【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
Python与深度学习库FastAI：简化AI开发的强强联合
FastAI是一个基于Python的深度学习框架，建立在PyTorch之上，由Jeremy Howard和Rachel Thomas等专家设计。它不仅仅是一个库，更是一个完整的生态系统，包括教育课程、文档、论坛等，旨在降低深度学习的入门门槛。FastAI与Python的结合，不仅降低了深度学习的门槛
基于星火大模型的群聊对话分角色要素提取挑战赛|#AI夏令营#Datawhale#夏令营-Lora微调与prompt构造
以上只是一个简洁的思路，如果有其他想法欢迎在评论区留言。
AI大模型环境—Vanna安装分享（text-2-sql）
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毕业设计：基于深度学习的短视频推荐系统 人工智能
毕业设计：基于深度学习的短视频推荐系统 能够基于用户的兴趣和行为数据，智能地推荐适合用户口味的短视频。通过实验评估验证了其性能和有效性。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕
使用 NVIDIA NIM 部署生成式 AI 的简单指南
无论您是在本地还是在云端工作，NVIDIA NIM 推理微服务都可以为企业开发人员提供来自社区、合作伙伴和 NVIDIA 的易于部署的优化 AI 模型。作为 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，NIM 提供了一条安全、简化的前进道路，可快速迭代并为世界一流的生成式 AI 解决方案构建
人工智能的目标分类
🍈背景在当今科技迅速发展的时代，人工智能已经成为引领创新和变革的重要力量。对人工智能目标进行准确分类，有助于我们更系统地理解其发展方向和潜在影响。🍈分类的重要性目标分类是对不同类型目标进行系统划分和归类的重要过程。通过目标分类，我们能够更加清晰地理解和组织各种目标，从而更有效地规划和管理我们的行
人工智能发展史
在外界看来，特斯拉之所以改变世界，根本在于拥有天才领导者马斯克，他在2004年投资了特斯拉汽车公司，开始主导燃油车向电动汽车转型革命，到2006年则创办光伏发电企业太阳城公司SolarCity，从而在互联网、新能源和太空三大领域，都取得革命性突破，被全球创业者奉为偶像，冠以硅谷钢铁侠名号，成为公认的
深入解析高斯过程：数学理论、重要概念和直观可视化全解
在这篇文章中，我将详细介绍高斯过程。并可视化和Python实现来解释高斯过程的数学理论。
万物皆可爬——亮数据代理IP+Python爬虫批量下载百度图片助力AI训练
本文详细介绍了如何使用Python编写一个简单的爬虫，用于从百度图片搜索下载图片。通过分析目标网站、设计爬虫流程、实现代码以及配置代理IP，使得爬虫能够有效地获取图片数据。通过本项目，读者可以学习到基本的爬虫原理和实现方法，同时也了解到了如何处理异常情况和优化爬虫效率的方法。
基于Pytorch实现AI写藏头诗
本实验主要介绍基于modelarts的notebook开发环境，来进行LSTM模型的训练->推理的AI写诗的代码实战开发和运行。本实验会使用到ModelArts服务。
Theta方法：一种时间序列分解与预测的简化方法
Theta方法整合了两个基本概念:分解时间序列和利用基本预测技术来估计未来的价值。
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这篇分享阿里云HPN7.0:引领AI网络新范式,有望超越谷歌
阿里云研发的AI高性能网络架构HPN 7.0的突破性成果论文已被全球计算机通信网络领域的顶尖会议SIGCOMM 2024收录
