B站平台大数据实时监控及分析系统
在当今的互联网时代，数据已成为企业最重要的资产之一。特别是对于像B站这样的大型视频分享平台，每天都会产生海量的用户数据，包括用户观看视频的行为数据、用户的社交互动数据、用户的个人信息数据等。这些数据的分析和处理，对于B站来说，既是一项巨大的挑战，也是一次难得的机遇。为了有效地处理这些数据，B站建立了
【深度学习】深度学习之巅：在 CentOS 7 上打造完美Python 3.10 与 PyTorch 2.3.0 环境
【深度学习】深度学习之巅：在 CentOS 7 上打造完美Python 3.10 与 PyTorch 2.3.0 环境如何将最新的Python 3.10 和PyTorch 2.3.0 焕发出最佳性能，是一项需要技巧和专业知识的挑战。本文将引导您通过一系列高级步骤和最佳实践，打造一个完美无缺的深度学习
随着互联网的普及、人工智能的应用，越来越多的问题能很快得到答案。那么，我们的问题是否会越来越少?
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~
【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习
本研究中，我们开发了一个基于深度学习的猫狗识别系统，使用了TensorFlow框架下的MobileNetV2轻量级卷积神经网络模型。MobileNetV2模型以其高效的结构和较低的计算成本而闻名，非常适合在移动和嵌入式设备上使用。通过对数千张标记好的猫狗图片进行训练，最终生成了一个准确率较高的模型文
RK3588 CPU+GPU+NPU三位一体AI边缘控制器，应用于工程车辆/轨道交通+疲劳驾驶检测告警
标准4* 20Pin-F CONN，PH=2.0mm多种功能扩展接口，开放引脚定义（包括：1x PCIe Signal，2x USB2.0 Signal (USB HUB)，4x UART Signal(或GPIO*32，1x SMbus Signal，扩充板供电电源），可扩展自主子板、堆叠集群等高
【毕业设计】 基于深度学习的人脸面部表情识别系统 机器学习 YOLO 人工智能
毕业设计-基于深度学习的人脸面部表情识别系统，通过深度学习技术，我们构建了高性能模型，能够准确辨识面部表情。这个课题结合深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个探索最新人工智能方法、为面部表情识别领域做贡献的机会。通过毕业设计，毕业生将开发高性能的人脸面部表情识别系统，为情感分析、人机交互和心理
大数据机器学习与深度学习——回归模型评估
回归模型的性能的评价指标主要有：MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、RMSE(平方根误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏，这就需要用到R2_score。
AI嵌入式2——SIPEED MaixCube(Kendryte K210)之基础使用篇
MaixCube嵌入式集成了摄像头、TF卡槽、用户按键、TFT显示屏、锂电池、扬声器麦克、扩展接口等, 用户可使用 Maix Cube 部署一些轻轻轻轻轻量级AI项目, 同时还预留开发调试接口, 也能将其作为一款功能强大的 AI 学习开发板。
NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]
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开源模型应用落地-语音转文本-whisper模型-AIGC应用探索（三）
通过官方推荐的方法调用OpenAI 开放的Whisper语音识别模型
AI系统金丝雀发布原理与代码实战案例讲解
AI系统金丝雀发布原理与代码实战案例讲解1.背景介绍1.1 什么是金丝雀发布？金丝雀发布(Canary Release)是一种软件交付策略,它通过逐步向一小部分用户推出新版本,并密切监控其性能和影响,从而降低全面部署带来的风
mysql optimizer_switch : 查询优化器优化策略深入解析
当查询条件可以通过多个索引来满足时，MySQL 可以合并这些索引以更有效地检索数据。在复杂查询中，这可以显著提高性能。ICP 允许将 WHERE 子句中的条件推送到存储引擎层进行处理。这减少了存储引擎需要返回给优化器的数据量，因为它可以在检索数据时就过滤掉不符合条件的行。当查询包含子查询时，标志控制
Res2Net网络
Res2Net是一种神经网络架构，旨在改善类似ResNet的网络在计算机视觉任务中的性能，特别是在图像分类方面，Res2Net的关键思想是改变网络中特征聚合的方式，从而实现更有效的不同部分之间的信息交换，在标准的ResNet块中，特征在空间维度（高度和宽度）和通道维度上独立地聚合。相比之下，Res2
分享8款免费一键AI论文写作生成器网站
AIPaperPass是AI原创论文写作平台，10分钟产出3万字，提供真实网络数据、图、表、公式、代码，不限次2000字3级大纲，附带ppt、开题报告、任务书、40篇真实参考文献。请注意，这些工具在论文写作中只能作为辅助手段，不能替代人类的思考和创造力。在使用这些工具时，请务必保持审慎和批判性思维，
CTC Loss 数学原理讲解：Connectionist Temporal Classification
CTC Loss 是一种不需要数据对齐的，广泛用于图像文本识别和语音识别任务的损失函数。
深度学习——稠密连接网络（DenseNet）原理讲解+代码（torch）
DenseNet（稠密连接网络）是由Cornell大学的Gao Huang等人于2017年提出的深度学习网络架构。它的设计灵感来自于ResNet（残差网络）以及其前身 Highway Networks 的思想。这是作者发表的一篇CVPR顶会上的一篇论文，代码的地址，大家可以自行下载。
AI极速批量换脸！Roop-unleashed下载介绍，可直播
要说AI换脸领域，最开始火的项目就是Roop了，Roop-unleashed作为Roop的嫡系分支，不仅继承了前者的强大基因，更是在功能上实现了重大突破与升级。在控制台中可以查看处理进度，程序执行完毕会打印信息Finished，可以在“打开输出文件夹”中找到换好的文件，也可以在“最终结果”界面的右上
AI人工智能深度学习算法：深度学习代理的安全与隐私保护
1. 背景介绍随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习代理（Deep Learning Agents）在各个领域得到了广泛应用，例如自动驾驶、智能家居、医疗诊断等。这些代理能够从海量数据中学习并做出智能决策，为我们的生活带来了极大的便利。然而，深度学习代理也面临着安全和隐私保护的挑战。恶意攻击者可能会利
AI 内容分享(十八)：秒懂AI-深度学习四种常用激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax
Softmax是一种常用的激活函数，主要用于多分类问题中，可以将输入的神经元转化为概率分布。ReLU的输出范围是[0, +∞)，而输入值为负数时输出为0，这导致ReLU输出的分布不对称，限制了生成的多样性。Leaky ReLU在输入小于或等于0时，输出一个较小的斜率，避免了完全的“死亡神经元”问题。
Block Transformer：通过全局到局部的语言建模加速LLM推理
在这篇论文中，作者提出了Block Transformer架构，该架构通过在较低层次之间的粗糙块（每个块代表多个令牌）的自注意力来模拟全局依赖性，并在较高层次的每个局部块内解码细粒度的令牌，
