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
Mamba深度解析：AI模型的新突破
Transformer模型中的每个token在进行预测时都可以回顾所有之前的token，这导致了训练时的时间复杂度为O(n²)，即所谓的“二次瓶颈”。人工智能领域迎来了一位新星——Mamba，这是一种基于状态空间模型（SSMs）的新型AI模型，它作为Transformer模型的有力竞争者，解决了后者
Hadoop数据压缩与数据存储优化
1. 背景介绍1.1 问题的由来在大数据时代，数据量的爆炸性增长对数据存储和处理提出了巨大的挑战。Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，能够有效地处理大规模数据，但是随着数据量的增长，存储和处理数据的成本也在不断增加。为了降低这些成本，数据压缩和数据存储优化成为了必要的手段。
Spark原理与代码实例讲解
1. 背景介绍1.1 问题的由来在大数据时代，数据量的爆炸性增长导致传统的数据处理方式无法满足需求。为了解决这个问题，Apache Spark应运而生。它是一个开源的大数据处理框架，能够提供批处理、交互式查询、流处理、机器学习和图计算等全套的数据分析工具。1
【人工智能】学习人工智能需要学习哪些课程，从入门到进阶到高级课程区分
基于人工智能的多学科特性和其广泛的应用领域，学习这一技术涉及从基础理论到实践应用的各个层面。入门阶段应重点掌握数学基础、编程语言学习以及数据结构和算法等。进阶阶段需要深入机器学习、深度学习以及自然语言处理等专题。高级课程则包括专业核心课程、认知心理学与神经科学基础以及计算机图形学等课程。
使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型（DDPM）
在本文中，我们将构建基础的无条件扩散模型，即去噪扩散概率模型（DDPM）。从探究算法的直观工作原理开始，然后在PyTorch中从头构建它。本文主要关注算法背后的思想和具体实现细节。
Spark原理与代码实例讲解
Spark原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1 大数据处理的挑战在当今大数据时代,海量数据的处理和分析已成为各行各业面临的重大挑战。传统的数据处理方式难以应对数据量的爆炸式增长,亟需一种高效、可扩展的大数据处理框架。
深度学习——pycharm远程连接
1、2、整个过程花费了一天的时间，不过最终的结果可喜可贺3、整个过程非常冗长，对于初次上手的小伙伴可能不是很友好，不过还是希望你能够坚持着看完。孰能生巧。4、本篇的重点是本地环境的配置，远程环境的配置会一笔带过。
Flink CheckpointCoordinator原理与代码实例讲解
Flink CheckpointCoordinator原理与代码实例讲解1. 背景介绍1.1 Flink简介Apache Flink是一个开源的分布式流处理和批处理框架,由Apache软件基金会
Ubuntu24.04安装深度学习环境
1.Ubuntu24.04安装成功后，在software and updates中，将路径改为阿里云。下载完成后，将文件移到/home/yourname目录下。到这我报错了，问题还没解决，先到这里，下次遇到继续补。3.输入nvidia-smi，检查有没有显卡驱动。4.如果有，跳过下面的，如果没有，按
谷歌的时间序列预测的基础模型TimesFM详解和对比测试
在本文中，我们将介绍模型架构、训练，并进行实际预测案例研究。将对TimesFM的预测能力进行分析，并将该模型与统计和机器学习模型进行对比。
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 问题的由来随着大数据时代的到来，数据量的激增使得传统的单机数据库存储和处理方式面临瓶颈。面对海量数据的存储需求，人们开始寻求分布式存储解决方案。Hadoop正是在这种背景下应运而生，它提供
2024-04-05 问AI: 介绍一下深度学习中的Leaky ReLU函数
然而，当使用ReLU激活函数时，可能会遇到训练缓慢的问题，尤其是在网络的早期层，因为梯度可能会在网络的反向传播过程中消失（即，梯度变为非常小的值，接近零）。Leaky ReLU是一种修正线性单元（Rectified Linear Unit， ReLU）函数，也是深度学习中常用的激活函数，通常指代以斜
Flink ResourceManager原理与代码实例讲解
ResourceManager 的核心算法基于贪婪调度策略，同时考虑了资源的可用性和作业的优先级。资源分配：基于当前可用资源量和任务需求，动态分配资源，确保资源利用最大化。任务调度：采用依赖树算法，考虑作业之间的依赖关系，合理安排执行顺序和并发执行的作业。故障恢复：通过心跳检测和故障检测机制，及时发
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. 背景介绍在现代数据处理系统中,I/O操作通常是性能瓶颈之一。传统的同步I/O模型要求应用程序在等待I/O操作完成时保持阻塞状态,这会导致资源的低效利用。为了解决这个问题,异步I/O(Async I/O)应运而生。
