Stable Diffusion webUI 最全且简单配置指南
本博客主要介绍部署Stable Diffusion到本地，生成想要的风格图片。
腾讯云宝塔Linux面板搭建Flask项目最新教程 干货笔记！！
Flask项目部署YOLO系列医疗辅助检查网站
深度探索：机器学习弹性网络（Elastic Net）算法原理及其应用
弹性网络作为一种融合了Lasso和Ridge优点的线性模型，对于高维数据的处理和特征选择具有显著优势。随着机器学习和统计学的发展，未来研究将进一步优化Elastic Net算法的参数选择策略，探寻更高效的优化算法，并尝试将其与深度学习、集成学习等技术结合，拓展其在多元复杂问题中的应用范围。同时，弹性
（13-1）RAG基础知识介绍：RAG模型概述
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理模型架构，旨在结合检索和生成两个关键的NLP（Natural Language Processing）任务。RAG模型可以应用于诸如问答系统、文本摘要、对话系统等多个领域。在本章的内容中，将详细讲解RAG的基础知
基于深度学习神经网络的AI图像PSD去雾系统源码
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【GAN】基础原理讲解及代码实践
生成式对抗网络（GAN ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。
从简单逻辑到复杂计算：感知机的进化与其在现代深度学习和人工智能中的应用（上）
本文详细探讨了感知机——一种简单形式的人工神经网络，首次由Frank Rosenblatt在1957年提出。文章从感知机的基本原理和结构开始，解释了其如何处理输入和产生输出。通过实例，展示了感知机在模拟基本逻辑门（如与门、或门和与非门）中的应用，并讨论了其在处理更复杂的逻辑函数时的局限性，特别是在尝
【人工智能Ⅰ】实验9：BP神经网络
整体代码和准确率计算结果如下图所示，其中图1为整体代码，图2为计算的准确率结果（分类的准确率为0.7）。整体代码、标签对比结果和混淆矩阵结果如下图所示，其中图1为整体代码，图2为程序输出的标签对比结果，图3为程序输出的混淆矩阵结果。整体代码和直方图可视化结果如下图所示，其中图1为整体代码，图2为花萼
Llama3 mac本地部署教程
我的电脑跑这个模型还是很吃力的。等待下载完成，这时候可以去安装web页面；选择我们下载好的模型 即可实现本地化部署；之后访问 localhost:3000。，不需要执行这条命令，因为我们要安装。如果想下载别的模型可以在这里进行搜索。安装完成后界面上会提示。下载之后打开，直接点击。
【机器学习】解锁AI密码：神经网络算法详解与前沿探索
随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为机器学习的一个重要分支，已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式，实现对复杂数据的处理和预测。本文将详细介绍神经网络的基本原理、结构、训练过程以及应用实例。
【嵌入式AI开发】轻量化卷积神经网络Mnasnet（神经架构搜索）详解
谷歌轻量化卷积神经网络Mnasnet，介于MobileNet V2和V3之间。使用多目标优化的目标函数，兼顾速度和精度，其中速度用真实手机推断时间衡量。提出分层的神经网络架构搜索空间，将卷积神经网络分解为若干block，分别搜索各自的基本模块，保证层结构多样性。
【深度学习】【机器学习】用神经网络进行入侵检测，NSL-KDD数据集，基于机器学习（深度学习）判断网络入侵
【深度学习】用神经网络进行入侵检测，NSL-KDD数据集，用TCP连接特征判断是否是网络入侵NSL-KDD数据集，有dos,u2r,r21,probe等类型的攻击，和普通的正常的流量，即是这样：Normal：正常记录DOS：拒绝服务攻击PROBE：监视和其他探测活动R2L：来自远程机器的非法访问U2
YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍 ！！
本文详细介绍了从YOLOv1-YOLOv9的网络结构，以及各个版本之间的迭代。YOLOv1-YOLOv8之间的对比ModelAnchorInputBackboneNeckYOLOv1锚框（训练是224*224，测试是448*448；GoogLeNet；Dropout防止过拟合；最后一层使用线性激活函
MLP多层感知器：AI人工智能神经网络的基石
MLP 是指多层感知器（Multilayer Perceptron），是一种基础人工神经网络模型（ANN，Artificial Neural Network）。MLP 能够将信息逐层重新组合，每层重组的信息经过激活函数的放大或抑制后进入下一层的数据重组，从而实现特征提取和知识获取。
2024年5月计算机视觉论文推荐:包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题
我们今天总结下2024年5月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展，包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题。
【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络
全连接前馈神经网络可以抽象为信息传播公式，其理论依据为通用近似定理，与机器学习结合可以解决分类问题，对交叉熵损失函数使用梯度下降算法求参数矩阵求导在nndl中以分母布局为主，以链式法则为计算依据，但同时也可采用更为高效的计算方法反向传播算法：第l层的误差项可以通过第 l+1 层的误差项计算得到，前向
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
【嵌入式AI开发】轻量化卷积神经网络MobileNetV3详解
本文对MobileNetv3网络结构进行详细的讲解。1.更新Block(bneck)，也就是逆残差结构上的简单改动。2.使用NAS搜索参数(Neural Architecture Search)。3.重新设计耗时层结构，（对网络的每一层的推理时间进行分析，针对某些耗时的层结构做进一步优化）。4.重新
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV2详解
MobileNetV2网络先升维后降维，在降维时使用线性激活函数，带残差的Inverted bottleck模块，防止ReLU信息丢失。在图像分类、目标检测、语义分割等任务上实现了网络轻量化、速度和准确度的权衡。
条件生成对抗网络（cGAN）在AI去衣技术中的应用探索
生成器G根据随机噪声和条件变量生成去衣后的图像，而判别器D则判断生成的图像是否真实且符合指定的条件。在训练过程中，生成器和判别器通过竞争和合作的方式，共同优化一个损失函数，使得生成的图像既真实又符合给定的条件。随着深度学习技术的飞速发展，生成对抗网络（GAN）作为其中的一个重要分支，在图像生成、图像
