Python 人工智能实战| KNN算法进行分类和回归

在本次实验中,我们使用了一个包含人的身高©、体重(kg)和性别(male/female)的数据集。这个数据集被分为训练集和测试集,训练集用于训练KNN模型,而测试集用于评估模型的性能。为了探究数据量对模型性能的影响,我们尝试了增加训练集和测试集的数据量。此外,我们还考虑了不同的K值对模型预测准确率的

从零入手人工智能(2)——搭建开发环境

我撰写了这个系列的文章,希望能将这段经历和学习的心得分享给更多想要入门人工智能的朋友们。这些文章将详细记录我学习人工智能的每一个步骤和心得,希望通过我的经验,为大家提供一份实用的入门指南,帮助大家更快地融入这个充满机遇和挑战的领域。

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8G显存玩转AI换衣IDM-VTON(支持MAC、WIN)

最近AI换衣项目IDM-VTON挺火哈,我也火速体验了一把。效果也是很不错,相对OOTDiffusion的换衣效果提升了不少。那部署的时候遇到比较大的问题是高显存占用!太吃配置了!24G的显卡占用了18G左右。于是花了点时间改成使用了低精度模型进行加载(多个版本,下文有介绍),并且支持MAC系统,现

中草药识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型

中草药识别系统。本系统基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法(ResNet50算法)通过对10中常见的中草药图片数据集(‘丹参’, ‘五味子’, ‘山茱萸’, ‘柴胡’, ‘桔梗’, ‘牡丹皮’, ‘连翘’, ‘金银花’, ‘黄姜’, ‘黄芩’)进行训练,得到一个识别精度较高的H5格式模型文件

利用C++与Python调用千帆免费大模型,构建个性化AI对话系统

利用C++与Python调用千帆免费大模型,构建个性化AI对话系统 千帆大模型已于2024年4月25日正式免费,调用这个免费的模型以实现自己的AI对话功能,遵循以下步骤

【Educoder】— 机器学习(PCA第二关)

PCA的算法流程。

使用PyTorch Profiler进行模型性能分析,改善并加速PyTorch训练

加速机器学习模型训练是所有机器学习工程师想要的一件事。更快的训练等于更快的实验,更快的产品迭代,还有最重要的一点需要更少的资源,也就是更省钱。

Python AI相关库介绍及使用指南

1. NumPy2. Pandas5. PyTorch6. Keras7. NLTK8. spaCy9. OpenCV10. Gensim13. Dask14. Optuna15. Gym17. Fastai总结Python 是人工智能(AI)领域中最受欢迎的编程语言之一,拥有丰富的库和工具,支持从

【AI大模型应用开发】2.1 Function Calling连接外部世界 - 入门与实战(1)

Function Calling是大模型连接外部世界的通道,目前表现形式有Actions、插件、GPTs、Tools工具集等。本文带你看下Funtion Calling是什么,以及如何与大模型进行交互。

【多模态大模型】AI对视频内容解析问答

对视频内容进行AI问答,测试Qween-vl-plus和Moonshot大模型的效果。

屌炸的文本转语音AI——ChatTTS本地部署教程

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Python使用百度文心一言AI方法

让python使用ai

如何使用Python从0训练自己的AI模型

本篇博客介绍了如何使用Python从0训练自己的AI模型。以下是本篇博客的主要内容总结:确定问题和数据集:明确要解决的问题,并选择合适的数据集。数据预处理:对数据进行清洗、特征提取和数据转换等预处理步骤。构建模型:选择适合问题的模型架构,并使用Python构建模型。训练模型:定义损失函数和优化算法,

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用:从基础到【AI大模型】

Python在数据挖掘和机器学习中的应用,涵盖了数据预处理、特征工程、监督学习、非监督学习和深度学习。

【飞桨AI实战】人像分割:手把手带你入门PaddleSeg,从模型训练、推理部署到应用开发

本文通过一个计算机视觉领域中最基础的任务之语义分割,带领大家熟悉百度PaddleSeg深度学习框架中的各种组件,覆盖了数据准备、模型训练评估、推理部署的全流程,最后通过应用开发实现了一个简单的前后端分离项目。

OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv8自定义数据集训练实现手势识别 (标注+训练+预测 保姆级教程)

本文将手把手教你用YoloV8训练自己的数据集并实现手势识别。

【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习

本研究中,我们开发了一个基于深度学习的猫狗识别系统,使用了TensorFlow框架下的MobileNetV2轻量级卷积神经网络模型。MobileNetV2模型以其高效的结构和较低的计算成本而闻名,非常适合在移动和嵌入式设备上使用。通过对数千张标记好的猫狗图片进行训练,最终生成了一个准确率较高的模型文

基于Python3.7实现的双时相遥感影像变化检测(PaddlePaddle框架和AI Studio平台)

为了高效的选出最佳的超参数组合方案,采用正交试验方法,通过将不同的因素和水平进行组合,并将其结果用于极差分析,得出对F1-Score影响最大的因素和最优的超参数组合方案,并通过实验证明该方案的结果最优。为了找到最优的超参数组合方案,通过正交试验的方法,通过标准正交表对不同的因素和水平进行组合,将得到

使用X-AnyLabeling进行ai模型标注遇到的问题

到处找解决方案无果,于是选择看源码,不断debug,终于发现是在yolo.py的postprocess函数中process_mask将mask重新upsample到原图大小的操作,cv2.resize函数遇到输入矩阵最后一个维度是1的会将这个维度去掉,也就是说如果输入是[h,w,1],resize之