【Python实用技能】爬虫升级之路:从专用爬虫到用AI Agent实现通用网络爬虫(适合小白)

本文我们盘点了目前为止我使用过的所有爬虫代码,分析了它们的实现方法。从专用爬虫,到大模型直接提取指定信息的通用爬虫探索,再到最终的利用 AI Agent 实现通用爬虫,逐步递进,总能让你收获点东西。

AI智能体研发之路-模型篇(五):pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比

两种框架在定义模型结构时思路基本相同,pytorch基于动态图,更加灵活。tensorflow基于静态图,更加稳定。

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人工智能课程设计毕业设计——基于机器学习的贷款违约预测

另外LightGBM通过使用基于直方图的决策树算法,只保存特征离散化之后的值,代替XGBoost使用exact算法中使用的预排序算法(预排序算法既要保存原始特征的值,也要保存这个值所处的顺序索引),减少了内存的使用,并加速的模型的训练速度。Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集

AI实战:借助Python与PaddleOCR,实现高精度文本检测与识别

欢迎来到今天的教程:“驾驭PaddleOCR,解锁Python文字识别新技能”。在本篇文章中,我们将手把手教你如何安装及使用这款强大的Python库,轻松应对各类图像中的文字识别问题。首先确保你的环境中已安装了 Python 和 pip 包管理器。然后,通过以下命令安装。若需使用 GPU 加速功能,

论文引用部分为什么还被标红 神码ai

因为引用的内容通常是来自他人的研究成果或观点,具有特定的学术背景和语境,而智能伪原创软件可能无法完全理解这些背景和语境,从而导致生成的引用内容与原文相似或重复。总之,要解决论文引用部分被标记为红色的问题,需要仔细检查引用的格式、内容以及控制引用的数量和篇幅。因此,在引用他人的研究成果或观点时,需要控

Python小程序 - 文件处理1(使用AI工具)

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AI积累-CPU(中央处理单元)和GPU(图形处理单元)

简而言之,CPU是一种更适合处理复杂逻辑和控制密集型任务的通用处理器,而GPU则是一种优化了的、用于处理大规模并行任务的专用处理器。在一些应用中,CPU和GPU会一起工作,CPU处理复杂的控制和决策任务,而GPU则处理大量的并行数据计算任务。:GPU擅长执行可以并行化的任务,这意味着可以同时对许多数

sothis AI平台的初体验

​ 这次使用平台的话踩了不少坑,所以最后写了篇小博客为大家实现一个一图流训练项目的模板,让大家不至于像我一样折腾,不过所用示例过于简单(就是因为排队要排太久了,上传文件也很慢(bushi)),希望能够和大家共进步,提高技术,加油!

AI大模型语言开源大语言模型完整列表

Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型,是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它能够学习到自然语言的语法和语义,从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型",就是只用来处理语言文字(或者符号体系)的 AI 模型,发现其中的规律,可以根据提示 (prompt),自动生成

第一篇【传奇开心果系列】AI工业应用经典算法和Python示例:基于AI的智能制造技术经典算法与Python实践

传奇开心果博文系列系列博文目录AI工业应用经典算法和Python示例系列博文目录前言一、AI在智能制造方面的应用场景介绍二、基于AI的智能制造技术经典算法介绍三、支持向量机机器学习算法Python示例代码四、随机森林机器学习算法Python示例代码五、深度学习算法Python示例代码六、遗传算法Py

基于python的抖音短视频数据分析与可视化

抖音是一个非常流行的短视频平台,每天都有大量的用户在抖音上分享和观看视频。为了更好地了解抖音用户的行为和兴趣,我们可以使用Python进行数据分析与可视化。在本文中,我们将介绍如何使用Python进行抖音数据分析与可视化。首先,我们将使用Python获取抖音的数据,然后使用pandas和matplo

支持向量机SVM代码详解——多分类/降维可视化/参数优化【python】

主要介绍数学建模以及大数据比赛中常用的SVM支持向量机模型算法,并使用python实现实例二分类、多分类、可视化以及参数优化。

【Python学习篇】Python基础入门学习——你好Python(一)

Python 是一种代表简单主义思想的语言。吉多·罗萨姆对 Python 的定位是“优雅,明确,简单”。Python 拒绝了“花俏”的语法,而选择明确的没有或者很少有歧义的语法,着重解决问题。

手把手教你从0到1搭建一个AI Agent(智能体)

本文介绍了ReAct Agent的概念和组成并通过代码实现了一个Ai Agent(智能体)

通过f-string编写简洁高效的Python格式化输出代码

Python 3.6中引入的f-string是Python中最常用的特征之一,它可以让我们编写更干净、更高效和更易于维护的代码,我们今天就由浅入深来详细介绍使用它的一些技巧。

【EVI】Hume AI 初探

Hume AI 可以集成到任何涉及人类数据的应用程序或研究中:音频、视频、图像或文本。使用api来访问模型,这些模型可以在细微的面部和声音行为中测量超过50个维度的情绪表达。

人工智能|机器学习——强大的 Scikit-learn 可视化让模型说话

使用 utils.discovery.all_displays 查找可用的 API。Sklearn 的可以让你看到哪些类可以使用。Scikit-learn (sklearn) 总是会在新版本中添加 "Display "API,因此这里可以了解你的版本中有哪些可用的 API。

Python AI 之PhotoMaker 安装总结

使用 Photomaker提供的 newton_man 的示例图像,可以看到其基于 list 读取,根据 README 的介绍,一个角色的图像越多,生成的会越精准或者和你的图像越像.此外metrics和modules也分别是在D:\cache\huggingface\metrics和D:\cache

手把手教安装部署AI SadTalker

AI SadTalker 图片+音频合成视频文件