使用深度强化学习预测股票：DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN对比和代码示例
通过DRL，研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型，理解复杂的市场动态，并对股票购买、销售或持有做出明智的决策。
（保姆级图文详解）ubuntu下深度学习cuda+cudnn+anaconda3环境配置（看这一篇就够了）
conda create -n 环境名 python=x.x。
毕业设计：基于深度学习的物体识别检测系统 YOLO 人工智能
毕业设计：基于深度学习的物体识别检测系统通过结合深度学习和计算机视觉技术，我们设计了一个高效准确的系统，能够对复杂的堆叠物体进行准确的识别和检测。我们采用了先进的深度学习模型和数据增强技术，通过大量的实验验证了系统的性能和鲁棒性。本文的研究为堆叠物体识别检测系统提供了一个创新的方向，结合了深度学习和
Pointnet++网络详解
pointnet和pointnet++简直就是点云深度学习界的resnet呀，经典永流传。本博文将结合论文和代码来详细地分析pointnet++网络，包括最远点采样方法，网络结构等。
【文档智能】符合人类阅读顺序的文档模型-LayoutReader原理及权重开源
LayoutReader模型使用seq2seq模型捕获文本和布局信息，用于阅读顺序预测，在实验中表现出色，并显著提高了开源和商业OCR引擎在文本行排序方面的表现。在编码阶段，LayoutReader将源序列和目标序列打包成一个连续的输入序列，并设计了自注意力掩码来控制token之间的可见性。具体来说
goldfish loss：减少训练数据泄漏，提高大语言模型输出的多样性
论文作者引入了一种名为"goldfish loss"的微妙修改，在训练过程中，随机抽样的一部分标记被排除在损失计算之外。这些被舍弃的标记不会被模型记忆，从而防止模型完整复制训练集中的一整个标记序列。
非极大值抑制详细原理（NMS含代码及详细注释）
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）详细原理（含代码及详细注释）
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Watermark
数字水印是一种将隐藏信息嵌入数字媒体（如图像、视频或音频）的技术，用于版权保护、所有权认证和内容完整性验证等目的。它通过在原始数据中引入微小的修改，在不影响媒体质量的情况下，实现信息的隐藏。
黄仁勋的AI时代：英伟达GPU革命的狂欢与挑战
英伟达最新blackwell gpu
【AI大模型】Transformers大模型库（七）：单机多卡推理之device_map
本文简要介绍了device_map="auto"等使用方法，多数情况下与CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3一起使用，可以简单高效的进行多卡分布式推理及训练计算，至于多机多卡场景，多用torchrun和deepspeed等，后面文章会专门进行系统讲解。
改进YOLOv8 | 主干网络篇 | YOLOv8 更换主干网络之 StarNet | 《重写星辰⭐》
YOLOv8 更换主干网络之 StarNet
Hadoop数据备份与数据恢复策略
Hadoop数据备份与数据恢复策略1.背景介绍随着大数据时代的到来,数据已经成为企业最宝贵的资源之一。无论是结构化数据还是非结构化数据,它们都可能包含着对企业至关重要的商业智能和洞察力。然而,由于数据量的快速增长和数据丢失的风险,有效的数据备份和恢复策略变得至关重要。A
Stable Diffusion初体验——基于机器学习通过神经网络的强大AI平台
在这个信息爆炸的时代，AI技术正以前所未有的速度发展着。图生图AI换脸图生视频等技术的涌入，极大地改变了我们的工作与生活，带来了更多的挑战与机遇。例如我们可以使用AI去生成具有质感的人物图像也可以使用实现视频，图片的换脸效果图生视频也可以轻松实现图生视频但是这样的效果与实现需要用到昂贵的显卡，CPU
Multi-Head RAG:多头注意力的激活层作为嵌入进行文档检索
论文引入了多头RAG (MRAG)，这是一种利用Transformer的多头注意层的激活而不是解码器层作为获取多方面文档的新方案。
FlinkCEP的绿色环保与社会责任
FlinkCEP的绿色环保与社会责任1.背景介绍随着工业化进程的不断加快,环境污染和资源浪费问题日益严重,对人类社会的可持续发展构成了巨大挑战。因此,实现绿色环保、节能减排已经成为各行各业的当务之急。在这一背景下,大数据领域的FlinkCEP(Flink Complex Event
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在物流与供应链中的应用
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在物流与供应链中的应用1.背景介绍1.1 物流与供应链行业面临的挑战物流与供应链行业是现代经济的重要组成部分,涉及
【机器学习】人工智能与气候变化：利用深度学习与机器学习算法预测和缓解环境影响
全球气候变化已成为世界各国共同面对的重大挑战之一。气候变化带来的极端天气事件频发、海平面上升、生态系统退化等问题，严重影响着人类的生存和发展。因此，寻找有效的方法来预测气候变化趋势并采取相应的应对措施至关重要。
【YOLOV5 入门】——Gradio搭建Web GUI
Gradio 是一个用于构建机器学习模型演示界面和Web应用的开源库。提供了简单易用的界面，使您可以快速地将机器学习模型部署为交互式应用程序，而无需编写大量的前端代码。简单易用！！
【机器学习】应用深度Q网络（DQN）在Atari Breakout游戏中实现智能体
DQN结合深度学习和强化学习，使用神经网络近似Q函数，解决复杂决策问题。通过经验回放和目标网络，DQN增强训练稳定性和效率，适用于高维状态空间。在Atari Breakout中，智能体通过DQN学习最优策略，涉及环境设置、网络模型创建、动作执行、经验存储、参数更新和目标网络同步。DQN的应用展示了其
Pixel Transformer：用像素代替补丁可以提升图像分类精度
本文将讨论Pixel Transformer的复杂性，创新方法，以及它对人工智能和计算机视觉未来的重要影响。
