ncnn 和 rknn 自定义算子对比实现
/ 获取输入和输出张量的虚拟地址// 输入数据指针// 输出数据指针// 自定义 Sigmoid 算子的实现// 初始化元素个数// 计算输入张量的总元素个数i++) {// 对每个元素进行 Sigmoid 计算y < inside;y++) {// 获取当前元素的输入指针// 获取当前元素的输出指
使用深度强化学习预测股票：DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN对比和代码示例
通过DRL，研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型，理解复杂的市场动态，并对股票购买、销售或持有做出明智的决策。
【机器学习】Qwen-VL：基于FastAPI私有化部署你的第一个AI多模态大模型
本文首先在引言中强调了一下OpenAI兼容API的重要性，希望引起读者重视，其次介绍了Qwen-VL的原理与模型结构，最后简要讲了下FastAPI以及搭配组件，并基于FastAPI封装了OpenAI兼容API的Qwen-VL大模型服务端接口，并给出了客户端实现。本文内容在工作中非常实用，希望大家能有
【机器学习】图神经网络：深度解析图神经网络的基本构成和原理以及关键技术
图数据是一种复杂的数据结构，由节点（vertices）和边（edges）组成，用于表示对象及其相互关系。节点代表数据中的实体，边则表示实体之间的关系。多样性：图数据可以表示各种类型的关系，如一对一、一对多、多对多等。不规则性：图的结构不固定，节点和边的数量及连接方式可变。高维性：每个节点和边可以包含
【AI大模型】Transformers大模型库（七）：单机多卡推理之device_map
本文简要介绍了device_map="auto"等使用方法，多数情况下与CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3一起使用，可以简单高效的进行多卡分布式推理及训练计算，至于多机多卡场景，多用torchrun和deepspeed等，后面文章会专门进行系统讲解。
算法金 | 一个强大的算法模型：t-SNE ！！
t-SNE 是一种非线性降维技术，用于将高维数据映射到低维空间，以便进行可视化。它通过保持高维空间中数据点之间的局部相似性来生成低维空间的表示。这种方法特别适用于揭示复杂数据集中的模式和结构。
AI 定位！GeoSpyAI上传一张图片分析具体位置 不可思议! ! !
想象一下一个如此强大的工具，只需一张图像，它就可以精确定位您的确切位置，精确到纬度和经度。GeoSpy.ai 免费提供这种令人惊叹的功能，利用先进的人工智能和地理空间智能从任何照片中提供精确定位。无论您是对去过的地方感到好奇，还是出于专业目的需要准确的地理数据，这项突破性的技术都为以惊人的准确性了解
AI的‘智能’健身：打造更聪明的机器学习模型
所以，不要犹豫了，拿起你的“哑铃”（数据），穿上你的“运动鞋”（代码），让我们一起在AI的健身房里，塑造出更聪明的模型吧！记住，智能的增长不是一蹴而就的，而是一步一个脚印，持之以恒的结果。记住，就像健身一样，让AI模型变得更聪明是一个持续的过程，需要耐心和不断的努力。数据增强是提升模型智能的一个关键
【机器学习】集成语音与大型语音模型等安全边界探索
集成语音与大型语言模型（SLMs）的安全性问题是当前人工智能领域面临的重要挑战之一。通过深入研究SLMs的潜在安全风险，并提出有效的对策，我们可以为SLMs的广泛应用提供坚实的安全保障。未来，随着技术的不断进步和研究的深入，我们有望开发出更加安全、稳健的SLMs模型，为人工智能技术的发展和应用开辟新
【机器学习】机器学习与物流科技在智能配送中的融合应用与性能优化新探索
机器学习是一种通过数据训练模型，并利用模型对新数据进行预测和决策的技术。其基本思想是让计算机通过样本数据学习规律，而不是通过明确的编程指令。根据学习的类型，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。物流科技是指将技术应用于物流服务和管理的创新。智能配送系统是物流科技的重要应用之一，通过集成先进
MLOps模型部署的三种策略：批处理、实时、边缘计算
在这篇文章中，我们将探讨三种常见的模型部署策略:批处理、实时和边缘计算。
AI有道 | 3 个令人惊艳的 GitHub 开源项目，诞生了！
人工智能的发展从未停止，那些曾以为只存在未来的应用场景，现如今已迅速成为现实。作为开发者技术创新的主要阵地 GitHub，在过去这段时间里，又诞生了许多既接近未来又实用的 AI 工具。这些工具有着共同特点，就是功能强大且能够显著提高我们日常工作效率。今天就跟大家推荐下，近期几个比较值得关注的 AI
【机器学习】人工智能与气候变化：利用深度学习与机器学习算法预测和缓解环境影响
全球气候变化已成为世界各国共同面对的重大挑战之一。气候变化带来的极端天气事件频发、海平面上升、生态系统退化等问题，严重影响着人类的生存和发展。因此，寻找有效的方法来预测气候变化趋势并采取相应的应对措施至关重要。
从零入手人工智能（2）——搭建开发环境
我撰写了这个系列的文章，希望能将这段经历和学习的心得分享给更多想要入门人工智能的朋友们。这些文章将详细记录我学习人工智能的每一个步骤和心得，希望通过我的经验，为大家提供一份实用的入门指南，帮助大家更快地融入这个充满机遇和挑战的领域。
【机器学习】应用深度Q网络（DQN）在Atari Breakout游戏中实现智能体
DQN结合深度学习和强化学习，使用神经网络近似Q函数，解决复杂决策问题。通过经验回放和目标网络，DQN增强训练稳定性和效率，适用于高维状态空间。在Atari Breakout中，智能体通过DQN学习最优策略，涉及环境设置、网络模型创建、动作执行、经验存储、参数更新和目标网络同步。DQN的应用展示了其
【机器学习】机器学习与教育科技在个性化教学中的融合应用与性能优化新探索
机器学习是一种通过数据训练模型，并利用模型对新数据进行预测和决策的技术。其基本思想是让计算机通过样本数据学习规律，而不是通过明确的编程指令。根据学习的类型，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。教育科技（EdTech）是指将技术应用于教育服务和管理的创新。个性化教学系统是教育科技的重要应用
人工智能--教育领域的运用
人工智能--教育领域的运用。
探索大模型技术及其前沿应用——TextIn文档解析技术
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人工智能——机器学习——神经网络（深度学习）
人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。其中深度学习可以理解为神经网络。刚开始只有神经网络的概念，随着神经网络的层数增加，就逐渐将神经网络叫做深度学习。神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段。
SOFTS: 时间序列预测的最新模型以及Python使用示例
这是2024年4月提出的新模型，采用集中策略来学习不同序列之间的交互，从而在多变量预测任务中获得最先进的性能。
