PyTorch 模型调试与故障排除指南
本文旨在为 PyTorch 开发者提供一个全面的调试指南，涵盖从基础概念到高级技术的广泛内容。
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】社区发现
1. 背景介绍1.1. 社区发现的定义和意义在社交网络、生物网络、信息网络等复杂网络中，社区发现旨在识别网络中紧密连接的节点子集，这些子集内部连接稠密，而与其他子集连接稀疏。社区发现有助于理解网络结构、功能和演化，并为网络分析、推荐系统、精准营销等应用提供重要支撑。
ER-NeRF对话数字人模型训练与部署
数字人也称为Digital Human或Meta Human，是运用数字技术创造出来的、与人类形象接近的数字化人物形象。应用包括但不限于直播、软件制作、教育、科研等领域。目前数字人模型效果最好的是ER-NeRF，其借鉴了nerf体渲染的思路，在输入维度上添加了音频特征，通过音频来影响渲染效果（控制嘴
AI全知道-如何利用LLM来调用工具 (Call Tools)
工具调用是指通过语言模型生成的参数来触发外部工具的执行。这些工具可以是计算程序、数据库查询、API请求等。尽管工具调用这个名称暗示模型直接执行某些操作，但实际上，模型只是生成工具所需的参数，真正的工具执行仍然由用户或系统来完成。city=北京&date=2024-08-06我们需要定义几个API接口
miniconda安装
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器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
时间序列预测方法概述
时间序列预测是数据分析的一个重要领域，涉及对未来事件的预测，基于过去的数据点。以下是几种常用的时间序列预测方法，包括其原理、优缺点。
2024.7.28周报
本周阅读了一篇题目为Physics-Informed Neural Networks for Modeling Water Flows in a River Channel的论文，这篇论文提出了一种新的基于物理信息神经网络（PINN）的河道水流代理模型。本文研究PINN的性能直接从圣维南方程的配置建
【隐私计算】Cheetah安全多方计算协议-阿里安全双子座实验室
2PC-NN安全推理与实际应用之间仍存在较大性能差距，因此只适用于小数据集或简单模型。Cheetah仔细设计DNN，基于格的同态加密、VOLE类型的不经意传输和秘密共享，提出了一个2PC-NN推理系统Cheetah，比CCS'20的CrypTFlow2开销小的多，计算效率更快，通信效率更高。主要贡献
30_Swin-Transformer网络结构详解
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AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理
深度学习、机器学习、神经网络和自然语言处理是AI领域的重要组成部分。这些技术正在改变我们与世界互动的方式，从语音助手到图像识别，再到自动翻译，它们在各个领域的应用前景广阔。通过掌握这些核心概念和实现方法，您将能够更好地理解和应用AI技术，从而在这一快速发展的领域中占据一席之地。
动手学深度学习（预备知识）
当你为错过太阳而流泪时，你也要错过群星了。一起来动手学深度学习吧
GraphRAG 与 RAG 的比较分析
Graph RAG 技术通过引入图结构化的知识表示和处理方法，显著增强了传统 RAG 系统的能力。它不仅提高了信息检索的准确性和完整性，还为复杂查询和多步推理提供了更强大的支持。
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营_深度学习进阶_Datawhile_task3_批量归一化和卷积神经网络
批量归一化和卷积神经网络是深度学习中的重要技术。批量归一化通过减少内部协变量偏移，提高了网络的训练效率和性能；而卷积神经网络则通过卷积和池化操作，有效地处理具有网格结构的数据。两者的结合使得深度学习模型在多个领域取得了突破性的进展。
本地部署 fish-speech
本地部署 fish-speech
Soul Machines——AI生成虚拟主播或虚拟人，模拟真人交互
Soul Machines 通过将情感感知、AI 驱动的行为生成与高度拟真的3D动画相结合，集成计算机图形学、情感感知、人工智能和深度学习等多项技术，打造了具有情感和认知能力的虚拟数字人，为各行业提供了创新的虚拟互动解决方案，不仅使虚拟数字人在视觉和行为上高度逼真，更能理解和回应用户的情感需求，为各
【深度学习入门篇 ④ 】Pytorch实现手写数字识别
通过前面的学习，我们已经掌握了PyTorch API的基本使用，今天我们使用PyTorch实现手写数字识别案例！通过前面的内容可知，调用MNIST返回的结果中图形数据是一个Image对象,需要对其进行处理，为了进行数据的处理，接下来学习的方法~是PyTorch中用于图像预处理和增强的一个重要模块，它
一文弄懂 Transformer模型（详解）
Transformer自注意力机制是一种在自然语言处理（NLP）领域中广泛使用的机制，特别是在Transformer模型中，这种机制允许模型在处理序列数据时，能够捕捉到序列内部不同位置之间的相互关系。1、查询（Query）、键（Key）、值（Value）：自注意力机制将输入序列中的每个元素视为一个查
GPU介绍和入门知识整理
GPU入门介绍知识
让模型评估模型：构建双代理RAG评估系统的步骤解析
我们将介绍一个基于双代理的RAG(检索增强生成)评估系统。该系统使用生成代理和反馈代理,基于预定义的测试集对输出进行评估。或者更简单的说，我们使用一个模型来评估另外一个模型的输出。
开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机单卡-V100（十二）
使用ms-swift高效微调qwen2-7b-instruct
