毕业设计：基于python的农产品价格预测系统 大数据 深度学习
毕业设计：基于python的农产品价格预测系统用深度学习技术和大数据分析方法，实现了对农产品价格的准确预测。通过深入研究农产品价格波动规律、特征提取、预测模型构建等关键技术，我们的系统能够在复杂的市场环境中快速准确地预测农产品价格。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，
MATLAB 编程语言的 AI 大模型使用案例：利用深度学习模型进行图像分类
在此示例中，使用了 CIFAR-10 数据集，其中包含10个类别的60000个32x32彩色图像。首先加载和预处理数据，然后定义了一个简单的卷积神经网络模型。接下来，定义了训练选项，包括优化器、学习率、最大训练周期数等。然后，使用训练选项训练深度学习模型，并评估其在测试集上的性能。这是一个简单的图像
Zookeeper Watcher机制原理与代码实例讲解
随着分布式系统的不断发展,对协调服务的依赖也日益增加。Zookeeper作为成熟稳定的分布式协调服务,其应用场景将不断拓展。同时,基于Zookeeper的上层应用和框架也将不断涌现,进一步降低分布式系统开发难度。A: Zookeeper客户端与服务端之间通过长连接通信,注册Watcher后,服务端只
Flink Async I_O原理与代码实例讲解
Flink Async I/O原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1 Apache Flink简介Apache Flink是一个开源的分布式流处理框架,专门为有状态计算而设计。它支持高吞吐量和低延迟的数据流处理
大数据在智能交通中的应用
大数据在智能交通中的应用1. 背景介绍1.1 智能交通系统概述随着城市化进程的加快,交通拥堵、安全隐患等问题日益严峻,亟需建立高效的智能交通系统来优化交通管理和决策。智能交通系统(Intelligent Transportation Sys
信息检索的技术趋势：如何利用深度学习和大数据
1.背景介绍信息检索是一种在计算机系统中用于查找与用户需求相关的信息的方法。信息检索技术涉及到信息检索模型、信息检索算法和信息检索系统的设计和实现。随着互联网的发展和数据的呈现规模的增加，信息检索技术已经成为了一个重要的研究领域。深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑的工作方式来处理和分析大
GitHub上高标星开源智能体框架汇总！最高33K+！
简介：OpenAgents是一个开放平台，专注于日常使用和托管语言智能体，它为非专家用户提供了通过Web界面与智能体交互的便利，为开发人员提供了本地部署的选项，并且支持多种类型的智能体，包括基于规则的智能体和基于机器学习的智能体。它还提供了丰富的工具和接口，方便开发者定制和扩展智能体的功能和行为。今
AI人工智能 Agent：对国家安全的影响
1. 背景介绍随着人工智能技术的不断发展，AI人工智能 Agent已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。AI人工智能 Agent是一种能够自主学习、自主决策、自主执行任务的智能体，它可以在各种环境中自主运行，为人类社会带来了巨大的便利和效益。然而，随着AI人工智能 Agent的广泛应用，也带来了一系
开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-WebSocket篇（三）
使用FastAPI提高AI应用程序的开发效率和用户体验,为 AI 模型的部署和交互提供全方位的支持。
AI从业者怎么做Science？清华大学AIR周浩：从文本生成到蛋白质设计的跨界探索
自去年 9 月份以来，周浩教授团队一直在进行这项工作，结合原子和氨基酸词汇表，可多尺度的实现蛋白质训练，在蛋白质和小分子联合任务中，ESM-AA 的表现优于单独预训练基座，如 ESM、其他蛋白质预训练或小分子预训练基座。然而，分子的结构很大，又包含大量的冗余信息，如果用过去的方式来建模，从计算机科学
AI系统压力测试原理与代码实战案例讲解
AI系统压力测试原理与代码实战案例讲解1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，AI系统在各个领域的应用越来越广泛。然而，AI系统的复杂性和规模也在不断增加，这对系统的稳定性和性能提出了更高的要求。压力测试作为一种重要的测试方法，能够帮助我们评估AI系统在高负载条件下的表现，
Transformer 能代替图神经网络吗?
今天介绍的这篇论文叫“Understanding Transformer Reasoning Capabilities via Graph Algorithms”
Flink CheckpointCoordinator原理与代码实例讲解
Flink CheckpointCoordinator原理与代码实例讲解1. 背景介绍1.1 Flink 与流处理Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理框架,它提供了一
dockers、nvidia-dicker、nvidia-container-toolkit踩坑记
关于深度学习项目的docker部署踩坑记录，主要用来告诉大家一件事情，安装nvidia-container-toolkit而不是nvidia-docker，不要浪费时间在找没用的帖子身上，食用方式，一只手握住鼠标，一只手握住一杯卡布奇诺，嘶。。。
RAG流程优化（微调）的4个基本策略
在本文中，我们将介绍使用私有数据优化检索增强生成(RAG)的四种策略，可以提升生成任务的质量和准确性。通过使用一些优化策略，可以有效提升检索增强生成系统的性能和输出质量，使其在实际应用中能够更好地满足需求。
开源模型应用落地-chatglm3-6b-批量推理-入门篇（四）
使用chatglm3进行批量推理，提升吞吐量，减少延迟
GPT在安全AI中的应用
非常感谢您的详细要求。我已经仔细阅读了您提供的角色描述和任务目标,并会根据您的约束条件来撰写这篇专业的技术博客文章。作为一位世界级的人工智能专家,我会以专业、深入、结构清晰的方式来完成这篇题为《GPT在安全AI中的应用》的技术博客。我会尽力确保文章内容切合主题,逻辑严密,语言简洁,并提供实用价值。让
毕业设计：基于深度学习的动物识别系统 人工智能 算法
毕业设计：基于深度学习的动物识别系统结合了深度学习和计算机视觉技术，实现了对多种动物种类的高效、准确识别。通过构建深度神经网络模型，并利用大量的动物图像数据进行训练和优化，该系统能够自动识别出图像中的动物种类，并给出相应的识别结果。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，该系统为计算机专业、软件工程专
LLaVA-1.6：多模态AI新标准，中文零样本能力与低成本训练革命，性能全面超越Gemini Pro
在与前一版本LLaVA-1.5相比，LLaVA-1.6不仅在视觉细节捕捉、OCR能力和视觉对话方面取得了显著进步，还在多项国际评测中表现优异，全面超越了Gemini Pro等商业模型。特别值得一提的是，LLaVA-1.6展现了出色的中文零样本能力，即使用仅考虑英文多模态数据的模型，在中文多模态场景下
提示工程指南：优化AI交互的艺术与实践【文末送书】
提示工程是一项极具潜力和应用价值的技能，涉及设计、优化和应用提示以获得高质量的AI生成内容。通过系统学习和持续实践，掌握提示工程的技巧和方法，可以在各个领域中更好地利用AI技术，提升工作效率和创造力。未来，随着AI技术的进步，提示工程的应用将更加广泛和深入，成为AI时代不可或缺的一部分。
