使用Python进行开发人工智能
以上是使用 Python 开发人工智能的基本学习路线 通过循序渐进地学习 你将逐步掌握这项技术 并能够应用到各种实际场景中！
2024 年 Python 基于 Kimi 智能助手 Moonshot Ai 模型搭建微信机器人（更新中）
Telegram（非正式简称TG或电报）是跨平台的即时通讯软件，其客户端是自由及开放源代码软件，但服务器端是专有软件。用户可以相互交换加密与自毁消息（类似于“阅后即焚”），发送照片、影片等所有类型文件。官方提供手机版（Android、iOS、Windows Phone）、电脑版（Microsoft
AI：164- python获取图像边缘轮廓
边缘检测是图像处理中的重要步骤之一：它可以帮助我们找到图像中的边缘轮廓，从而进行对象检测、分割等应用。常用的边缘检测算法：包括Sobel算子、Canny边缘检测算法等。每种算法都有其特定的优点和适用场景，我们可以根据具体需求来选择合适的算法。OpenCV提供了丰富的图像处理功能：通过使用OpenCV
【Python】搭建属于自己 AI 机器人
现在，AI 已经进入了人们生活的每个角落，而 AI 大模型更是大火，诸如文心一言、Chatgpt、Kimi、清谱智言等等。那为什么不能拥有一个自己的 AI 呢？于是我稍微研究了一下，本篇文章就将介绍如何搭建一个属于自己的 AI 机器人。
Python AI 编程助手
这两年 AI 发展迅猛，作为开发人员，我们总是追求更快、更高效的工作方式，AI 的出现可以说改变了很多人的编程方式。AI 对我们来说就是一个可靠的编程助手，给我们提供了实时的建议和解决方案，无论是快速修复错误、提升代码质量，或者查找关键文档和资源，AI 作为编程助手都能让你事半功倍。
【AI大模型】Function Calling
Function Calling 是一种函数调用机制，在使用 大模型进行prompt 提问时，大模型现有的知识库不一定有能力立即回答你的问题，但我们在提问时可以告诉大模型，我们有几个函数，让它结合我们的提问告诉程序，应该去调用哪个函数，并从给的提问中解析出参数。程序会根据大模型返回的函数和入参生成一
星海AI-GPU算力云平台：FaceFusion云部署
Facefusion是一个开源的AI换脸项目，它利用深度学习技术来实现视频或图片中的面部替换。作为下一代换脸器和增强器。采用了全新的界面设计，可以像Stable Diffuison一样，在网页打开操作页面，更加方便。FaceFusion作为新一代换脸神器，在人脸识别和合成技术方面取得了革命性的突破。
人工智能之Python-FXTK
例如通过自然语言处理技术和机器学习算法的运用，机器人不仅能理解和响应人类的语音指令和文字输入，甚至可以通过模仿人类的表情和情感来回应用户。同时，随着技术的不断进步和应用领域的扩大，我们也需要不断学习和更新对机器人的理解以适应不断变化的世界和新技术发展步伐！然而，尽管自动驾驶技术取得了显著的进步，但仍
统计学入门：时间序列分析基础知识详解
时间序列分析中包含了许多复杂的数学公式，它们往往难以留存于记忆之中。为了更好地掌握这些内容，本文将整理并总结时间序列分析中的一些核心概念，如自协方差、自相关和平稳性等
【人工智能】-- 法律与伦理
从法律角度来看，人工智能在许多领域的应用带来了一系列的挑战。在伦理方面，人工智能的发展也引发了诸多争议。为了应对人工智能带来的法律与伦理挑战，我们需要建立健全相关的法律法规，明确责任归属和行为规范。同时，加强对人工智能技术的监管，确保其开发和应用符合伦理原则。总之，人工智能的发展给我们带来了巨大的机
Python前沿技术：机器学习与人工智能
深入探讨Python在机器学习和人工智能领域的应用，以及一些前沿技术和工具。
人工智能-常见模型评估(基于sklearn实现)
模型评估是模型开发过程不可或缺的一部分。它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。按照数据集的目标值不同，可以把模型评估分为分类模型评估和回归模型评估。
合肥工业大学人工智能原理课程实验-波士顿房价预测
包含两个方法：fitness和predicted。
【人工智能】-- 智能家居
tf.keras.layers.Dense(7, activation='softmax') # 假设 7 种表情类别])总的来说，人工智能为智能家居带来了巨大的潜力和机遇，将为我们创造更加便捷、舒适和安全的家居环境。但同时，我们也需要关注并解决相关的问题，确保其健康、可持续的发展。
11个提升Python列表编码效率的高级技巧
Python中关于列表的一些很酷的技巧
【强化学习】Q-learning训练AI走迷宫
Q-learning是一种基于强化学习的算法，用于解决Markov决策过程（MDP）中的问题。这类问题我们理解为一种可以用有限状态机表示的问题。它具有一些离散的状态state、每一个state可以通过动作action转移到另外一个state。每次采取action，这个action都会带有一些奖励re
人工智能--图像语义分割
工作原理图像语义分割的工作过程主要包含以下几个关键步骤：🍍数据准备首先，需要收集大量的图像数据，并对这些图像中的每个像素进行类别标注。标注的类别可以是物体类别，如人、车、建筑物等，也可以是场景类别，如室内、室外、森林等。🍍特征提取使用深度卷积神经网络（CNN）来自动提取图像的特征。CNN 由多个
AI：175-使用Python进行深度学习模型的训练和部署
我们将使用MNIST数据集，这是一个手写数字识别的标准数据集。它包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是28x28像素的灰度图像。本文详细介绍了如何使用Python进行深度学习模型的训练和部署。通过实战案例，我们展示了从数据预处理、模型构建、训练、优化到部署的整个过程。同时，我
AI：182-利用Python进行自然语言处理（NLP）（BERT与GPT的应用）
BERT是由Google开发的预训练语言表示模型，其突出特点是双向编码器结构，能够更好地理解上下文信息。BERT可以应用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。GPT是由OpenAI提出的生成式预训练转换模型，其核心思想是使用自回归模型生成文本。GPT模型在文本生成、对话系统等领域有
【人工智能】数据分析与机器学习——泰坦尼克号(更新中)
1912年4月15日，泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没，船上共有2224名乘客和乘务人员，最终有1502人遇难。沉船导致大量伤亡的重要原因之一是，没有足够的救生艇给乘客和船员。虽然从这样的悲剧性事故中幸存下来有一定的运气因素，但还是有一定规律可循的，一些人，比如妇女、儿童和上层人士，比其他人有
