AI在地理信息系统领域的应用
"AI在地理信息系统领域的应用"1.背景介绍1.1 地理信息系统概述地理信息系统(Geographic Information System, GIS)是一种将地理数据与其他描述性信息相结合，对地理数据进行采集、存储、
人工智能（二）-Transformer模型
上篇文章以对话模式为例讲了目前人工智能的整体架构，但是大模型依然有很多细节问题，这里作者讲一讲目前的Transformers模型原理。
毕业设计-基于深度学习的无人驾驶目标检测算法系统 YOLO python 人工智能
毕业设计-基于深度学习的自动驾驶汽车无人驾驶目标检测系统的计算机毕业设计。该设计利用先进的深度学习算法和计算机视觉技术，实现了高效准确的目标检测，为自动驾驶汽车提供关键的感知能力。通过使用预训练的深度学习模型和大规模标注数据集，系统能够在复杂的交通场景中快速准确地检测并识别出车辆、行人、自行车等多类
Ubuntu20.04 ISAAC SIM仿真下载使用流程
Ubuntu20.04 ISAAC SIM仿真下载使用流程机器：华硕天选X2024显卡：4060Tiubuntu20.04安装显卡驱动版本：525.85.05
恒源云 & PyCharm！！！深度学习在恒源云上租服务器并进行远程连接超级详细教程！！！（个人学习记录）
本人因为实验需要，经常在网上租服务。之前用过Autodl平台，也出了相关教程。因为Autodl上面的卡空闲的比较少，而且都比较贵，最近发现了恒源云这个新平台。感觉上面服务器的普遍比Autodl上的便宜（没有严格对比），但是恒源云也存在一个问题，就是租一个服务器上面只有一个显卡，一遍关机后再打开，显卡
【人工智能Ⅰ】实验9：BP神经网络
整体代码和准确率计算结果如下图所示，其中图1为整体代码，图2为计算的准确率结果（分类的准确率为0.7）。整体代码、标签对比结果和混淆矩阵结果如下图所示，其中图1为整体代码，图2为程序输出的标签对比结果，图3为程序输出的混淆矩阵结果。整体代码和直方图可视化结果如下图所示，其中图1为整体代码，图2为花萼
生成式 AI：使用 Pytorch 通过 GAN 生成合成数据
为了欺骗鉴别器，生成器的目的是学习真实数据的分布并生成无法与真实数据区分开的合成数据。这里的一个问题是，对于相同的输入，它总是会产生相同的输出（想象一个图像生成器产生真实的图像，但总是相同的图像，这不是很有用）。这些图像生成和语言模型需要复杂的空间或时间复杂性，这增加了额外的复杂性，使读者更难理解
Datawhale |【独家】万字长文带你梳理Llama开源家族：从Llama-1到Llama-3
北京时间4月19日凌晨，Meta在官网上官宣了Llama-3，作为继Llama-1、Llama-2和Code-Llama之后的第三代模型，Llama-3在多个基准测试中实现了全面领先，性能优于业界同类最先进的模型。纵观Llama系列模型，从版本1到3，展示了大规模预训练语言模型的演进及其在实际应用中
长序列中Transformers的高级注意力机制总结
本文的重点是深入研究长序列种应用的高级注意力机制的数学复杂性和理论基础
开源模型应用落地-食用指南-以最小成本博最大收获
正确学习“开源大语言模型-实际应用落地”专栏，以最小成本博最大收获
大语言模型的安全与隐私保护机制研究
大语言模型的安全与隐私保护机制研究作者：禅与计算机程序设计艺术1. 背景介绍近年来，随着人工智能技术的快速发展，大语言模型(Large Language Model, LLM)凭借其强大的自然语言理解和生成能力，在各个领域都得到了广泛应用。然而,大语言模型也面临着一些安全和隐私方面的挑战,如模型泄露
[深度学习]人工智能本科毕业设计基于yolov5的步态识别多目标跨镜头跟踪检测算法系统源码+实现过程
毕业设计题目：基于步态识别的多目标跨镜头跟踪算法研究 主算法：基于yoloV5-deepsort框架进行目标检测和跟踪+GaitSet算法效果演示：介绍此存储库包含一个高度可配置的两阶段跟踪器，可根据不同的部署场景进行调整。YOLOv5是一系列在COCO数据集上预训练的对象检测架构和模型，它生成的检
CogVLM2: 智谱开源新一代多模态大模型！
节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。智谱·AI推出了新一代 CogVLM2 系列模型，并开源了使用 Meta-Ll
AI新时代——【深度学习】驱动的【AIGC大模型】与【机器学习】的创新融合
深度学习的强大特征提取能力，结合AIGC大模型的生成能力，使得我们能够在图像、文本、音频和视频生成方面实现前所未有的突破。这些模型的训练过程涉及大量的数据和计算资源，通过反复训练和优化，模型可以从数据中学习到复杂的特征和规律。这些模型不仅可以生成连贯的文本和逼真的图像，还可以创作音乐、生成视频、设计
Spark与Hive的数据分区与分桶策略详解
1. 背景介绍1.1 大数据时代的数据处理挑战随着互联网、物联网、移动互联网等技术的飞速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，大数据时代已经来临。海量数据的存储、管理和分析成为企业面临的巨大挑战。如何高效地处理和利用这些数据，从中提取有价值的信息，已成为当务之急。
基于大数据的电影推荐系统的设计与实现
1. 背景介绍随着互联网的快速发展和大数据应用的普及，推荐系统已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。特别是在电影推荐这一领域，大数据的应用为我们提供了前所未有的用户体验。本文将深入讨论基于大数据的电影推荐系统的设计与实现。1.1 推荐系统的重要性伴随着信息爆炸的时代来临，人们
深度学习零基础学习之路——第五章 个人数据集的制作
深度学习个人数据集的制作，一步一步教会你从原图到小样本标签，再到模型训练集格式的要求。并且教会你如何使用深度学习优质软件ArcGis。
AI与程序员：合作开发让创新更有可能
在过去的几十年中，人工智能技术越来越受到广泛重视，并被广泛应用于各个领域。在软件开发行业中，人工智能技术也引起了极大的关注，成为许多企业和开发者的焦点。本文将探讨AI和程序员之间的合作关系，并表明其在软件开发中的主旨和意义。
毕业设计：基于深度学习的手写数字识别系统 人工智能
毕业设计：基于深度学习的手写数字识别系统通过构建模型，实现了对手写数字的自动识别和分类。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。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，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题
微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉
论文详细研究了一个经过微调的模型会发生什么，以及它在获得新知识后的反应会发生什么。
