【大模型】 基于AI和全球化进程的权衡：开源大模型与闭源大模型
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是OpenAI发布的一个大规模预训练语言模型。尽管GPT-3本身不是完全开源的，但OpenAI提供了API，使得开发者可以访问和使用该模型。它是基于Transformer架构，拥有1750亿参数，是目前最大的语言模
第八章 MobileNetv3网络详解
本文介绍了基于互补的搜索技术和新颖的架构设计的MobileNets的下一代。MobileNetV3通过硬件感知网络架构搜索(NAS)和NetAdapt算法相结合，针对移动电话CPU进行优化，随后通过新颖的架构改进技术进行了进一步提高。本文开始探索自动化搜索算法和网络设计如何相互协作，以利用互补的方法
【机器学习结合AI绘画工具】——开启艺术创作的新纪元
一些知名的AI绘画工具网站：DeepArt，DeepArt，RunwayML。
使用AI和机器学习进行UI自动化测试
1.背景介绍在现代软件开发中，UI自动化测试是一项至关重要的技术，它可以有效地检测和修复软件界面上的错误和不一致。然而，传统的自动化测试方法往往需要大量的人力和时间来维护和更新测试用例，这使得它们难以应对快速变化的软件开发环境。因此，研究人员和企业开始关注使用AI和机器学习技术来提高UI自动化测试的
YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍 ！！
本文详细介绍了从YOLOv1-YOLOv9的网络结构，以及各个版本之间的迭代。YOLOv1-YOLOv8之间的对比ModelAnchorInputBackboneNeckYOLOv1锚框（训练是224*224，测试是448*448；GoogLeNet；Dropout防止过拟合；最后一层使用线性激活函
【机器学习与大模型】开源大模型和闭源大模型：技术发展与社会责任的平衡点
开源大模型和闭源大模型各有优劣势，选择哪种模型取决于具体的应用场景和需求。在技术发展和社会责任之间，我们应该寻求一个平衡点，既促进技术的进步和共享，又保护个人隐私和商业利益。技术发展与社会责任的平衡 在如何看待开源大模型和闭源大模型时，我们需要找到技术发展和社会责任之间的平衡点。特别是在处理敏感数据
工具链工具——映射与调度、模拟与验证、开发与测试工具
OpenVINO是英特尔开发的一套优化深度学习性能的工具集，是一款可轻松实现“一次写入，处处部署”的开源AI工具套件，可以缩短延迟，提高吞吐量，加速AI推理过程，同时保持精度，缩小模型占用空间，优化硬件使用，支持多种类型的英特尔硬件。因此，在存算一体芯片的设计过程中，前仿和软件仿真是非常重要的内容。
探索设计模式的魅力：深度挖掘响应式模式的潜力，从而精准优化AI与机器学习项目的运行效能，引领技术革新潮流
响应式模式在机器学习领域掀起新浪潮，以其灵活性与适应性提升系统的数据处理能力，优化用户体验。从实时数据分析到模型动态调整，再到智能系统自适应反馈，响应式模式展现出巨大潜力。未来，随着量子和边缘计算的崛起，响应式模式将更实时、强大。为挖掘其潜力，需加强技术研发、应用创新、人才培养及产业合作，共同推动机
人工智能技术概述_3.机器学习
广义上来说，机器学习指专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能的学科，使计算机重新组织已有的组织结构并不断改善自身的性能。更加精确地说，一个机器学习的程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法，它在任务T的性能度量P会随着对于经验数据E的学习而便得更好。
AI之Devin：Devin(被称为第一个完全自主的AI软件工程师)的简介、技术报告解读、使用方法之详细攻略
AI之Devin：Devin(被称为第一个完全自主的AI软件工程师)的简介、技术报告解读、使用方法之详细攻略目录Devin的简介Devin的技术报告Devin的使用方法Devin的简介2024年3月12日，Cognition AI 团队发布了第一个AI软件工程师Devin，并在SWE-bench编
AI赋能自动化测试：智能接口自动化测试数据生成平台设计思路
1）通过平台可以产出基于最小集合且符合目标覆盖率的接口测试数据；2）产出数据支持多样化存储、调用；3）结合流量回放机制，补充完善自动化接口测试用例；4）引入机器学习方法，尝试在测试提效中落地；5）全面用于接口冒烟测试、回归测试。
从零到一：基于 K3s 快速搭建本地化 kubeflow AI 机器学习平台
Kubeflow 是一种开源的 Kubernetes 原生框架，可用于开发、管理和运行机器学习工作负载，支持诸如 PyTorch、TensorFlow 等众多优秀的机器学习框架，本文介绍如何在 Mac 上搭建本地化的 kubeflow 机器学习平台。尽管 K3s 自身需要的资源不多，但是 kubef
【机器学习-17】数据变换---小波变换特征提取及应用案列介绍
小波变换作为一种前沿的数据分析工具，近年来在信号分析领域崭露头角。小波分析的理论和方法凭借其独特优势，在信号处理、图像处理、语音处理、模式识别以及量子物理等多个领域得到了广泛的应用，堪称近年来在工具及方法上的重大突破。小波变换以其多分辨率的特性，在时域和频域均展现出对信号局部特征的强大表征能力。通过
【AI大模型实战】有监督精调(sft)数据集构建实战教程和代码实例讲解
在人工智能领域，大型预训练模型（如 GPT-3、BERT 等）已经取得了显著的成果。然而，这些模型通常需要大量的标注数据进行微调（Fine-tuning），以适应特定的任务和领域。为了降低数据标注的成本和时间，研究人员提出了一种名为有监督精调（Supervised Fine-tuning，SFT）的
Spark机器学习库MLlib介绍及实践
Spark MLlib是Apache Spark的机器学习库，提供了常见的机器学习算法和实用程序，包括分类、回归、聚类、协同过滤等。此外，MLlib还提供了丰富的特征处理和模型评估工具，方便用户进行模型调优和性能评估。随着大数据技术的不断发展，机器学习作为数据处理和分析的重要手段，也得到了广泛的关注
git clone拉取项目时报错xxx bytes of body are still expected
git clone拉项目时报错解决方法
【机器学习】探究Q-Learning通过学习最优策略来解决AI序列决策问题
AI序列决策问题是指在人工智能领域中，智能体需要在一个序列的环境中做出一系列决策，以达到某个目标或最大化某种累积奖励的问题。这类问题通常涉及到强化学习，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。
人工智能与机器学习的演进：重塑IT行业的未来
进入21世纪的第三个十年，我们站在一个技术革新的风口上。IT行业，作为支撑现代社会运转的核心骨架，正在经历前所未有的变革。从云计算、大数据到人工智能、物联网、5G通信和区块链，这些技术的每一次进步都在推动全球经济的增长和社会的进步。本文将重点探讨人工智能与机器学习（AI & ML）的最新进展以及它们
绿色智能：AI机器学习在环境保护中的深度应用与实践案例
绿色智能：机器学习在环境保护中的深度应用与实践案例
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。
