丹摩征文活动 | SD3+ComfyUI模型图文部署：AI工程师的实践与探索
在丹摩智算平台上部署SD3+ComfyUI图文模型的过程中，我感受到了极高的效率和便捷性，尤其是在处理图文生成任务时表现尤为出色。作为一名AI工程师，我对平台的计算能力和操作简便性有着严格的要求，而丹摩智算正好满足了这些需求。丹摩智算平台的界面用户友好，功能布局合理，使得整个部署过程非常直观。即使是
【大数据分析&深度学习】在Hadoop上实现分布式深度学习
本文介绍大数据和深度学习结合之路，即在Hadoop上实现分布式深度学习。主要讲解三个框架，包括Submarine(Hadoop生态系统)，TonY(LinkedIn)和DL4J(deeplearning4j)。
人工智能-深度学习-学习笔记
人工智能当前的发展呈现出加速和深化的趋势，特别是在深度学习领域。技术革新与应用拓展并行推进，深度学习算法和模型结构不断创新，为处理复杂数据提供了强有力的工具，使得AI在图像识别、语音处理、自然语言理解等方面取得显著进展，并广泛应用于金融、医疗、教育、交通等多个行业。同时，数据驱动和算力提升成为AI发
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): 开源深度学习框架
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 是由微软研究院开发的开源深度学习框架。它通过有向图来描述神经网络,将神经网络表示为一系列计算步骤。CNTK 允许用户轻松实现和组合各种流行的模型类型,如前馈 DNN、卷积网络 (CNN) 和循环网络 (RNN/LSTM)。它实现了
开源模型应用落地-业务优化篇（二）
在业务整合之后，我们将把注意力转向非功能性需求。接下来，我将逐步向您介绍如何发现系统的性能瓶颈，并通过技术优化来提高系统的各项性能指标。
OPT 大语言模型（Large Language Model）结构
大语言模型follow GPT的做法，其基本组成结构是Decoder-only的Transformer block，多个Transformer Block堆叠在一起；不同数量、不同Head、不同隐藏层维度构成了不同参数量的大模型（也即模型跟着的后缀，比如，6.7B）；预训练模型参数的数据类型（大模型
开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与TGI实现推理加速
集成 Hugging Face的TGI框架实现模型推理加速
AI 翻唱
So-vits-svc 4.1 训练模型全过程。UVR：用于人声歌声分离，降噪。Slicer-gui(Audio-Slicer)：用于音频裁剪。So-vits-svc 4.1：训练模型。Adobe Audition：后期音频编辑。
Linux 系统上部署 RabbitMQ
在 Linux 系统上部署 RabbitMQ（一个开源的消息代理）通常包括安装 Erlang（RabbitMQ 的依赖）和 RabbitMQ 本身，并进行基本的配置。以下是一个详细的步骤指南，帮助你在 Linux 上成功部署 RabbitMQ。
IoU已经out了，试试这几个变体:GIoU、DIoU和CIoU介绍与对比分析
GIoU、DIoU和CIoU这三个变体都有各自的独到之处,它们在一定程度上弥补了普通IoU在处理不重叠、距离较远或形状差异较大的边界框时的不足。
Vllm进行Qwen2-vl部署（包含单卡多卡部署及爬虫请求）
使用vLLM部署Qwen2-VL，包含单卡部署、多卡部署、爬虫requests发送请求
开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-玩转ollama（一）
Ollama通过极大简化机器学习模型的下载和管理过程，降低了AI技术的入门门槛，为开发者和爱好者提供了便捷的本地运行环境，有助于保护数据隐私并促进创新与社区合作。
AI4Science(2024年4月总结)：物理驱动及数据驱动深度学习方法用于科学计算问题
本文主要介绍，用于科学计算问题中的物理驱动和数据驱动的深度学习方法。通过方法算例，对现有方法总结。时间是2024年4月。
GaussDB高智能--库内AI引擎：模型管理&数据集管理
从模型管理与数据集管理两方面，对GaussDB的库内AI引擎进行了详细解读
【循环神经网络】：教AI写周杰伦风格的歌词
只会python基础，也能让AI写歌词
【人工智能】PyTorch、TensorFlow 和 Keras 全面解析与对比：深度学习框架的终极指南
本文将为你一一解答。为了更直观地了解三大框架的使用方式，下面我们将通过一个简单的手写数字识别（MNIST）任务，演示如何使用 PyTorch、TensorFlow 和 Keras 构建和训练一个基本的神经网络模型。通过以上简单的示例，我们可以看到，虽然三大框架在具体实现上有所不同，但总体流程相似，都
图神经网络在欺诈检测与蛋白质功能预测中的应用概述
本文将深入探讨GNNs在欺诈检测和生物信息学领域的应用机制与技术原理。
【AI知识点】余弦相似度（Cosine Similarity）
余弦相似度（Cosine Similarity）是一种用于衡量两个向量在方向上的相似程度的指标。它主要用于文本分析、自然语言处理（NLP）、推荐系统等任务中，能够衡量两个向量之间的相似性，而不受向量的长度（模）影响。
基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python 全代码）全流程解析（三）
混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种用于评估分类模型性能的表格，它将模型预测的结果与实际的类别标签进行比较，从而展现模型的分类准确性。对测试集的真实标签（y_true）和模型预测得到的二元分类结果（y_pred）进行评估，通过输出分类报告（classification_report）来
基于电商大数据的商品推荐系统
商品推荐系统，电商大数据，协同过滤，内容过滤，矩阵分解，深度学习，推荐算法1. 背景介绍在当今数据爆炸的时代，电商平台积累了海量用户行为数据，这些数据蕴藏着丰富的商品推荐价值。商品推荐系统作为电商平台的核心功能之一，能够根据用户的兴趣偏好、购买历史、浏览记录等信息，精准推荐合适的
