Pytorch中张量的高级选择操作
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例
咱们还没有演示过使用矩阵进行计算得到经由神经网络馈送的信号，我们也没有演示过多于2层的神经网络示例，在这篇文章里，咱们将构建一个三层神经网络的示例，并观察如何处理中间层的输出以作为最后第三层的输入，可以想象到这个示例估计会非常有趣。为什么用3层神经网络呢？第一层为输入层，最后一层为输出层，中间层我们
人工智能 — 特征选择、特征提取、PCA
特征提取：是通过属性间的关系，如组合不同的属性得到新的属性，这样就改变了原来的特征空间。特征选择：是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。
（12-2）AI人脸识别系统： 系统需求分析
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。（4）MobileNet：是一种轻量级的卷积神经网络，它的主要目标是在保持模型准确性的同时，尽可能地减少模型的大小和计算复杂度。根据训练所得的模型实现人脸识别功能，既可以识别摄像头中的图片，也可以识别Flask
AI：144-通过机器学习预测股票市场趋势
AI：144-通过机器学习预测股票市场趋势在人工智能领域，机器学习在各个领域都展现出强大的潜力，其中之一便是在股票市场趋势预测中的应用。通过利用大量的历史数据和复杂的算法，机器学习模型能够分析市场动态，帮助投资者做出更明智的决策。本文将探讨机器学习在股票市场趋势预测中的原理，并提供一个简单的代码实例
Kaggle竞赛 LLM - Detect AI Generated Text
该文章分享我在 Kaggle竞赛 LLM - Detect AI Generated Text 中拿到铜牌的解决方案和具体代码，以及如何在 Kaggle 平台上提交代码结果。主要用了机器学习集成模型投票法以及TF-IDF特征表示，可以用作项目练手。地址：LLM - Detect AI Generat
人工智能产生的幻觉问题真的能被看作是创造力的另一种表现形式吗?
一.幻觉问题的概念OpenAI的首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）曾声称，人工智能产生的“幻觉”其实未尝不是一件好事，因为实际上。一.幻觉问题的概念人工智能的幻觉问题是指其在没有充分训练数据支持的情况下自信地做出的响应。这种响应可能是由于数据不完备、存在偏见或过于专业化等因素导致的。以下
PyTimeTK: 一个简单有效的时间序列分析库
我最近在Github上发现了一个刚刚发布不久的Python时间工具包PyTimeTK ，它可以帮我们简化时间序列分析的很多步骤。
【人工智能与机器学习】基于深度学习CNN的猫狗图像识别
通过Python编程使用CNN卷积神经网络对kaggle猫狗识别数据集训练并进行猫狗识别。（文章内含全部数据集及Python代码）
探索机器人人工智能技术：机器学习和深度学习
1.背景介绍机器学习和深度学习是现代机器人人工智能技术的核心，它们使得机器人能够自主地学习、适应和决策。在本文中，我们将探讨这两种技术的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍机器学习(Machine Learning)是一种自动学习和改进的算法，它使计算机能够从数据中学习出模式
人工智能绘画的时代下到底是谁在主导,是人类的想象力,还是AI的创造力?
的推导有相似之处，但区别在于VAE模型中的隐变量Z是一个连续的无穷维向量，而EM算法中的隐变量是离散的。很好的解决了单纯的关键词的控制方式无法满足对细节控制的需要，比微调模型更进一步对图像生成的控制。有了这一系列高斯分布的参数，就可以得到叠加后的P(x)的形式。它基于机器学习和深度学习算法，通过对大
红衣大叔讲AI：Sora技术原理大揭秘
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第七章：AI大模型的部署与维护 7.4 模型监控
《第七章：AI大模型的部署与维护 - 7.4 模型监控》背景介绍随着人工智能技术的不断进步，AI大模型已经成为解决复杂问题的利器。这些模型通常具有庞大的参数和复杂的结构，因此，模型的部署和维护成为了一个挑战。模型监控是确保AI大模型在生产环境中稳定运行的重要环节，它可以帮助我们及时发现和解决模型性能
MetaAI语音翻译大模型Seamless登场，主打AI无缝同声传译
MetaAI发布的Seamless模型为我们展现出了惊人的同声传译效果，并且支持近 100 种语言，其中的多任务基础模型SeamlessM4T v2在多个语音基线上实现了SOTA性能，Seamless Expressive可以保证翻译时保留说话人的韵律和语音风格，SeamlessStreaming中
互联网高科技公司领导AI工业化，MatrixGo加速人工智能落地
澳鹏中国高级产研总监张童皓表示，2022年将是AI标注数据供给产业的一个分水岭——之前的AI标注数据行业最佳实践逐渐沉淀为可复用的软件工具，以更为自动化、标准化和规模化可扩展的方式，为整个AI模型生命周期提供高精度和高质量的标注数据，满足数据采集、标注、数据版本更新、AI模型再训练等端到端过程，以工
自动驾驶技术：人工智能驾驶的未来
1.背景介绍自动驾驶技术是一种利用计算机视觉、机器学习、人工智能等技术，以实现汽车在无人干预的情况下自主行驶的技术。自动驾驶技术的发展将重塑汽车行业，为人类带来更安全、高效、舒适的交通体系。自动驾驶技术的主要组成部分包括：传感器系统：负责获取车辆周围的环境信息，如雷达、摄像头、激光雷达等。计算机视觉
20个改善编码的Python异常处理技巧，让你的代码更高效
本文将介绍关于Python异常的20个可以显著改善编码的Python异常处理技巧，这些技巧可以让你熟练的掌握Python的异常处理。
机器学习与AI：ClickHouse中的机器学习与AI应用
1.背景介绍1. 背景介绍ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，它具有强大的查询速度和实时性能。在大数据场景下，ClickHouse 成为了许多公司的首选数据库。然而，ClickHouse 并不仅仅是一个数据库，它还具有强大的机器学习和AI功能。在本文中，我们将深入探讨 ClickHous
毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统 YOLO python 目标检测 人工智能 卷积神经网络 机器学习
毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统的计算机毕业设计。水面垃圾对海洋生态环境和人类健康造成严重威胁，因此快速、准确地检测和识别水面垃圾成为一项迫切需求的任务。本设计采用了YOLOv5算法和深度学习技术，实现了对水面垃圾的自动化检测和分类。通过训练深度学习模型，将水面图像输入系统，实现对塑料瓶
第五章：AI大模型的性能评估5.2 评估方法
1.背景介绍1. 背景介绍随着AI技术的发展，大型AI模型已经成为了研究和实际应用中的重要组成部分。为了确保这些模型的性能和可靠性，性能评估是一个至关重要的环节。在本章中，我们将讨论AI大模型性能评估的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。2. 核心概念与联系在AI领域，性能评估是指评估模型
