python入门——OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading
最近在使用torch的时候突然出现错误，显示OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。我看了一些解决方法，说要重装torch，但我这前几天还没问题，好在我还记得最近下载的包有哪些，最后删除了seaborn包得以解决，在此分享。用anaconda进入环境，然后删除包。
动量迭代快速梯度符号方法(Momentum Iterative FGSM,MI-FGSM)原理及实现
而动量机制通过累积多次迭代的梯度信息，可以更全面地利用这些梯度信息，从而在更大范围内找到模型的弱点，增强对抗攻击的效果。而动量机制通过累积多个梯度信息，可以帮助模型摆脱局部最优解的困扰，更容易找到全局最优解或更好的局部最优解，从而生成更强的对抗样本。MI-FGSM 将动量引入到 FGSM 中，通过在
【机器学习】语音转文字 - FunASR 的应用与实践（speech to text）
FunASR 是一个开源的语音识别工具，它支持多种语言和多种语音识别任务。VAD（Voice Activity Detection）：用于检测语音活动，将输入的音频信号分割为语音和非语音部分。ASR（Automatic Speech Recognition）：将语音信号转换为文字。PUNC（Punc
【大模型搭建】部署Ollama，pull失败，手动构建方案
Ollama 是一个专注于简化大规模机器学习模型开发的框架。它提供了一系列工具来帮助开发者轻松地定义、训练和部署大型语言模型。优点：• 提供了简洁的API，易于上手。• 支持多种硬件加速选项，如GPU和TPU。• 内置了许多预训练模型，方便快速开始实验。缺点：• 对一些高级功
Qwen-VL大模型LoRA微调、融合及部署
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一文读懂蒙特卡洛算法：从概率模拟到机器学习模型优化的全方位解析
蒙特卡洛方法已成为机器学习领域的关键工具，在强化学习、贝叶斯滤波和复杂模型优化等方面有广泛应用
快乐8 Ai大模型XGBoost LightGBM预测系统
随机森林回归：通过集成多个决策树模型，提高预测的准确性和稳定性。XGBoost：一种基于梯度提升的强大模型，擅长处理结构化数据。LightGBM：一种高效的基于决策树算法的分布式梯度提升框架，具有快速的训练速度和低内存消耗。高预测准确率：通过集成多种模型，提供更为精准的预测结果。多种预测方法：支持同
Mediapipe实现手势识别教程
本文介绍了手势识别的详细思路和代码，希望能帮助到大家！
本地部署 AI 智能体，Dify 搭建保姆级教程（下）：知识库 RAG + API 调用，我捏了一个红楼解读大师
通过 `红楼解读大师` 的案例，带大家动手捏了一个基于知识检索增强（RAG）的智能体
【Windows环境下nerfstudio环境配置及复现（含tinycudann安装、poster数据）】
在Windowsx64系统，在虚拟环境python3.8、CUDA11.8、torch2.1.2的环境配置下，搭建了nerfstudio的实验环境。其中，将tinycudann、仓库拉取超时等问题做了详细的解决方法记录，以供有需要的人借鉴。
【人工智能】【机器学习】-好书推荐之《Python神经网络编程》
《Python神经网络编程》（原书名：Make Your Own Neural Network）是一本深度学习领域的入门级书籍，由Tariq Rashid撰写。这本书的独特之处在于它从零开始讲解神经网络的基础知识，同时提供了详细的编程实例，让读者能够亲手构建一个简单的神经网络。
头部大厂最看好的AI赛道？百度英伟达合办的智能体大赛了解一下
百度英伟达合办的智能体大赛
压缩大型语言模型(LLMs):缩小10倍、性能保持不变
尽管LLMs的巨大规模使其在广泛的应用场景中表现卓越,但这也为其在实际问题中的应用带来了挑战。本文将探讨如何通过压缩LLMs来应对这些挑战。我们将介绍关键概念,然后通过具体的Python代码实例进行演示。
Datawhale AI 夏令营 Task1：跑通YOLO方案baseline！
夏令营Task 1
人脸操作：从检测到识别的全景指南
人脸操作技术从检测到识别，再到特征提取，涵盖了计算机视觉中多个重要方面。通过掌握这些技术，你可以在许多实际应用中实现人脸处理的功能，从而推动智能系统的应用和发展。希望本文能够帮助你更好地理解和应用人脸操作技术，为你在计算机视觉领域的探索提供有用的参考。
6种有效的时间序列数据特征工程技术（使用Python）
在本文中，我们将探讨使用日期时间列提取有用信息的各种特征工程技术。
查看、指定使用的 GPU 数量和编号
在使用 PyTorch 框架时，可以通过以下步骤查看可用的 GPU 数量，指定使用的 GPU 编号，并在代码中体现这一点。
FoundationPose复现
FoundationPose简单复现
机器学习概述,深度学习,人工智能,无监督学习,有监督学习,增量学习,预处理,回归问题,分类问题
学习的核心在与改善性能，通过数据对算法的反复锤炼，不断提升函数预测的准确性，直至获得能够满。有些情况每个样本的每个特征值具体的值并不重要，但是每个样本特征值的占比更加重要。将学习过程和应用过程统一起来，在应用的同时，以增量的方式不断学习新的内容，边训练、边预测。根据样本数据，建立用于联系输出和输出的
【diffusers极速入门（七）】Classifier-Free Guidance （CFG）直观理解以及对应代码
由于 Classifier-Free Guidance (CFG) 相关的理论解释博客已经很多了，本文不涉及理论推导，而侧重直观理解和对应的 diffusers 代码。
