树莓派图像识别应该怎么上手
就我自己来说第一次做图像识别（那时候我Linux，Python都没接触过）最难的就是自己训练模型和装环境，索性我不干了，直接找已经弄好的。
AIGC：【LLM（二）】——LangChain:由LLMs驱动的应用开发框架
LangChain:由LLMs驱动的应用开发框架
【AI赋能未来】一文带你了解生成对抗网络（GAN）
⭐近年来，深度学习在很多领域的都取得了突破性进展，但大家似乎发现了这样的一个现实，即深度学习取得突破性进展的工作基本都与判别模型相关。什么意思呢？⭐也就是说，生成模型并没有被好好地运用以释放其潜能。生成模型关注于分析和理解数据背后的生成过程，能够生成与训练数据类似的新样本。生成模型的训练和性能评估发
CSDN聊ChatGPT
在 ChatGPT 大航海时代的圆桌对话中，王咏刚认为这是一个新时代的开始，可能会带来新的领域、应用和机遇，但也有可能引发一些规则变化的担忧。总结：在人工智能技术的发展下，各个行业都会被AI赋能，开发者可以通过自然语言去对话实现代码编写，降低了程序员的门槛，扩大了入口，ChatGPT成为新一代的操作
关于Tacotron2看这一篇就够了
Tacotron2文章的详细阅读
SVM——《统计学习方法第七章》
为什么叫支持向量机在第二章中我们学过感知机，它是最小化所有误分类点到超平面的距离之和， M 为误分类点的集合，得到的分离超平面是不唯一的。minω,b[−∑xi∈Myi(ω⋅xi+b)]\min_{\omega,b}[-\sum_{x_i \in M}y_i (\omega\cdot x_i+b)
SparkML机器学习实战：应用回归算法，预测二手房价格
受某房产中介委托，需开发一套机器学习系统，当用户将要售卖的二手房挂到二手房网站上时，该机器学习系统能自动根据该二手房的相关信息给出合理的销售价格预测，以指导客户报价。本案例所使用的数据集为纯文本文件，说明如下： 数据集路径：/data/dataset/ml/house/train.csv1、启动H
走进人工智能|机器学习 解码未来的科技革命
在本文中，我们深入探索了机器学习的发展历程、历史背景以及其在应用领域中的重要性。机器学习不仅是科技革命的驱动力，也是我们解码未来的关键。通过机器学习，我们能够从海量的数据中发现模式、提取有价值的信息，并应用于各个领域，从而推动社会的进步和创新。机器学习的发展源于科学家们对人工智能的追求和探索。他们希
轻量级的深度学习框架Tinygrad
Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。
李宏毅2022机器学习HW12解析
李宏毅2022机器学习HW12解析，强化学习！
机器学习基础知识点题库
对题库答案进行整理，很多图片来源于网站
PromptBench:大型语言模型的对抗性基准测试
PromptBench是微软研究人员设计的一个用于测量大型语言模型(llm)对对抗性提示鲁棒性的基准测试。这个的工具是理解LLM的重要一步，随着这些模型在各种应用中越来越普遍，这个主题也变得越来越重要。
精选 100 种最佳 AI 工具大盘点
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一文读懂Embedding
解读Embedding
带你了解ICCV、ECCV、CVPR三大国际会议
因此大部分最新的工作都首先发表在顶级会议上，这些顶级会议完全能反映“热门研究方向”、“最新方法”。ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，是公认的三个会议中级别最高的。如果注意这些领域大牛的pulic
亚马逊云科技中国峰会：Amazon DeepRacer——载着 AI 梦想向前奔跑
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【TIANCHI】天池大数据竞赛（学习赛）--- 淘宝用户购物行为数据可视化分析
本人代码萌新一枚，目前还在学习python中，这篇文章是我本人对天池大数据竞赛上的学习赛上官方对数据分析后的自己的一些见解，参考的位置我会放在文章的最后。第一次在CSDN写文章，有错误还希望大家可以指正，我都会积极改正。例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机
机器学习第一章 发展历史与背景
机器学习的发展历史和背景
线性卷积和循环卷积（圆周卷积）
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一文解惑，对于SCI论文投稿Under Review状态的一万种解读
论文Under Review后的一万种可能
