人工智能伦理:AI在安全领域的应用
人工智能伦理:AI在安全领域的应用作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM人工智能伦理:AI在安全领域的应用1.
【深度学习-番外1】Win10系统搭建VSCode+Anaconda+Pytorch+CUDA深度学习环境和框架全过程
本文将介绍在Windows 10系统下搭建深度学习环境的完整过程，包括安装Anaconda、CUDA、NVIDIA显卡驱动以及Pytorch框架。后续本专栏的Python语言下的深度学习环境都以本篇搭建的为准。
Spark Streaming原理与代码实例讲解
Spark Streaming 是Apache Spark生态系统中的核心组件之一,是建立在Spark Core之上的实时流处理框架。它扩展了Spark的核心API,支持弹性,高吞吐,可容错的实时数据流处理。Spark Streaming能够从多种数据源(如Kafka, Flume, HDFS等)实
开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-进阶篇-中间件（四）
学习FastAPI中高级中间件的相关内容
2024世界人工智能大会：AI产品技术与未来趋势的深度解析
随着2024年世界人工智能大会（WAIC 2024）在上海的圆满落幕，我们见证了人工智能技术的又一次飞跃。本次大会以“以共商促共享，以善治促善智”为主题，汇聚了全球顶尖的智慧，共同探讨了AI技术的未来趋势和应用前景。以下是我们为您精心整理的本次大会的亮点与趋势，希望能够为您的视野增添一抹亮色。
AI：199-利用深度学习进行语音情感分析
我们将使用RAVDESS（Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song）数据集，该数据集包含了24位不同演员模拟的7种不同情感的语音样本。在本文中，我们深入探讨了利用深度学习进行语音情感分析的方法和应用。首先，我们介绍了深度学习
开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-进阶篇-Request&Dataclasses（三）
如何在FastAPI中直接使用Request对象和如何使用数据类Dataclasses
用PyTorch从零开始编写DeepSeek-V2
DeepSeek-V2是一个强大的开源混合专家（MoE）语言模型，通过创新的Transformer架构实现了经济高效的训练和推理。该模型总共拥有2360亿参数，其中每个令牌激活21亿参数，支持最大128K令牌的上下文长度。
【AI大模型】RAG 与 Embedding
从而在几乎不影响最终效果的情况下降低向量检索与相似度计算的复杂度。text-embedding-ada-002 只支持1536维计算。
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1.1 问题的由来随着大数据时代的发展，数据量呈指数级增长，对数据处理的需求也越来越高。传统的关系型数据库虽然在处理结构化数据时表现出色，但在大规模数据集上的处理速度和灵活性方面有所不
VQ-VAE：矢量量化变分自编码器，离散化特征学习模型
VQ-VAE 是变分自编码器（VAE）的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前，不过，在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。
基于大数据视域下网络招聘信息的挖掘与分析
基于大数据视域下网络招聘信息的挖掘与分析作者：禅与计算机程序设计艺术1. 背景介绍1.1 大数据时代的来临随着互联网技术的飞速发展,我们已经步入了大数据时代。海量的数据每时每刻都在被生成和收集,蕴含着巨大的价
PyTorch Tabular：高效优化结构化数据处理的强大工具
PyTorch Tabular 是一个用于构建和训练深度学习模型以解决各种表格数据问题的库。
【AI智能体】AI Agent 智能体管理平台SuperAGI深度学习
开发优先的开源自主人工智能代理框架，使开发人员能够构建、管理和运行有用的自主代理。您可以无缝运行并发代理，使用工具扩展代理功能。代理有效地执行各种任务，并在每次后续运行中不断提高其性能。配置、生成和部署自主 AI 代理- 创建生产就绪且可扩展的自主代理。使用工具包扩展代理功能 - 将我们市场中的工具
人工智能及深度学习在病理组学中的应用概述｜系列推文·24-07-11
首先，小罗会带大家回顾计算机和编程的起源，解释从最初的电子计算器到现代计算机的发展历程，以及高级编程语言如何简化计算机指令的编写。其次，本期推文会深入探讨机器学习的不同类型，包括深度学习、神经网络和其他学习算法，以及它们如何被应用于解决实际问题，特别是在病理学领域。最后，小罗会列举一些AI技术当前面
昇思25天学习打卡营第13天|LLM-基于MindSpore实现的GPT对话情绪识别
1、数据集准备：IMDB数据集，从 https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/aclImdb_v1.tar.gz 下载数据集并按照7:3切分为训练和验证集。5、开始训练：创建训练器 （mindnlp._lega
【Text2SQL】Spider 数据集
模型将被在不同的复杂 SQL、复杂数据库、复杂 domains 上被测试，要求模型能够对 question 理解语义，并对新的数据库有泛化能力。任务不评估模型生成 value 的能力，因为这个 benchmark 侧重评估预测出正确的 SQL 结构和 columns，数据集中也被排除了需要常识推理和
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】分词
在自然语言处理（NLP）中，文本处理是基础且至关重要的环节。分词，即词切分，是文本处理的第一步，涉及将连续的文本序列分割成可操作的离散单元——词。这一过程对于后续的词性标注、命名实体识别、情感分析、机器翻译等任务至关重要。面对大数据量的文本数据，高效的分词算法成为提升NLP系统性能的关键因素之一。基
ubuntu22.04多版本安装cuda及快速切换（cuda11.1和11.8）
ubuntu22.04多版本安装cuda及快速切换，用以记录，以防遗忘
AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用
在过去的十年里，人工智能（AI）和深度学习技术在各个领域都取得了突破性的进展。其中，生物信息学作为一个交叉学科，正在经历一场由AI驱动的革命。生物信息学结合了生物学、计算机科学和统计学，旨在解析和理解海量的生物数据。随着高通量测序技术的发展和生物大数据的积累，传统的数据分析方法已经难以应对日益增长的
