智能升级，监控无界——全新安全生产生态算法一体机上线
强劲AI芯片，内置安全生产场景所需的多种专用AI算法，面向各场景的人员监控、规范作业、异常检测等应用场景，提供标准算法、行业定制算法仓库等多种技能，可接入16路摄像头，同时提供了丰富的接口支持二次集成与开发，切实保障企业生产，人员与设备资产安全，一键部署，及时生效，为客户提供软硬一体化的视频智能分析
【面经】超全版本AIGC算法工程师面经
对于所有的相关经历，都是跟面试官聊技术（举例，提供参考方向）从数据规模、特征、指标、目前使用的模型方法、项目难点详细介绍。
【机器学习】朴素贝叶斯算法详解与实战扩展
然而，这个假设在现实中往往不成立，但实验表明，朴素贝叶斯分类器在许多情况下仍然能够取得很好的分类效果。朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类方法，它利用贝叶斯定理和特征条件独立假设来预测样本的类别。尽管其假设特征之间相互独立在现实中往往不成立，但朴素贝叶斯分类器因其计算简单、效率高、对缺失数据不敏感
【大数据-算法】资源调度算法：动态资源分配策略的深入探讨
资源调度算法是操作系统管理和优化资源使用的核心机制，旨在根据系统当前状态和应用需求，高效、公平地分配计算资源。常见的资源调度算法可以分为两大类：抢占式调度和非抢占式调度。抢占式调度允许系统在任务运行过程中，根据优先级或负载情况重新分配资源；而非抢占式调度则一旦资源分配给某任务，除非该任务完成或主动释
【GitHub项目推荐--10个最佳开源推荐系统/算法/资源】【转载】
推荐系统的核心是推荐引擎，推荐引擎根据特定客户之前的购买历史过滤出他或她感兴趣或会购买的产品。关于客户的可用数据越多，建议就越准确。但如果客户是新客户，这种方法将失败，因为我们没有该客户以前的数据。因此，为了解决这个问题，就需改变策略，通常推荐最受欢迎的产品给客户不一定准确，因为对所有新客户推荐内容
《mysql》--mysql约束
有的时候数据库中的数据是有一定要求的，有些数据认为是合法数据，有些是非法数据，如果靠人工检查显然是不靠谱的；数据库会自动的对数据的合法性进行校验检查目的就是，保证数据中能够避免被插入/修改一些非法的数据//这些约束一般都是在创建表时添加上的在创建表时在所对应的字段后面加上not null该列字段就不
为企业知识库选模型？全球AI大模型知识库RAG场景基准测试排名
此次基准测试的结果清晰地展示了Claude 3模型在当前语言模型领域中的领先地位。无论是在准确率还是在性能成本的平衡方面，Claude 3模型都表现出色。对于需要高精度和高可靠性的应用场景，Claude 3无疑是最佳选择。但是企业的模型选择更会考虑到成本的控制，和用户请求的响应时间和体验。在这种场景
【Golang】slice切片
可以声明一个未指定大小的数组来定义切片（切片不需要说明长度)
AI时代算法面试：揭秘高频算法问题与解答策略
本文深入探讨了三种决策树算法：ID3、C4.5和CART，各自适用于不同复杂度的分类问题。同时，分析了梯度消失问题及其解决方案，以及K折交叉验证和K-means聚类算法的原理和应用。此外，还介绍了SVM、PCA、KPCA和t-SNE等降维技术，通过这些方法可以优化模型性能和提高数据可视化效果。
【Linux详解】进程等待 | 非阻塞轮询
介绍了linux进程等待的是什么，为什么，怎么做
【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展
回顾近10年来经典的语义分割模型，无论是基于CNN的架构还是基于Transformer的架构，最核心的理念是“编码-解码”。直观上来讲，就是通过下采样获取特征的潜在表示，再通过上采样从抽象的底层特征表示中恢复目标的细节信息。从交通、医学、遥感、自动驾驶、智能施工管控等领域近些年发表的关于语义分割的论
AIGC算法2：LLM的复读机问题
Nucleus sampler俗称TopP采样，一种用于解决TopK采样问题的新方法，该采样方式不限制K的数目，而是通Softmax后排序token的概率，当概率大于P时停止，相当于当模型很确定下一个token时，可采样的K也会很少，减少异常错误发生的概率。以下图为例，TopP采样会不断选择logi
Kafka中的时间轮算法
两种解决方案：使用增加轮次/圈数的概念（Netty 的 HashedWheelTimer ）、使用多层时间轮的概念 （Kafka 的 TimingWheel）。1.1 DQ插入和删除操作都是O(log n)，时间轮算法的插入和删除操作都是 O(1) -> 底层是任务的添加和删除是基于链表实现的。Ka
从零入手人工智能（4）—— 逻辑回归
一家金融科技公司，公司的首席执行官找到团队提出了一个紧迫的问题：“我们如何提前知道哪些客户可能会违约贷款？” 这让团队陷入了沉思，经过激烈讨论团队中的数据分析师提议：“我们可以尝试使用逻辑回归来预测客户的违约风险。”
【专利】一种光伏产品缺陷检测AI深度学习算法
本发明公开一种光伏产品缺陷检测AI深度学习算法，涉及AI算法领域。该光伏产品缺陷检测AI深度学习算法，采用深度卷积神经网络作为预训练模型，使用特征金字塔网络结构FPN对预训练模型得到的不同尺度的特征图进行融合，采用区域提议网络RPN在特征图上生成候选框，该光伏产品缺陷检测AI深度学习算法通过使用预训
人工智能-机器/深度学习---算法
本文讲的主要是深度学习中常见的几种神经网络算法 比如GANs CNN等
A100 解析：为何它成为 AI 大模型时代的首选？
长期以来，A100 都被认为是在大模型生产系统中的不二之选，基于此，派欧算力云对 Llama2 在 A100 上的表现进行了详细测试。点击查看详情~
图神经网络实战（13）——经典链接预测算法
链接预测 (Link prediction) 可以帮助我们理解和挖掘图中的关系，并在社交网络、推荐系统等领域提供更准确的预测和决策支持。为了解决链接预测问题，研究者们提出了多种方法。本节将介绍基于局部和全局邻域的启发式方法。
【人工智能】—基于K-Means算法商场顾客聚类实战教程
算法是一种基于中心的聚类方法，它试图找到数据点的K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点尽可能不同。K-Means算法基于最小化簇内误差平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS）来划分簇。簇内误差平方和是簇内所有点到簇中心的距离平方的总和。算法的目标是
基于SpringBoot+数据可视化+协同过滤算法的非遗推荐系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)
本研究旨在开发一套基于协同过滤算法的非遗推荐系统，以促进非遗文化的传播和保护。系统通过分析用户的历史行为和偏好，智能推荐具有相似特征或主题的非遗内容。采用改进的协同过滤技术，提高了推荐精度并解决了传统算法中冷启动和稀疏性问题。该系统不仅增强了用户体验，也为非遗传承人与作品提供了更广阔的展示平台。实际
