大数据毕业设计：2025年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅
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OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
本文将手把手教你用YOLO11训练自己的数据集并实现缺陷检测。
【有啥问啥】大模型内容水印技术简介
随着生成式大模型（如GPT-4）的广泛应用，如何识别和追踪这些模型生成的内容成为了一个重要课题。大模型内容水印（Large Model Content Watermarking）应运而生，旨在为生成内容嵌入标记，以实现来源追踪、版权保护和内容审核等目的。本文将详细解释大模型内容水印的原理、作用，介绍
SMoA: 基于稀疏混合架构的大语言模型协同优化框架
在大语言模型(LLM)快速发展的背景下，研究者们越来越关注如何通过多代理系统来增强模型性能。传统的多代理方法虽然避免了大规模再训练的需求，但仍面临着计算效率和思维多样性的挑战。本文提出的稀疏代理混合(Sparse Mixture-of-Agents, SMoA)框架，通过借鉴稀疏专家混合(Spars
深度学习之经典网络-AlexNet详解
AlexNet 有 8 层权重层，包括 5 层卷积层和 3 层全连接层（FC 层），并引入了一些重要的创新，包括激活函数、Dropout 正则化和重叠池化。它通过增加网络的深度和宽度，结合 GPU 加速，极大提升了 CNN 的能力。
利用PyTorch的三元组损失Hard Triplet Loss进行嵌入模型微调
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型，并重点阐述实现细节和代码示例
AI基础知识
必会知识
使用Amazon SageMaker JumpStart微调Meta Llama 3.1模型以进行生成式AI推理
还可以在SageMaker JumpStart上找到微调其他变体Meta Llama 3.1模型（8B和70B基础和指令）的代码（[GitHub仓库](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/default/ generati
基于信息隐藏技术的安全电子邮件设计与开发
1. 背景介绍1.1. 电子邮件安全现状电子邮件作为互联网时代最常用的通讯工具之一，其安全性一直备受关注。近年来，随着网络攻击技术的不断发展，电子邮件面临的安全威胁也日益严峻，主要包括：数据泄露: 邮件内容可能包含敏感信息，如个人隐私
为什么卷积现在不火了：CNN研究热度降温的深层原因分析
纵观近年的顶会论文和研究热点，我们不得不承认一个现实：CNN相关的研究论文正在减少，曾经的"主角"似乎正逐渐淡出研究者的视野。
LLM：模型微调经验
样本数量一般1万左右的高质量样本即可达到良好效果。对于简单任务，100-300条数据足够；中等难度任务需1000条以上；高难度任务需3000条甚至更多，可能达到10万条。样本质量样本质量优先于数量，高质量样本更有效。需要重点关注样本的多样性和答案质量。继续预训练当领域任务数据与预训练数据集差异较大时
【开源免费的 AI智能识别分析产品（通用识别、大模型加速器、文档格式转换、票据识别、图像智能处理、卡证识别）】
Textin.com 是一个集文本处理、分析、转换于一体的在线平台。它支持多种语言的文本处理，提供了诸如文本清洗、关键词提取、情感分析、文本翻译等功能。无论是数据分析师、市场研究人员，还是内容创作者，Textin.com 都能满足他们在文本处理方面的需求。文本清洗功能描述：去除文本中的噪声数据，如多
深度学习模型中的池化层
池化层（Pooling Layer）是卷积神经网络（CNN）中常用的一种操作，用于减少特征图的空间尺寸（即高度和宽度），从而减小模型的计算量和参数数量，同时保持重要的特征信息。池化层的主要作用包括降维、防止过拟合、提高计算效率以及增强特征的平移不变性。
SMoA: 基于稀疏混合架构的大语言模型协同优化框架
通过引入稀疏化和角色多样性，SMoA为大语言模型多代理系统的发展开辟了新的方向。
通义千问AI PPT初体验：一句话、万字文档、长文本一键生成PPT！
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开源模型应用落地-Qwen2-VL-7B-Instruct-vLLM-OpenAI API Client调用
使用OpenAI API接入方式调用Qwen2-VL-7B-Instruct模型进行推理
Audio Spectrogram Transformer (AST)工作介绍
Audio Spectrogram Transformer (AST)，是一种基于 Transformer 模型的音频分类方法。AST 利用了 Transformer 模型在捕获全局特征方面的优势，将音频信号转换为频谱图进行处理。本文是对 AST 及其相关研究工作的详细介绍。
Ubuntu20.04版本的NVIDIA显卡驱动程序安装（宝宝级攻略）
我在学习深度学习时，在Ubuntu系统下安装NVIDIA显卡驱动踩过了一些坑，浪费了很多的时间，现在想出一个宝宝级的攻略，希望能够帮助大家节约时间，规避一些毒教程的糟粕。
【人工智能】掌握深度学习中的时间序列预测：深入解析RNN与LSTM的工作原理与应用
深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在处理时间序列数据方面具有重要作用。它们能够通过记忆前序信息，捕捉序列数据中的长期依赖性，广泛应用于金融市场预测、自然语言处理、语音识别等领域。本文将深入探讨RNN和LSTM的架构及其对序列数据进行预测的原理与优势，使用数学公式描述其内部
开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现离线推理-使用Lora权重（三）
使用vLLM框架集成Lora权重，以实现高效的推理过程。
