深度学习AI编译器-TVM简介
深度学习编译器主要为解决不同框架下训练的模型部署到指定的某些设备上时所遇到的一系列复杂的问题，即将各种深度学习训练框架的模型部署到各种硬件所面临的问题；
大数据关联规则挖掘：Apriori算法的深度探讨
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，其目标是发现在一个数据集中变量间存在的有趣的关联或模式。假设在一个零售商的交易数据中，如果客户购买了啤酒，他们也很
通过4个任务比较LangChain和LlamaIndex
LlamaIndex和LangChain是构建LLM应用程序的两个框架。LlamaIndex专注于RAG用例，LangChain得到了更广泛的应用。
AI：104-基于深度学习的课堂变革与教学策略
基于深度学习的课堂变革与教学策略：随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习作为其重要分支，正逐渐渗透到教育领域，为传统的课堂教学带来了全新的变革。本文将探讨基于深度学习的课堂变革，并通过具体的代码实例展示其在教学策略方面的应用。
【AI】深度学习在编码中的应用（8）
接上文，本文来梳理和学习智能编码中， 基于残差编码的框架。智能图像编解码器的成功也推动了智能视频编解码器的发展。传统的视频压缩方法依靠预测编码对运动信息和残差信息分别进行编码。根据时-空域冗余消除方式和阶段不同，现有相关方法可分为基于残差编码的框架、基于条件编码的框架、基于3D自编码器的框架和其他架
人工智能--认知放大器（上）
机器学习（Machine Learning，简称ML），是人工智能的分支，专注于使用数据和算法，模仿人类学习的方式，逐步提高自身的准确性。神经网络（Neural Networks，简称NN），深度学习的基本组成部分，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，由神经元和层次组成，通过学习
Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型
Mamba是LLM的一种新架构，与Transformers等传统模型相比，它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域
EfficientNet网络简介
都有使用，直觉上更深的网络可以捕获到更丰富和更复杂的特征，在新任务上也可以泛化的更好。这是一种穷举搜索方法，可以在固定资源的限定下，列出所有参数之间的关系，显示出改变某一种维度时，基线网络模型会受到什么样的影响。综合考虑所有情况之后，他们确定了每个维度最合适的调整系数，然后将它们一同应用到基线网络中
git clone 代码克隆；hugging face 数据、模型下载
由于本人使用的是实验室的linux服务器，下载代码的时候会有网络问题，所以本文是基于ssh的方法。
总结 62 种在深度学习中的数据增强方式
此外，它表明传统的数据增强技术使 RL 算法能够在基于像素的控制和基于状态的控制方面胜过复杂的 SOTA 任务。从上图可以明显的看出，基于 SA 的数据增强方式可以将形状保留下来，但样式（包括颜色、纹理和对比度）是随机的。基于特征空间的数据增强首先将图像转换为嵌入或表示，然后对图像的嵌入执行数据增强
GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用
GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用
毕业设计-基于深度学习的锂电池极片缺陷检测算法 YOLO python 卷积神经网络 人工智能
基于深度学习的锂电池极片缺陷检测系统的毕业设计。锂电池的质量和性能对于电子产品的可靠性和使用寿命至关重要。然而，锂电池极片缺陷可能导致电池性能下降甚至安全隐患。为了解决这个问题，本设计采用了深度学习技术，特别是基于YOLOv5的算法，实现对锂电池极片缺陷的准确检测。该系统在锂电池极片缺陷检测方面表现
字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言(Python3.10)
按照固有的思维方式，如果想要语音克隆首先得有克隆对象具体的语言语音样本，换句话说，克隆对象必须说过某一种语言的话才行，但现在，coqui-ai TTS V2.0版本做到了，真正的跨语种无需训练的语音克隆技术。coqui-ai TTS实现跨语种、无需训练克隆语音的方法是基于Tacotron模型，该模型
针对特定领域较小的语言模型是否与较大的模型同样有效?
作者全面分析了微调大语言模型(llm)及其在金融情绪分析中的零样本和少样本的能力。
毕业设计——基于深度学习的医学图像处理分析平台，AI全自动疾病诊断
编码器模块：分为图像编码器（Images encoder）与文本编码器（Text encoder）模块，图像编码器将输入图像编码成一个包含语义信息的高维向量，同理文本编码器将病人的病历文本信息进行特征提取并将其编码成包含病历语义信息的高维向量。基于强化学习的交互模块：该模块基于价值网络的DDQN算法
Window10环境搭建2：下载CUDA
首先要知道自己电脑支持的最高CUDA版本，按下Win+R,输入cmdnvidia-smi这里显示的就是你的设备允许安装的最大版本CUDA。
毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习 目标检测 人工智能 算法
基于深度学习的玉米叶病虫害识别系统，用于毕业设计。该系统利用先进的深度学习算法，通过对玉米叶片图像进行分析和处理，实现对不同类型的叶病和虫害的准确识别。我们采用了经典的CNN架构和数据增强技术，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。通过大规模的数据集训练和验证，我们的系统在测试集上取得了令人满意的准确性和稳
YOLOv8改进 | 2023主干篇 | FasterNeT跑起来的主干网络（ 提高FPS和检测效率）
本文给大家带来的改进机制是FasterNet网络，将其用来替换我们的特征提取网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高
大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程
深度残差网络（Deep Residual Networks，简称ResNet）自从2015年首次提出以来，就在深度学习领域产生了深远影响。通过一种创新的“残差学习”机制，ResNet成功地训练了比以往模型更深的神经网络，从而显著提高了多个任务的性能。深度残差网络通过引入残差学习和特殊的网络结构，解决
