习技术的不断发展，高并发场景下深度学习代理的性能优
开源模型应用落地-CodeQwen模型小试-SQL专家测试（二）
使用CodeQwen1.5-7B-Chat模型，帮助开发人员获得高效、准确和个性化的代码支持
AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用
AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用在当今数字化时代，图像处理和识别技术已经成为许多领域的重要组成部分，从自动驾驶到医学影像识别。Python作为一种灵活而强大的编程语言，为开发人员提供了丰富的工具和库，可以轻松地进行图像识别与处理。本文将介绍如何使用Py
【毕业设计】基于深度学习的铁轨障碍物检测预警系统 人工智能 python 卷积神经网络
毕业设计：基于深度学习的铁路异物检测系统结合了深度学习和计算机视觉技术，旨在解决铁路场景中多尺度和遮挡问题对异物检测的挑战。通过在FLIR数据集和自制的夜间红外铁路数据集上进行迁移训练，提出的算法展现了对遮挡较严重和不同尺度大小的铁路异物的优越性。本毕业设计为计算机领域的毕业生提供了一个创新的研究方
数学遇上人工智能，深度学习架构迎来最强挑战者 KAN，MLP 的时代结束了？
多层感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作为人工神经网络的一个基本架构，一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”，它的意义在于：基础模型：MLP 作为最早被广泛研究和应用的神经网络模型之一，是许多复杂深度学习架构的起点和基础。
开源模型应用落地-LangChain高阶-事件回调-合规校验
通过LangChain的事件回调机制，便捷完成用户输入和模型输出的合规性检测
第一篇【AI与传奇开心果系列】Python的AI相关库技术点案例示例:详解AI作画原理
AI与传奇开心果博文系列系列博文目录Python的AI相关库技术点案例示例系列博文目录前言一、AI作画算法原理介绍二、深度学习的神经网络AI作画算法原理应用示例代码三、特征学习AI作画算法原理应用示例代码四、风格迁移AI作画算法原理应用示例代码五、损失函数AI作画算法原理应用示例代码六、条件生成AI
【机器学习】机器学习与人工智能融合新篇章：自适应智能代理在多元化复杂环境中的创新应用与演进趋势
通过深入探索机器学习与人工智能的融合，我们不难发现自适应智能代理在多元化复杂环境中展现出了强大的创新应用潜力。这一领域的研究成果已经证实了智能代理能够根据环境变化实时调整行为策略，并通过学习持续优化决策过程，从而在各个领域实现更高效、更精准的决策与行动。这些成果不仅为机器学习与人工智能的进一步发展奠
开源模型应用落地-LangChain高阶-Tools工具-Multi-Agent（五）
基于Multi-Agent进一步串联多个agents，通过多个 Agent 的协同合作，高效完成复杂任务。
【YOLO系列】YOLO v5（网络结构图+代码）
YOLO v5提供了五个不同大小的预训练模型，分别是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x。这五个模型的网络架构一样，不同的是每层通道数和宽度不一样。
【深度学习】构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南
【深度学习】构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南这篇博文将深入探讨在 CentOS 操作系统上创建高度优化的深度学习环境的完整过程。我们将从零开始，逐步指导读者完成配置，并重点介绍如何有效地管理 GPU 资源，以及如何运用容器技术来提高环境的灵活性和可维护性。
MambaOut：状态空间模型并不适合图像的分类任务
该论文探讨了Mamba架构（包含状态空间模型SSM）是否有必要用于视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割。通过实验证实了了Mamba在视觉识别任务中的效果，认为其不如传统的卷积和注意力模型。
整合LlamaIndex与LangChain构建高级的查询处理系统
本篇文章将介绍如何将LlamaIndex和LangChain整合使用，创建一个既可扩展又可定制的代理RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用程序，利用两种技术的强大功能，开发出能够处理复杂查询并提供精准答案的高效应用程序。
深入解析xLSTM：LSTM架构的演进及PyTorch代码实现详解
xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。
DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练，在不损失精度的情况下减少70%的模型大小，提升三倍速度
这篇论文提出了一种高稀疏性基础大型语言模型（LLMs）的新方法，通过有效的预训练和部署，实现了模型在保持高准确度的同时，显著提升了处理速度。
