使用 PyTorch 创建的多步时间序列预测的 Encoder-Decoder 模型
本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-decoder 模型，并介绍了获得前 10% 结果所涉及的步骤。
2024-04-10 问AI: 在深度学习中，Adam优化器是什么？
Adam优化器（Adaptive Moment Estimation）是一种在深度学习中广泛使用的优化算法，用于更新和计算模型中的参数，以便最小化或最大化损失函数。综上所述，Adam优化器以其自适应的特性、高效的内存使用和在多种问题上的优秀表现，成为了深度学习领域中最受欢迎的优化算法之一。在使用Ad
人工智能与网络安全:机器学习在安全领域的应用
1. 背景介绍1.1 问题的由来网络安全一直是计算机科学领域的一大挑战。随着技术的发展，网络攻击手段也日益多样化和复杂化，传统的安全防护手段已经难以应对。这其中，机器学习技术的应用提供了新的可能。1.2 研究现状目前，人工智能在网络安全领域
OpenVoiceV2本地部署教程,苹果MacOs部署流程,声音响度统一,文字转语音,TTS
OpenVoice的一个突破性功能是其能够进行zero-shot跨语言声音克隆。它可以将声音克隆到未包含在训练数据集中的语言中，而无需为这些语言提供大量说话者的训练数据。但事实上，与具有丰富标记数据的传统监督学习相比，Zero-shot learning在未知类别上通常面临较低的准确性，特别是在复杂
图神经网络版本的Kolmogorov Arnold（KAN）代码实现和效果对比
今天我们就来使用KAN创建一个图神经网络Graph Kolmogorov Arnold(GKAN)，来测试下KAN是否可以在图神经网络方面有所作为。
Spark内存计算引擎原理与代码实例讲解
Spark内存计算引擎原理与代码实例讲解1.背景介绍在当今大数据时代，数据处理和分析成为了许多企业和组织的核心需求。Apache Spark作为一种快速、通用的大数据处理引擎,凭借其内存计算优势和高度容错性,在各行各业中得到了广泛应用。Spark内存计算引擎是其核心组件之一,它通
Hive UDF自定义函数原理与代码实例讲解
Hive UDF自定义函数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 Hive SQL的局限性Hive SQL 是一种强大的数据仓库查询语言，提供了丰富的内置函数来处理数据
DeepMind的新论文，长上下文的大语言模型能否取代RAG或者SQL这样的传统技术呢?
关于长上下文大型语言模型是否真正利用其巨大的上下文窗口，以及它们是否真的更优越
AI大模型的训练与优化
高效的训练算法和自动化技术是提高大规模机器学习模型训练效率和性能的关键。通过不断引入新算法、优化现有算法，并利用自动化技术进行超参数优化、模型选择和调试排错，可以进一步提升AI模型训练的效率和质量，推动人工智能技术的发展和应用。
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Kafka
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Kafka1. 背景介绍1.1 大数据时代的到来随着互联网、物联网和云计算的快速发展,海量的数据正以前所未有的规模和速度被生成。这些数据来自于各种来源,如社交媒体、移动设备、传感器等
Hadoop 原理与代码实例讲解
Hadoop 原理与代码实例讲解1. 背景介绍1.1 大数据时代的到来随着互联网、移动设备和物联网的快速发展,数据的产生量呈现出爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB(1ZB=1万亿G
Anaconda的环境快速迁移（目前windows，未来更新linux）
日常办公经常需要在新机器上部署运行环境并进行代码调试，尤其是在AI迅速发展的今天，python已经成为了强有力的AI领域编程语言之一。为了方便对不同windows下python代码工程进行快速部署。本文主要从工具环境的安装、原环境的快速打包、新环境的安装三个方面进行讲解。
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
