年的人工智能：从弱人工智能到强人工智能的技术跨越
2050年的人工智能：从弱人工智能到强人工智能的技术跨越关键词： 人工智能，弱人工智能，强人工智能，技术趋势，应用领域，未来展望 摘要： 本文将深入探讨人工智能的发展历程，从弱人工智能到强人工智
分布式机器学习系统：设计原理、优化策略与实践经验
分布式机器学习系统仍在快速发展。随着新型硬件的出现和算法的进步，我们预期会看到更多创新的优化技术。
AI与我同创诗(最新《十四八十喜相逢》2024-11-24)喔哦的：尝试让ai(智谱清言)参与我的诗创活动
ai伴学越久，契合度愈高，“泛滥”之诗情，幸得学伴共雕琢。让ai伴学久了，不知觉的，写诗也让ai帮衬了。此文收录“我共ai”的自创文稿，亦可作“ai诗集”。😋(笔记模板由python脚本于2024年09月03日 06:16:31创建，本篇笔记适合喜欢我泱泱华夏上下五千年经典文化，喜欢即情码字的co
ModelNet40/ModelNet10 数据集预处理
ModelNet数据集是点云处理领域常用的数据集，今天简单分享下预处理ModelNet的方法。打开文件夹能看到，里面的数据格式为off文件。这里我们要转换为txt格式进行下一步处理。把source_path和target_path换成自己的路径即可。
一文教你如何将open3d点云图转换到2d图（代码可直接引用）
Open3D是一个开源库，用于处理3D数据，包括点云数据的读取、处理、可视化等。将3D点云图转换到2D平面的操作，可以通过点云数据的投影实现。
【人工智能】深入理解PyTorch：从0开始完整教程！全文注解
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的AI研究团队开发。它提供了灵活的工具来构建和训练神经网络模型，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。迁移学习是一种在预训练模型的基础上进行微调的方法，适用于数据量较少的任务。PyTorch提供了丰富的预训练模型，方便我们进行迁移学习。C
从本地部署到企业级服务：十种主流LLM推理框架的技术介绍与对比
本文将深入探讨十种主流LLM服务引擎和工具，系统分析它们在不同应用场景下的技术特点和优势。
Stable Diffusion 3.5 正式发布！免费开源，堪称最强AI文生图模型，附本地安装和在线使用教程
Stable Diffusion 3.5 (SD3.5)（大型、中型）中的不同模型大小指的是可训练参数的数量 - 大型模型为 80 亿，中型模型为 25 亿。下面分别介绍三款模型的基础使用。：Stable Diffusion 3.5 Large 的精简版本，仅需 4 步即可生成高质量图像且对提示有出
基于python，chatgpt，gpt-sovits进行b站直播ai语音自动回复弹幕部署
利用python来实现b站直播间自动回复弹幕
【Python】AI赋能自动化测试—Applitools Eyes让视觉检查自动化测试更智能、更高效
视觉回归测试（Visual Regression Testing）是一种软件测试技术，通过捕获网页的屏幕截图或图像，并将其与基准图像进行比较，以检测变化。用来识别由代码更改或升级引起的视觉回归Test results 测试结果Tests requiring attention 需要关注的测试Apps
部署人工智能财务分析 API：利用百度文心一言的实践指南（一）
在当今数字化的商业环境中，财务分析对于企业决策至关重要。本文章将介绍如何部署一个基于 Flask 的智能财务分析 API，它利用了百度文心一言大模型来生成智能分析报告。该文章将分为两部分，第一部分主要介绍该API使用的核心代码及其部署测试。第二部分将会在一个月后上传，将会专注于提升该API生成的报告
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
