深入探索：【人工智能】、【机器学习】与【深度学习】的全景视觉之旅
人工智能、机器学习和深度学习是现代科技的重要组成部分，正深刻影响着各个行业的发展。从理论到实践，再到未来的发展趋势，AI技术的发展为我们提供了前所未有的工具来解决复杂的问题。然而，随着技术的进步，新的挑战也随之而来，如数据隐私、伦理问题等。为了实现AI技术的可持续发展，我们需要在技术创新与社会责任之
开源模型应用落地-chatglm3-6b模型小试-入门篇（一）
在windows环境下，使用transformer调用ChatGLM3-6b模型
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】数据挖掘
1.背景介绍数据挖掘，这个概念在当今的世界中无处不在。从购物推荐、社交网络分析，到科学研究、医疗诊断，数据挖掘的应用广泛且深入。那么，数据挖掘究竟是什么？它是如何工作的？又如何在AI大数据计算中发挥作用的？这篇文章将为你揭开数据挖掘的神秘面纱。2.核心概念与联系数据挖掘是从大量的数据中通
Flink State状态管理原理与代码实例讲解
1.背景介绍Apache Flink是一个开源流处理框架，用于大规模数据处理和分析。Flink具有高吞吐量、事件时间处理、精确一次处理语义等特性，被广泛应用于实时数据处理、历史数据分析等场景。在Flink中，状态管理是其核心功能之一，本文将对Flink中的状态管理进行深入的探讨和讲解。2.核心概念与
Spark与Hadoop生态系统
《Spark与Hadoop生态系统》关键词：Spark、Hadoop、大数据、分布式计算、生态系统1. 背景介绍1.1 问题的由来随着数据量的爆炸性增长，传统的数据处理方式已经无法满足实时计算和海量数据分析的需求。
智能体的隐私与安全:保护人工智能系统
1. 背景介绍随着人工智能（AI）技术的快速发展，智能体在各个领域扮演着越来越重要的角色。从自动驾驶汽车到智能家居设备，智能体正在改变我们的生活方式。然而，随着智能体变得更加复杂和普及，保护其隐私和安全也变得至关重要。1.1 智能体的兴起近年来，人工智能领域的突破性进展催生了各种智能
【大模型应用开发 动手做AI Agent】LangChain和Agent开发
【大模型应用开发 动手做AI Agent】LangChain和Agent开发作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词：LangChain, AI Agent, 大模型, 编程式AI, 自然语言
跟李沐学AI：卷积层
卷积是一个特殊的全连接层。卷积神经网络是包含卷积层的一类特殊的神经网络。在深度学习研究社区中，𝑉被称为卷积核（convolution kernel）或者滤波器（filter），亦或简单地称之为该卷积层的权重，通常该权重是可学习的参数。当图像处理的局部区域很小时，卷积神经网络与多层感知机的训练差异可
使用CLIP模型进行零样本图像分类的分步指南
我们首先介绍零样本学习的概念及其在现代AI应用中的重要性
【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent即服务
【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent即服务作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词：Agent即服务,AI Agent,API接口,云计算,大规模语言模型
【LangChain编程：从入门到实践】模型内容安全
【LangChain编程：从入门到实践】模型内容安全作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词：LangChain, 模型内容安全,
【Datawhale AI夏令营】电力需求预测挑战赛 Task03
以两层为例，第一层由多个基学习器组成，其输入为原始训练集，第二层的模型则是以第一层基学习器的输出作为特征加入训练集进行再训练，从而得到完整的stacking模型。进行模型融合的前提是有多个模型的输出结果，比如使用catboost、xgboost和lightgbm三个模型分别输出三个结果，这时就可以将
AI Agent: AI的下一个风口 NLP
AI Agent: AI的下一个风口 NLP作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLMAI Agent: AI的下一个风口 NLP
Spark SQL原理与代码实例讲解
Spark SQL原理与代码实例讲解1. 背景介绍在大数据时代,数据处理和分析成为了一个重要的课题。Apache Spark作为一种快速、通用的大规模数据处理引擎,凭借其优秀的性能和易用性,在企业和学术界获得了广泛的应用。Spark SQL作为Spark的一个重要模块,为结构化数据
开源模型应用落地-qwen模型小试-Zero/One/Few Shot-进阶篇（九）
理解何为Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot，以及如何正确使用
结合傅里叶变换和传统特征提取方法，通过XGBoost检测计算机生成图像
我们这里要介绍的很多过程是特征工程而不是分类。这个过程包括几个步骤，看起来很复杂，但实际上他们的核心很简单。
AI、ML、DL 和 DS 之间的区别
人工智能 数据分析 数据科学 深度学习 机器学习 神经网络在本文中，我们将了解 AI（人工智能）、ML（机器学习）、DL（深度学习）和 DS（数据科学）之间的区别。这些术语经常互换使用，但实际上，它们指的是计算机科学和数据分析领域内的不同概念。
人工智能背后的图灵测试(TuringTest)是什么？
图灵测试作为AI领域的经典测试方法，为我们提供了评估机器智能的一个重要基准。尽管存在一定的局限性，但它依然激励着研究人员不断追求更高水平的人工智能。通过深入理解图灵测试的原理和背后公式，以及具体的样例，我们可以更好地认识机器智能的发展现状和未来前景。随着大规模语言模型的发展，图灵测试也在不断演进，面
Spark DAG原理与代码实例讲解
Spark DAG原理与代码实例讲解1. 背景介绍1.1 大数据处理的挑战在大数据时代,我们面临着海量数据处理的巨大挑战。传统的数据处理方式已经无法满足实时性、高吞吐量的需求。Spark作为一个快速、通用的大规模数据处理引擎,为
手把书教你使用YOLOv9训练自己的数据集(附YOLOv9网络结构图)
YOLOv9通过研究数据传输时的信息丢失问题，提出了可编程梯度信息（PGI）和通用高效层聚合网络（GELAN）架构，提高了参数利用率和模型性能。与SOTA方法相比，GELAN仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。PGI适用于从轻型到大型的各种模型，使从头开始训练的模型能够获得更好的结果。YOL
