遗传算法与深度学习实战（4）——遗传算法详解与实现
在遗传算法 (Genetic Algorithms, GA) 中，使用选择、交叉、突变和适应度来模拟生物减数分裂或繁殖的基本操作。适应度是衡量个体优劣的指标，可以用于量化模拟个体成功解决给定问题的能力。通过修改遗传算法超参数，如种群大小、世代数、交叉率和突变率等超参数，能够调整和修改进化进程。在本节
从零开始大模型开发与微调：反馈神经网络的原理与公式推导
从零开始大模型开发与微调：反馈神经网络的原理与公式推导1. 背景介绍1.1 大模型的兴起近年来,随着深度学习技术的飞速发展,大规模预训练语言模型(Large Pre-trained Language Models,
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【AI落地应用实战】DAMODEL深度学习平台部署+本地调用ChatGLM-6B解决方案
ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI开源的一款对话语言模型，基于 General Language Model (GLM)架构，具有 62亿参数。该模型凭借其强大的语言理解和生成能力、轻量级的参数量以及开源的特性，已经成为在学术界和工业界引起了广泛关注。本篇将介绍使用DAMODEL深度学习平台
人工智能的分类有哪些
弱人工智能（Narrow AI）：也称为狭义人工智能，指专注于执行特定任务的AI系统，例如语音识别、图像识别、自然语言处理等。- 强人工智能（General AI）：也称为通用人工智能，指具有与人类相当或超越人类智能水平的AI系统，能够在各种不同任务和环境中执行各种智能活动。- 计算智能：主要涉及到
AI：37-基于深度学习的安全帽检测方法研究
随着人工智能的快速发展，安全问题日益受到关注。在工业生产、建筑工地和其他危险环境中，安全帽的佩戴是预防头部伤害的重要措施。本文研究了基于深度学习的安全帽检测方法，通过分析图像数据中的头部和安全帽，实现了自动化安全帽检测和预警系统。1.随着工业自动化的推进和对员工安全的重视，安全帽的佩戴已成为工业生产
AI是否可以主动进行编程和调试？
通过机器学习、深度学习等技术，AI可以学习和模仿人类编写的程序，从而实现编写程序的能力。例如，谷歌的AI机器人Bard具备写程序和调试的功能，可用于20多种编程语言，包括C++、Go、Java、Javascript、Python和Typescript等。此外，还有研究团队开发了能够自动生成完整软件程
开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与sglang实现推理加速的正确姿势（二）
优化sglang参数，让它跑得更快更顺畅
SparkGraphX与Solr比较
SparkGraphX与Solr比较作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词：Graph Processing, Solr, Distributed Computing, Large Scale Data Retrieva
SparkGraphX与AmazonNeptune比较
SparkGraphX与AmazonNeptune比较作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词：SparkGraphX, AmazonNeptune, 图计算, 图数据库, 图处理框架
60行代码就可以训练/微调 Segment Anything 2 (SAM 2)
本文演示了如何在仅60行代码内（不包括标注和导入）对SAM2进行微调。
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Flink与其他大数据框架的比较1. 背景介绍随着大数据时代的到来,越来越多的企业和组织需要处理海量的数据流。传统的批处理系统已经无法满足实时数据处理的需求,因此出现了一系列新兴的流式数据处理框架,如Apache Spark Streaming、Apache Storm、Apache
【人工智能】全景解析：【机器学习】【深度学习】从基础理论到应用前景的【深度探索】
总结：人工智能作为当今科技领域的前沿，正在迅速改变各行各业。尽管AI带来了前所未有的机遇，但也伴随着重大挑战。人类社会需要在推动AI技术发展的同时，谨慎应对其可能带来的风险和问题。展望：未来，随着技术的进一步成熟和完善，AI将以更智能、更安全的方式融入人类生活，推动社会进步和人类福祉。
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Flink Window原理与代码实例讲解关键词：时间窗口滚动窗口会话窗口滑动窗口窗口函数处理延迟并行度与性能
【人工智能】人工智能与传统美工结合，AI美工的详细解析。
AI美工是一个结合了人工智能技术与美工设计的岗位，它利用AI工具和技术来辅助或完成美工设计的各项工作。以下是对AI美工的详细解析：
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打造安全的人脸识别系统：深度学习活体检测项目
活体人脸检测（Liveness Detection）是一种用于防止人脸识别系统被照片或视频攻击的重要技术。通过深度学习模型，尤其是YOLO（You Only Look Once）模型，可以高效、准确地识别真人与非真人的面部图像，从而提高人脸识别系统的安全性和可靠性。
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【环境配置】Ubuntu深度学习环境配置全流程
开始深度学习的第一步：Ubuntu 深度学习环境配置
