计算机视觉：利用RANSAC算法优化关键点匹配
随机抽样一致算法（RANdom SAmple Consensus,RANSAC）,采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。RANSAC算法被广泛应用在计算机视觉领域和数学领域，例如直线拟合、平面拟合、计算图像或点云间的变换矩阵、计算基础矩阵等方面。RANSAC算法假设数据中包
【ChatGPT进阶】3.如何使用ChatGPT翻译文章？
很喜欢查理芒格说的一句话，又扎心又鸡汤“想要得到某样东西，最好的办法是让自己配得上它”，我想，这个道理也可以延伸到寻找人生伴侣这个话题上。以前翻译是一定要专业的人来做这项工作，但人不可能会所有的语言，但ChatGPT是可以实现的，如果你去研究过NLP，应该就清楚，翻译是它的强项。将你想要翻译的文章复
2022年第三届“大湾区杯”粤港澳金融数学数学建模竞赛
大湾区杯，作为新型的数学建模比赛，参加费用200元，对大家来说还是偏贵的，比赛足足有七天，大家也可以在平台上结合其他的思路，优化自己的模型，下面是我自己的一些拙见，可以借鉴一下，下面是我的QQ，大家有什么独特的可以加我。a题后续也会出思路，但就不会再a题展示论文了。2892053776qq空间有一篇
Apache Hive实战
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介Hive是一个基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表格，并提供SQL查询功能。由于其高效、易用等特点，越来越多的企业在大数据平台上使用它作为数据仓库。本文将详细介绍Apache Hive的安装
人工智能的应用场景有哪些？以及未来市场预期有哪些方向？
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术正在重新定义我们的生活。近年来，以深度学习、强化学习、脑机接口等AI技术作为基础设施的快速发展，已经改变了人们生活的方方面面。伴随着人工智能技术的高速发展，
Kafka原理、部署与实践——深入理解Kafka的工作原理和使用场景，全面介绍Kafka在实际生产环境中的部署
随着互联网的发展，网站的流量呈爆炸性增长，传统的基于关系型数据库的数据处理无法快速响应。而NoSQL技术如HBase、MongoDB等被广泛应用于分布式数据存储与处理，却没有提供像关系型数据库一样的ACID特性、JOIN操作及完整性约束。因此，很多公司或组织开始转向Apache Spark、Flin
【人工智能】大模型的发展历史
2012年以后的深度学习热潮：2012年，AlexNet横空出世，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习模型在计算机视觉任务中取得了巨大突破，吸引了越来越多的计算机科学家和工程师投入深度学习研究和应用。：2018年，Google推出了基于Transformer的预训练模型BERT，通过大量无标签文
阿里开业项目chat2DB-人工智能SQL分析介绍
下载安装包Chat2DB Setup 2.0.1.exe后，直接安装即可，界面非常简洁清晰配置完毕后，使用方式将改变成只需要描写需求即可chat2DB除可以AI智能SQL分析，还可以协助自动生成报表例如，wow_info表中，字段：zhuangbei，代表装备类型，有布甲、皮甲、板甲等等现在想去分析
基于大数据的可视化：数据分析和展示的最佳实践
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着互联网、移动互联网、大数据等技术的广泛应用，用户对于各种各样的数据已经产生了海量的需求。数据呈现的形式也变得越来越多样化，包括报表、图表、地图、流程图、模型等。而如何将这些数据可视化、交流和传播，是一个重要的方向。本文将从以下三
DevChat：VSCode中的AI黑马
虽然会有一些小的问题但是整体上的思路很赞，当然这种尝试我也只是想看看复杂情况下他的效果，真实不错，其实我们在日常的开发中，经常会有一些非业务层面的代码量，那么能够让我们的DevChat去帮我们搞定，对我们来讲就会节省时间去处理业务逻辑，从而就会提升我们的工作效率；在开发工程中我们也会遇到一些冗余代码
人工智能监管中的智慧监管与智能化服务
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着人工智能技术的不断发展和落地应用，越来越多的人开始关注和研究人工智能在社会生活中的应用。但是，如何让人工智能更好地适应社会、经济、法律环境并对其产生有效影响，却一直是人们面临的重大课题。人工智能监管机构（如美国国防部高级智库亚伯
业务安全五重价值：防攻击、保稳定、助增收、促合规、提升满意度
数字业务安全通过分析用户行为、建立风险评估模型，及时识别和预防潜在的欺诈行为，并综合运用各类技术手段，对企业的数字业务进行全面评估和保护，以应对用户行为风险、业务逻辑风险、网络攻击风险、数据泄露风险等多方面的威胁和挑战。安全是保障业务健康运营的前提条件，更是企业良好的企业声誉和品牌形象的基础。数字业
[当人工智能遇上安全] 9.基于API序列和深度学习的恶意家族分类实例详解
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。前文详细介绍如何学习提取的API序列特征，并构建机器学习算法实现恶意家族分类，这也是安全领域典型的任务或工作。这篇文章将讲解如何构建深度学习模型实现恶意软件
CTC-Loss
CTC-Loss
chatgpt赋能Python-python1加到100的三种方法
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专
消息队列技术在大数据中应用的价值
消息队列”（Message Queue）即消息队列或消息系统，它是一个异步通信模型。其主要特征是在分布式环境下用于处理一系列的信息的传递。信息通过消息的形式从一个组件发送到另一个组件，而不需要直接通信。消息队列可以实现应用之间的松耦合、解耦合、异步化、削峰填谷等功能。如今，很多公司都采用消息队列来构
Apache Hadoop: Building a Big Data Distributed Environm
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介Apache Hadoop (以下简称HDFS)是一个开源的分布式文件系统，用来存储大量的数据集并进行计算处理。它可以处理超大数据集、实时数据分析、日志聚类等应用场景。HDFS被广泛应用于企业数据仓库、电子商务网站、搜索引擎
Tengine 边缘AI计算框架移植RV1126（包括opencv的交叉编译）
编译opencv是为了，在编译Tengine时指定OpenCVConfig.cmake,以便寻找特定的opencv动态库01.从github拉取opencv源代码02.在虚拟机安装cmake04.解压opencv源码，并进入文件05.新建文件ax620a.toolchain.cmake配置交叉编译工
matalb 图像处理 低通滤波和高通滤波 （理想，巴特沃斯，高斯 含代码）
主要分为理想低通滤波，巴特沃斯低通滤波，高斯低通滤波。
人工智能大模型 LLM 赋能的研发效能：探索AI大模型+软件开发新工序的各种可能性
大模型语言模型(LLM)指的是一种超大规模的预训练语言模型，它可以通过对大量数据进行训练，学习到自然语言的规律和特征，从而实现对自然语言的理解和生成。其中，最为知名的大模型语言模型是OpenAI的GPT系列模型，目前已经发展到了GPT-3的规模。相比于传统的小规模语言模型，大模型语言模型具有以下优势
