浅谈人工智能之大模型的流式调用：Python版
在深度学习和自然语言处理领域，大模型的应用日益广泛，它们能够处理更复杂、更精细的任务，但同时也带来了计算资源和内存占用的挑战。为了有效利用资源并实时响应用户请求，流式调用成为了一种重要的技术手段。本文将分为两部分，分别介绍纯后端版本和前后端结合版本的流式调用实现方法。
【常见大模型API调用】第三篇：清华智谱--智谱AI
智谱AI是一家由清华大学计算机系知识工程实验室的技术成果转化而来的AI知识智能技术开发商。智谱AI致力于打造新一代认知智能大模型，专注于做大模型的中国创新。2024年1月16日，智谱AI在首届技术开放日上发布了新一代基座大模型GLM-4。GLM-4可以支持更长的上下文，具备更强的多模态能力。GLM-
训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因
需要综合考虑以上原因，通过逐步调整训练策略和超参数设置，找到最佳的训练方法，以提升训练集上的准确率，确保模型在所有数据集上的表现更加均衡和一致。
【机器学习】特征工程、降维与超参数调优：提升机器学习模型表现的三大核心技术
花萼长度（sepal length）花萼宽度（sepal width）花瓣长度（petal length）花瓣宽度（petal width）目标是预测花卉的品种特征工程、降维和超参数调优是提升机器学习模型性能的三大关键技术。特征工程通过提取、转换和选择重要特征，为模型提供更有意义的数据；降维通过减少
AI 翻唱
So-vits-svc 4.1 训练模型全过程。UVR：用于人声歌声分离，降噪。Slicer-gui(Audio-Slicer)：用于音频裁剪。So-vits-svc 4.1：训练模型。Adobe Audition：后期音频编辑。
【人工智能】Python数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解（2）
在决策树回归中，如果树长得太茂盛了，它就会记住训练数据中的每一个细节，甚至是噪声，这样在新的数据上它就会表现得不好了。决策树回归模型通过构建一个树状结构来对数据进行建模，树的每个内部节点表示一个属性（或特征）上的判断条件，每个叶子节点则存储一个预测值（对于回归问题，这个预测值通常是该叶子节点下所有样
【Qwen2技术报告分析】解读模型架构 pre/post数据构建和模型评估
全面介绍Qwen2的技术报告，包括模型架构、数据构建和模型评估。
AI驱动的创新：人类计算在政府治理中的作用
《AI驱动的创新：人类计算在政府治理中的作用》关键词：AI驱动创新人类计算政府治理深度学习智慧城市摘要：本文探讨了A
如何使用Langchain集成Kimi AI（Moonshot AI）
AI浪潮势不可挡，还不来试试看吗？
元学习:让AI系统学会如何学习
随着深度学习技术的发展，AI系统在各个领域取得了显著进展，如语音识别、图像处理、自然语言处理等。然而，这些系统的训练往往依赖于大量标注数据，且难以处理复杂和动态的现实问题。元学习（Meta-Learning）提供了一种新的思路，让AI系统具备更强的自我学习能力和适应能力，从而在实际应用中表现得更加灵
【hacker送书第16期】Python数据分析、挖掘与可视化、AI全能助手ChatGPT职场工作效率提升技巧与案例
探索知识的新领域，打造技能的新高度——你准备好跃入这个激动人心的世界了吗？让我们一同来揭开由北京大学出版社出版的两本重磅书籍的神秘面纱，它们将带领你从Python数据分析的基础，逐步提升至精通，再到运用AI全能助手ChatGPT来优化职场工作效率的奇妙旅程。笔者根据自己多年的数据分析与挖掘经验，从零
AI模型的Function Call是什么？模型调用自定义工具函数原理
这里可以添加实际的天气获取逻辑# 例如，调用一个天气API并返回结果# 为了示例，我们假设返回一个固定的天气信息def get_weather(location) : # 这里可以添加实际的天气获取逻辑 # 例如，调用一个天气API并返回结果 # 为了示例，我们假设返回一个固定的天气信息 retur
AI大模型识别多人发音的实时语音交互理论研究
为了解决这一问题，近年来，基于深度学习的多说话人分离（Speaker Diarization）技术迅速发展，通过自动识别音频中不同说话人的特征，并为每位发音人分配标签，从而实现多说话人的分离和标记。本文研究的AI大模型多说话人实时语音识别系统通过对语音识别、说话人分离、音频处理等模块的优化，实现了高
【机器学习监督学习】：从原理到实践，探索算法奥秘，揭示数据标注、模型训练与预测的全过程，助力人工智能技术应用与发展
本文详细介绍了五种经典的监督学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林。线性回归适用于回归问题，模型简单且易于解释。逻辑回归适用于二分类问题，模型简单且易于解释。支持向量机在处理高维数据和非线性可分问题时表现出色。决策树易于理解和解释，但容易过拟合。随机森林通过集成多个决策树，提高了
AI创业：隐私保护措施
《AI创业：隐私保护措施》关键词：AI创业隐私保护数据匿名化加密技术认证与访问控制深度学习法律法规伦理
计算机视觉入门（基础篇：利用mediapipe进行face mesh）
本代码基于进行修改，更加适合中国宝宝体质我的相关代码及数据集已经上传GitHub仓库，欢迎使用。
【强大的AI网页插件助手】Monica 为网页而生的多功能AI助手
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告别Print，使用IceCream进行高效的Python调试
本文将介绍**IceCream**库，这个专门用于调试的工具显著提升了调试效率，使整个过程更加系统化和规范化。
手把手教会你用 AI 和 Python 进行股票交易预测（完整代码干货）
本文手把手教会大家使用 Python 和 AI 进行股票交易预测。首先介绍了不同的预测方法，特别是 LSTM 处理序列预测的能力。然后提供了概念验证步骤，包括安装、创建项目等，还展示代码建立，如导入库、用函数训练测试模型，最后还评估了模型的性能。
