用于数据增强的十个Python库
在本文中，我们将介绍数据增强的十个Python库，并为每个库提供代码片段和解释。
【深入探究人工智能】：历史、应用、技术与未来
人工智能（Artificial Intelligence，AI作为一门前沿科技，正以惊人的速度深刻改变着我们的生活和社会。本篇将从人工智能的历史、应用、技术和未来四个方面深入探讨，同时也介绍一些当代的人工智能产物，带你领略AI技术的魅力与应用。当代的人工智能产物不断涌现，为我们的生活带来了越来越多的
范数详解-torch.linalg.norm计算实例
本文以torch.linalg.norm()，详细讲解二范数、F范数、核范数、无穷范数、L1范数、L2范数的定义和计算。
Huggingface Transformers Deberta-v3-base安装踩坑记录
huggingface deberta-v3-base下载踩坑记录
16,8和4位浮点数是如何工作的
在本文中，我们将介绍最流行的浮点格式，创建一个简单的神经网络，并了解它是如何工作的。
2023知识追踪最新综述来自顶刊！！！——《Knowledge Tracing:A Survey》
2023知识追踪最新综述——《Knowledge Tracing：A Survey》，文章发表在ACM Computing Survey上
图注意网络(GAT)的可视化实现详解
本文介绍二零单个GNN层和GAT层的可视化实现。在论文中，他们还解释了是如何扩展多头注意方法的，我们这里没有进行演示。Graphbook是用于AI和深度学习模型开发的可视化IDE，Graphbook仍处于测试阶段，但是他却是一个很有意思的工具，通过可视化的实现，我们可以了解更多的细节。作者：Davi
【人工智能】《大模型十问》—— 我们认为大模型值得探索的十个问题
看过有些评论说，大模型出现后NLP没什么好做的了。在我看来，在像大模型这样的技术变革出现时，虽然有很多老的问题解决了、消失了，同时我们认识世界、改造世界的工具也变强了，会有更多全新的问题和场景出现，等待我们探索。所以，不论是自然语言处理还是其他相关人工智能领域的学生，都应该庆幸技术革命正发生在自己的
OpenMMLab-AI实战营第二期——2-1.人体关键点检测与MMPose
关键点提取，属于模式识别人体姿态估计的下游任务：行为识别（比如：拥抱。。下游任务：CG和动画，这个是最常见的应用下游任务：人机交互（手势识别，依据收拾做出不同的响应，比如：HoloLens会对五指手势（3D）做出不同的反应）自顶向下方法自底向上方法单阶段方法基于Transformer的方法。
TCN(时间卷积网络)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
使用ExLlamaV2在消费级GPU上运行Llama2 70B
在本文中，我将展示如何使用ExLlamaV2以混合精度量化模型。我们将看到如何将Llama 2 70b量化到低于3位的平均精度。
VOC 数据集下载
Pascal VOC挑战是一个非常流行的数据集，用于构建和评估图像分类、对象检测和分割的算法。然而，网站总是宕机。如果你需要文件，下面是它们下载地址:VOC 2012VOC 2007。
怎么看自己有没有安装tensorflow
如果您想检查计算机上是否已安装 TensorFlow，您可以尝试执行以下步骤：打开命令行终端。在命令行中输入 "python"，然后按回车键，打开 Python 解释器。在 Python 解释器中，输入 "import tensorflow"，然后按回车键。如果 TensorFlow 已安装，您将不
Python-np.expand_dims()
Python-np.expand_dims()用于扩展数组的维度。执行程序后注意观察中括号[ ]的位置和数量
ChatGPT技术原理
ChatGPT 是由 GPT-3 迭代来的，原有的 GPT-3 可能难以从文本中学会一些，这就导致了 GPT-3 这样的语言模型，。ChatGPT 又是如何做的改进？ChatGPT要解决的核心问题就是怎么让模型和用户对齐。那么模型和用户对齐是什么呢？
华为云云耀云服务器L实例评测｜在服务器上训练手写数字识别模型并部署到服务器上实现远程调用
今天作者就用华为新出的云耀云服务器L实例来整个活——使用云耀云服务器来训练手写数字识别神经网络，并将该模型部署在云耀云服务器L实现远程调用数字识别服务。测试集准确率99.3%，并提供神经网络代码、服务端代码、客户端代码
LongLoRA:不需要大量计算资源的情况下增强了预训练语言模型的上下文能力
麻省理工学院和香港中文大学推出了LongLoRA，这是一种革命性的微调方法，可以在不需要大量计算资源的情况下提高大量预训练语言模型的上下文能力。
LabVIEW AI视觉工具包（非NI Vision）下载与安装教程
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分类任务使用Pytorch实现Grad-CAM绘制热力图
给大家打个比方，下图是我输出模型结构的一小块，此时如果我设定target_layers=[model.patch_embed_a]，那它就相当于被我设置成一个元组，但这样是无法应用在这个代码上的，我们需要继续细化到某一层，比如改成target_layers=[model.patch_embed_a.
【ChatGPT】ChatGPT使用指南——文本生成
文本摘要任务指的是用精炼的文本来概括整篇文章的大意，使得用户能够通过阅读摘要来大致了解文章的主要内容。抽取式摘要：从原文档中提取现成的句子作为摘要句。压缩式摘要：对原文档的冗余信息进行过滤，压缩文本作为摘要。生成式摘要：基于NLG技术，根据源文档内容，由算法模型自己生成自然语言描述。以下是一个基于m
