《AI学习笔记》大模型-微调/训练区别以及流程
之前一直对于大模型的微调和训练这两个名词不是很清晰，所有找了一个时间来弄明白到底有什么区别以及到底要怎么去使用去做。并且上手实践一下。
AIAgent安全与访问控制机制
AIAgent安全与访问控制机制1. 背景介绍人工智能技术正在以前所未有的速度发展,作为关键底层技术之一的AIAgent在各行各业中扮演着越来越重要的角色。AIAgent不仅能够自主进行信息搜索、数据处理、决策分析等复杂任务,还可以通过与人类用户的交互实现更加智能化的服务。然而,随着A
毕业设计-基于深度学习的钢材表面缺陷识别系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能
毕业设计选题-基于深度学习的遥感图像飞机目标检测系统的毕业设计。该系统通过结合深度学习和计算机视觉技术，实现了对遥感图像中飞机目标的准确检测和识别。设计采用创新的方法对数据集进行处理，并调整训练参数以提高训练效果。通过在不同网络模型上进行训练和分析，得到了令人满意的结果。这个毕业设计为计算机毕业生提
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Spark SQL
在当今大数据时代,海量数据的存储和处理给传统的数据处理方式带来了巨大挑战。企业需要从海量数据中快速获取有价值的信息,以支持业务决策和创新。然而,传统的数据处理技术如关系型数据库,在面对TB甚至PB级别的数据时,在性能和扩展性方面都显得力不从心。统一分析平台的崛起随着大数据技术的发展，越来越多的企业开
人工智能--搭建人工神经网络
本文详细讲解了人工神经网络的核心组成部分和关键技术。从神经元、感知器到多层感知器的演进，再到损失函数、梯度下降算法和反向传播算法的实际应用，读者可以全面理解神经网络的工作原理及其在实际问题中的应用。通过手工搭建神经网络的示例，读者不仅能够加深对神经网络内部运作的理解，还能够通过修改和扩展代码来探索更
Seq2Seq在安全领域的应用实践
非常感谢您委托我撰写这篇专业的技术博客文章。作为一位世界级人工智能专家、程序员、软件架构师,我会遵循您提供的目标和约束条件,以专业的技术语言,结合深入的研究和准确的信息,为您呈现一篇内容丰富、结构清晰、实用价值高的技术博客文章。下面我将开始正文的撰写:Seq2Seq在安全领域的应用实践
深度学习在自动驾驶领域的应用：解决安全与可靠性的挑战
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来迅速发展的一个重要领域，它涉及到的技术包括计算机视觉、机器学习、深度学习、人工智能等多个领域的知识和技术。深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络，学习从大量数据中提取出有用的信息，从而实现对复杂问题的解决。在自动驾驶领域，深度学习已经成为一个重要的
AI系统Flink原理与代码实战案例讲解
随着大数据和人工智能的迅猛发展，流处理技术的需求也日益增加。在这些技术中，Apache Flink是一个最具潜力的流处理框架。Flink的设计目标是提供一个高度可扩展、高性能和低延迟的流处理系统。它不仅支持批处理，还可以处理实时数据流。因此，Flink成为许多企业和研究机构的首选。
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（一）
qwen1.5-7b-chat集成sglang，流式输出，全网唯一，绝无保留
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：动作的选择与执行
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：动作的选择与执行1. 背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的快速发展正在深刻影响和改变着我们的生活和工作方式。AI系统能够模拟人类智能,自主
Dell R730 2U服务器实践3：安装英伟达上代专业AI训练Nvidia P4计算卡
Dell R730是一款非常流行的服务器，2U的机箱可以放入两张显卡，这次先用一张英伟达上代专业级AI训练卡：P4卡做实验，本文记录安装过程。
2024年6月计算机视觉论文推荐：扩散模型、视觉语言模型、视频生成等
6月还有一周就要结束了，我们今天来总结2024年6月上半月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展。
Keras深度学习框架实战（4）：使用U-Net架构进行图像分割
今天讨论了使用U-Net架构进行图像分割的关键要点。U-Net以其独特的U型结构和跳跃连接在图像分割中表现出色。我们强调了数据准备的重要性，包括数据集准备、数据增强和验证集划分。模型训练需考虑损失函数、优化器和训练策略。评估模型性能时，采用了多种评估指标和可视化预测。此外，我们还探讨了模型优化与改进
强化学习Reinforcement Learning的功能性安全与风险管理分析
1.背景介绍在人工智能领域中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种重要的学习范式，它关注智能体如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励。随着深度学习和大数据的发展，强化学习已经在多个领域取得了显著的成就，包括游戏、机器人控制、自动驾驶汽车等。然而，尽管其强大的潜力，
AI论文速读 |2024[TPAMI]【综述】自监督学习在时间序列分析的分类、进展与展望
自监督学习（SSL）最近在各种时间序列任务上取得了令人印象深刻的表现。SSL最突出的优点是减少了对标记数据的依赖。基于预训练和微调策略，即使少量的标记数据也能实现高性能。与许多已发表的关于计算机视觉和自然语言处理的自监督综述相比，仍然缺少针对时间序列 SSL 的全面综述。为了填补这一空白，我们在本文
【图像识别系统】表情识别Python+人工智能深度学习+TensorFlow+卷积算法网络模型+图像识别
基于Python和TensorFlow，开发了一个表情识别系统，该系统利用先进的深度学习技术，通过卷积神经网络模型ResNet50对人脸表情进行识别。该系统主要针对七种基本人脸表情：中性、愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶，进行分类和识别。这种表情识别技术在人机交互、情绪分析、安全监控等领域具有广泛
KafkaFlink整合原理与代码实例讲解
Kafka和Flink的整合为实时大数据处理提供了强大的支持。
Pycharm链接远程服务器GPU跑深度学习模型
注：使用远程服务器运行代码时，服务器上一定要有项目代码、数据，只在自己电脑本地有是不行的。点击加号，在右侧填写远程服务器的HOST IP地址，User name ，password，填写完毕后点击Test connection，弹出连接成功即可，表明连接到远程服务器了。使用服务器前，确保服务器是开着
HUSKY:一个优化大语言模型多步推理的新代理框架
HUSKY是一个开源语言代理，设计用于处理各种复杂的任务，包括数字、表格和基于知识的推理。与其他专注于特定任务或使用专有模型的代理不同
Spark Streaming原理与代码实例讲解
Spark Streaming原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术1. 背景介绍1.1 大数据流处理的重要性在当今大数据时代,海量数据以持续不断的流式方式实时产生,传统的批处理模式已经无
