AI一键去衣技术：窥见深度学习在图像处理领域的革命(最后有彩蛋)
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域展现出了强大的潜力。其中，一键去衣（AI-based Clothing Removal）技术作为其炙手可热的一个分支，吸引了广泛的关注。这项技术利用深度学习算法，能够将人物穿着的服装从图像中去除，呈现出人体的裸露状态，因其技术的高度复杂和社会议题的敏
开源模型应用落地-CodeQwen模型小试-探索更多使用场景（三）
使用CodeQwen1.5-7B-Chat模型，帮助开发人员获得高效、准确和个性化的代码支持
开源模型应用落地-模型量化-Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int8（一）
理解GPTQ模型量化技术，以低成本体验大语言模型的魅力
毕业设计：基于深度学习的图像分类识别系统 人工智能
毕业设计：基于深度学习的图像分类识别系统在图像分类识别任务中取得了显著成效，展现了深度学习在图像识别领域的巨大潜力。此外，详细描述了数据集的自制过程和数据扩充技术，为计算机毕业设计提供了一个创新的研究方向。该课题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
本地部署Llama3 8b用Ollama和open-webui
设置模型 Settings > Models > Pull a model from Ollama.com。， 由于笔记本GPU的限制只能部署8b 的 llama3， 4.7GB。问题： 鸡兔同笼，鸡有100只，鸡足比兔足多80只，鸡兔分别有多少只？自由女神像每天一动不动，她真的自由么？下载完成后，
开源模型应用落地-LangChain高阶-Tools工具-集成agents（四）
将代理（agents）串联工具（tools ），将大语言模型的能力和本地、云服务能力结合
使用FP8加速PyTorch训练的两种方法总结
在PyTorch中，FP8（8-bit 浮点数）是一个较新的数据类型，用于实现高效的神经网络训练和推理。它主要被设计来降低模型运行时的内存占用，并加快计算速度
深度学习CNN网络--卷积层、池化层、全连接层详解与其参数量计算
看Training Curve 以及 Validation Curve，在其他条件理想的情况下，如果Training Accuracy 高， Validation Accuracy 低，也就是过拟合 了，可以尝试去减少层数或者参数。卷积核“滑动”的同时，计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积，然后把
【智能助手体验】分享一款超好用的AI工具：Kimi
Kimi是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手，擅长中文和英文对话。它能够处理用户上传的多种格式文件，结合搜索结果提供信息，同时遵循中华人民共和国的法律和道德标准。使用Kimi几周以来，我深刻体会到了AI技术在信息处理方面的巨大潜力。无论是工作中的数据分析，还是生活中的信息咨询，Kimi总能给出
Spark在AI和深度学习中的应用
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark是一个开源的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，并提供了一个易用的编程模型。Spark在大数据领域得到了广泛的应用，但是在AI和深度学习领域的应用却相对较少。然而，随着数据量的增加，Spark在AI和深度学习领域的应用也逐渐崛起。在本文
【AIGC】揭秘驱动AI创新的关键力量：领军者的角色
作为人工智能领域的领军者，AIGC以其创新的技术和应用场景，为推动人工智能的发展和社会进步做出了重要贡献。在未来，AIGC将继续引领人工智能的创新浪潮，为我们带来更加智能、高效和可持续的世界。让我们期待AIGC带来的人工智能的未来，让我们共同迎接人工智能的新篇章！
生成式AI核心技术详解与实战：从GANs到Transformers
本文深入探讨生成式AI的核心技术，包括GANs、VAEs、自回归模型和Transformers，详细描述其原理、实现方法及实际应用，结合代码示例和现实案例，展示最新技术进展和应用场景。
开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到数千不等。向量通常是通过对原始数据(如文本、图像、音频、视频等)应用某种转换或嵌入函数来生成的。嵌入函数可以基于各种方法，如机器学习模型、词嵌入和特征提取算法
AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。然而，在高并发场景下，深度学习代理的性能往往会受到巨大的挑战。例如，在电商平台的推荐系统中，每秒钟可能需要处理数百万个用户请求，这就要求深度学习代理能够快速地进行预测和响应。随着深度学习技术的不断发展，高并发场景下深度学习代理的性能优
开源模型应用落地-CodeQwen模型小试-SQL专家测试（二）
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AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用
AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用在当今数字化时代，图像处理和识别技术已经成为许多领域的重要组成部分，从自动驾驶到医学影像识别。Python作为一种灵活而强大的编程语言，为开发人员提供了丰富的工具和库，可以轻松地进行图像识别与处理。本文将介绍如何使用Py
【毕业设计】基于深度学习的铁轨障碍物检测预警系统 人工智能 python 卷积神经网络
毕业设计：基于深度学习的铁路异物检测系统结合了深度学习和计算机视觉技术，旨在解决铁路场景中多尺度和遮挡问题对异物检测的挑战。通过在FLIR数据集和自制的夜间红外铁路数据集上进行迁移训练，提出的算法展现了对遮挡较严重和不同尺度大小的铁路异物的优越性。本毕业设计为计算机领域的毕业生提供了一个创新的研究方
数学遇上人工智能，深度学习架构迎来最强挑战者 KAN，MLP 的时代结束了？
多层感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作为人工神经网络的一个基本架构，一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”，它的意义在于：基础模型：MLP 作为最早被广泛研究和应用的神经网络模型之一，是许多复杂深度学习架构的起点和基础。
开源模型应用落地-LangChain高阶-事件回调-合规校验
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第一篇【AI与传奇开心果系列】Python的AI相关库技术点案例示例:详解AI作画原理
AI与传奇开心果博文系列系列博文目录Python的AI相关库技术点案例示例系列博文目录前言一、AI作画算法原理介绍二、深度学习的神经网络AI作画算法原理应用示例代码三、特征学习AI作画算法原理应用示例代码四、风格迁移AI作画算法原理应用示例代码五、损失函数AI作画算法原理应用示例代码六、条件生成AI
