在Pytorch中为不同层设置不同学习率来提升性能，优化深度学习模型
为网络的不同层设置不同的学习率可能会带来显著的性能提升。本文将详细探讨这一策略的实施方法及其在PyTorch框架中的具体应用
【RL】强化学习入门：从基础到应用
【RL】强化学习入门：从基础到应用强化学习，本文介绍了强化学习的基础和python经典实现。（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它使得智能体通过与环境的互动来学习如何选择最优动作，以最大化累积奖励。近年来，随着深度学习技术的发展，强化学习取得了显著的进展
【torch.quantile】分位数计算
torch.quantile 分位数计算方法。
Chainlit集成LlamaIndex实现知识库高级检索（BM25全文检索器）
类是一个基于BM25算法设计的检索器，它主要用于从一组文档或节点中检索出与查询最相关的文档或节点。这个类的设计目的是为了提高文本检索的效率和准确性，尤其是在处理大量文本数据时。BM25（Best Matching 25）算法是一种在信息检索领域广泛应用的经典算法，它是对传统的TF-IDF（Term
python自动更新chromedriver
2、当脚本运行前先去检测当前的chromedriver与浏览器是否匹配，不匹配，就下载，然后将下载的chromedriver放置到指定位置。python自动化过程中，经常遇到脚本跑着跑着，就报错，一看，浏览器自动升级了。以后每次执行脚本前，执行改文件即可，已经在mac和windows环境下验证过。1
8种数值变量的特征工程技术：利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征
特征工程通常涉及对现有数据应用转换，以生成或修改数据，这些转换后的数据在机器学习和数据科学的语境下用于训练模型，从而提高模型性能。
蓝桥杯人工智能备赛建议
因为该赛道是第一届，对于考核内容，考核方式，该如何备赛都不清楚。本人在将所有模拟赛的题目认真练习后，在实际比赛时发现效果并不好。因此决定将自己赛后的想法整理成文档，以让后人少走弯路。
一键生成！轻量级 AI 证件照制作工具！
HivisionIDPhotos —— 一个轻量级的 AI 证件照制作工具，利用一套完善的模型工作流程，实现对多种用户拍照场景的识别、抠图与证件照生成。
【Datawhale AI 夏令营2024--CV】Task1_baseline解读和尝试
根据给定的视频监控数据集，进行城市违规行为的检测。违规行为主要包括垃圾桶满溢机动车违停非机动车违停等。选手需要能够从视频中违规行为发生的和信息。
【DRL】深度强化学习介绍
深度强化学习本文介绍：[Python] 深度Q网络（DQN）实现[Python] REINFORCE算法实现[Results] 运行结果随着深度学习的迅猛发展，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）将深度学习与强化学习相结合，使得处理高维状态空间成为可能。
d2l-ai深度学习日记之预备知识(一)
在我进行计算机学习的今天,正是ChatGpt等语言大模型火热的时间,并且当前国内就业形式严峻,想要考研深造,不得不接触深度学习,神经网络等等生涩难懂,以前研究生才会学习的知识.在写这篇文章之前,我已经稍微接触后了解了一下神经网络等相关知识,尝试地参加了一些相关的比赛等等,但是还是感觉完全不理解,所有
全能型AI vs专业型AI：谁主沉浮？
你是否听说过即将到来的AI革命？OpenAI的"草莓"模型即将在今年秋季问世，它不仅能解决复杂的数学问题，还能为你制定营销策略。这是否意味着AI正在向"全能型"发展？专业型AI是否即将成为历史？让我们一起深入探讨这个激动人心的话题！
火焰传感器 - 从零开始认识各种传感器【第十六期】
火焰传感器的工作原理通常基于光学检测技术，当火焰燃烧时，会产生一些特定波长的光线，这些光线可以被称为“火焰光谱”。
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言，并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集4种常见的动物图像数据集（猫、狗、鸡、马）然后进行模型训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面，实
盘点免费且靠谱的AI大模型 API，统一封装，任性调用！
9家免费且靠谱的AI大模型 API，任性用
AI：271-从安装到应用全面掌握Python与OpenCV的配置与高级功能
在某些情况下，你可能需要自定义OpenCV模块来满足特定需求。定义模块创建一个Python脚本来定义你的自定义模块。例如，import cv2# 应用自定义滤镜使用自定义模块import cv2# 读取图像# 应用自定义滤镜# 显示结果通过本文的介绍，你已经掌握了Python与OpenCV的安装配置
TensorFlow安装
TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs)，用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算
我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用。
基于Tauri作为前端打包exe应用程序适配多种平台，结合Django Web后台框架实现AI工具箱前后分离，并且也支持局域网使用一台管理后台多台机器同时使用。这种应用程序体积非常小，打包仅仅10MB都不到功能还在持续完善中，功能会增加在本文中持续更新。
使用GPU 加速 Polars：高效解决大规模数据问题
本文将详细讨论 Polars 中DF的概念、GPU 加速如何与 Polars DF协同工作，以及使用新的 CUDA 驱动执行引擎可能带来的性能提升。
最详细！Windows下的CUDA与cuDNN详细安装教程
本篇文章将详细从如何安装CUDA与cuDNN开始，到基本配置结束，帮助大家理清配置流程。
