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面试:大数据和深度学习之间的关系是什么?
大数据的定义与特点:大数据指的是规模(数据量)、多样性(数据类型)和速度(数据生成及处理速度)都超出了传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集。它具有四个主要特点，通常被称为4V:Volume(体量)、Velocity(速度)Variety(多样性)和Veracity(真实性)大数据与深度学习的关系，
【RT-DETR有效改进】利用EMAttention加深网络深度提高模型特征提取能力（特征选择模块）
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的核心思想是，重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文改进是基于ResNet18、R
使用Streamlit构建纯LLM Chatbot WebUI傻瓜教程
大量的大语言模型的WebUI基于Streamlit构建对话机器人Chatbot。Streamlit可以帮助将大型语言模型集成到Web界面中，以构建对话机器人Chatbot的WebUI。使用Streamlit API将大型语言模型集成到Web界面中，可以使用模型来回答用户的问题，并将回答显示在界面上。
人工智能深度学习
深度学习人工智能人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题深度学习其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题机器学习机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的
MindSpore AI科学计算系列 | 化学深度学习模型ChemGPT的性能评估公式拟合
观察到基于transformer的模型预训练损失可以通过数据集或者模型体量的增加而得到明显的改善，该团队为化学设计了一个名为ChemGPT的生成式大语言模型，以研究数据集和模型大小对预训练损失的影响。借鉴CV和NLP领域利用加速神经架构搜索和超参数传递的技术，如TSE、μTransfer，可以加速深
【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失
VGG-19比VGG-16的结构更深，包含更多的卷积层。VGG-19通常会有更多的参数，这可能导致更高的训练成本和更慢的推理速度。尽管VGG-19在理论上可以捕获更复杂的特征，但在实践中，更深的模型并不总是导致更好的性能。实际表现取决于任务和数据集。VGG-16和VGG-19都已被认为是重要的深度学
Mamba详细介绍和RNN、Transformer的架构可视化对比
在本篇文章中，通过将绘制RNN，transformer，和Mamba的架构图，并进行详细的对比，这样我们可以更详细的了解它们之间的区别。
AI辅写疑似度多少正常：Perplexity与Burstiness的解读
通过平衡perplexity和burstiness，结合个性化写作风格的体现和合理使用AI辅写工具，我们可以获得更低的疑似度。通过独特的词汇选择、句式结构和内容编排，创作者可以增加文本的多样性和独特性，从而降低perplexity和burstiness。通过使用这些工具，我们可以更好地了解AI辅写生
【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）
onnx模型部署环境创建
【机器学习】全网最全模型评价指标（性能指标、YOLOv5训练结果分析、轻量化指标、混淆矩阵详解）【基础收藏】
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AI：133-基于深度学习的工业质检自动化
在当今工业领域，质检是确保产品质量和制造流程可靠性的关键环节。随着人工智能技术的飞速发展，基于深度学习的工业质检自动化成为一项引人注目的创新。本文将深入探讨如何利用深度学习技术实现工业质检的自动化，并提供代码实例以展示其应用。
LiRank: LinkedIn在2月新发布的大规模在线排名模型
LiRank是LinkedIn在2月份刚刚发布的论文，它结合了最先进的建模架构和优化技术，包括残差DCN、密集门控模块和Transformers。
AI：132-基于深度学习的涉案人脸图像识别与敲诈勒索嫌疑分析
人工智能（AI）在不同领域的应用不断拓展，其中基于深度学习的人脸图像识别技术在刑事侦查领域具有巨大潜力。本文将探讨如何利用深度学习算法对涉案人脸图像进行识别，并结合敲诈勒索嫌疑分析，以提高刑事侦查效率。同时，我们将提供一个简单的代码实例，以帮助读者更好地理解这一技术的实现过程。
毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统 YOLO python 目标检测 人工智能 卷积神经网络 机器学习
毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统的计算机毕业设计。水面垃圾对海洋生态环境和人类健康造成严重威胁，因此快速、准确地检测和识别水面垃圾成为一项迫切需求的任务。本设计采用了YOLOv5算法和深度学习技术，实现了对水面垃圾的自动化检测和分类。通过训练深度学习模型，将水面图像输入系统，实现对塑料瓶
开题报告ai免费吗？论文ai写作免费
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2024年应该关注的十大人工智能创新
2024年将是人工智能创新的一个非凡之年，其进步将影响我们生活的几乎每个方面。从医疗到教育，从交通到内容创作，人工智能都将彻底改变我们的生活和工作方式。拥抱这些即将到来的人工智能创新，为一个充满激动和变革的未来做好准备。当我们踏入2024年时，很明显人工智能将成为我们前进道路上不可或缺的一部分。最后
深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析
我们这篇文章就来总结下2023年深度学习在时间序列预测中的发展和2024年未来方向分析
【深度学习 AIGC】stable diffusion webUI 使用过程，参数设置，教程，使用方法
作者提出了"无分类器引导生成"（Classifier-Free Guidance）的概念，其中使用两个梯度预估模型，一个是无条件生成的梯度预估模型，另一个是基于条件的梯度预估模型，避免了显式分类器的缺陷。Clip Skip是一个用于控制CLIP神经网络在生成图像时处理提示文本的深度的设置，它可以影响
StableDiffusionWebUI界面基本布局和操作
一般用于复制别人参数然后自动填充所有字段，以便您在按下“生成”按钮时生成相同的图像。请注意，将设置种子和模型覆盖。如果这不是您想要的，请将种子设置为 -1 并删除覆盖。
