“智慧时代的引领者：探索人工智能的无限可能性“
人工智能是一项具有非常广泛的应用前景和发展前景的技术。它在各个领域都产生了深远的影响，正在逐渐改变我们的生活、工作和社会。随着人工智能技术的不断创新和进步，未来的发展前景也将更加广阔。同时,人工智能技术的发展也面临着一些挑战和问题，例如数据隐私、算法偏见、人机关系等。因此，保障人工智能技术的安全、公
范数详解-torch.linalg.norm计算实例
本文以torch.linalg.norm()，详细讲解二范数、F范数、核范数、无穷范数、L1范数、L2范数的定义和计算。
如何用Python找出一组线性变化的数据中出现突变的值
通过计算每个数据点与前一个数据点之间的斜率差异，我们可以快速找到一组线性变化的数据中的突变点。使用Python实现此过程非常简单，只需要使用一个循环和一些数学运算即可。在实际数据分析中，我们可以根据具体情况调整阈值，以达到更好的结果。
16,8和4位浮点数是如何工作的
在本文中，我们将介绍最流行的浮点格式，创建一个简单的神经网络，并了解它是如何工作的。
【人工智能】《大模型十问》—— 我们认为大模型值得探索的十个问题
看过有些评论说，大模型出现后NLP没什么好做的了。在我看来，在像大模型这样的技术变革出现时，虽然有很多老的问题解决了、消失了，同时我们认识世界、改造世界的工具也变强了，会有更多全新的问题和场景出现，等待我们探索。所以，不论是自然语言处理还是其他相关人工智能领域的学生，都应该庆幸技术革命正发生在自己的
【人工智能】大脑传：人类对大脑的认识与历史
尽管人工智能在模拟人脑过程方面取得了显著进展，但相比人类大脑的本质，仍有许多挑战等待我们去解决。随着相关研究逐渐深入，我们期待未来人工智能能够更进一步地发展，更好地理解和模仿人类大脑，为人类社会的发展做出更大的贡献。
LabVIEW AI视觉工具包（非NI Vision）下载与安装教程
LabVIEW AI视觉工具包（非NI Vision）下载与安装教程
YOLOv5系列 1、制作自己的数据集
文章目录前言一、下载Labelme二、Labelme使用步骤1.打开Labelme2.Labelme标记数据集3.保存为json格式三、json格式转换为txt格式四、建立自己的Yolov5数据集前言本文所使用的Yolov5为6.1版本，所用为GPU版（亲测CPU也一样能跑，只是速度会慢很多），使用
【ChatGPT】ChatGPT使用指南——文本生成
文本摘要任务指的是用精炼的文本来概括整篇文章的大意，使得用户能够通过阅读摘要来大致了解文章的主要内容。抽取式摘要：从原文档中提取现成的句子作为摘要句。压缩式摘要：对原文档的冗余信息进行过滤，压缩文本作为摘要。生成式摘要：基于NLG技术，根据源文档内容，由算法模型自己生成自然语言描述。以下是一个基于m
处理不平衡数据的十大Python库
在本文中，我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十大Python库，并为每个库提供代码片段和解释。
【人工智能的数学基础】圆周率(Ratio of Circumference to Diameter)的计算
圆周率π，在几何学中定义为圆的周长与直径之比，在分析学中定义为满足sinx0的最小正实数，其数值约为3.1415926。1988年3月14日，旧金山科学博物馆的物理学家组织博物馆的员工围绕博物馆纪念碑371722圈，并一起吃水果派。之后每年旧金山科学博物馆会在当天举办庆祝活动。2019年11月2
机器学习中的分类问题：如何选择和理解性能衡量标准
对于这些问题，我们需要一种方式来评估模型的性能，以便选择最合适的模型、调整参数，并最终在实际应用中做出可靠的决策。不同的问题可能需要不同的度量标准。绘制这两种曲线的过程相似，通常需要使用模型的预测概率来确定不同的阈值，并计算相应的性能指标。ROC曲线是另一种用于评估分类模型性能的工具，它关注的是模型
前向传播(Forward Propagation)与反向传播(Back Propagation)举例
前向传播(Forward Propagation)与反向传播(Back Propagation)
使用高斯混合模型拆分多模态分布
本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。
从AI 大模型到 AGI 通用人工智能 “世界模型”的演进路径
从AI人工智能到通用人工智能的演进，是一个不断探索和拓展智慧边界的过程。大型语言模型作为当前AI技术的代表，为我们提供了一个理解和生成语言的强大工具。然而，要实现通用人工智能，我们还需要构建更为复杂和完善的世界模型，模拟人类的认知和行为能力。通过研究和实践，我们相信通用人工智能终将成为现实，为人类带
【人工智能的数学基础】二进制乘法的Mitchell近似
使用Mitchell近似构造加法神经网络.本文通过近似算法将乘法运算转变为加法运算，从而降低了神经网络中的乘法的运算量。
9月人工智能论文和项目推荐
因为LLM的火爆，所以最近的论文都是和LLM相关的
人工智能中的数学基础
人工智能(AI)是一项涉及多个领域的技术，其中数学基础是其中一个重要的组成部分。数学在AI中扮演了重要的角色，它提供了AI算法的核心思想和理论基础。在谈论数学在AI中的应用之前，我们需要先了解一些基本概念。数学是一种用符号、公式和算法描述自然现象和抽象概念的语言。数学的应用非常广泛，包括自然科学、社
AquilaChat-7B: 国产开源大模型新成员——AI领域的创新型研发机构智源人工智能研究院出品
Aquila语言大模型在技术上继承了GPT-3、LLaMA等的架构设计优点，替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的tokenizer，升级了BMTrain并行训练方法，在Aquila的训练过程中实现了比Magtron+DeepSpeed zero-2将近８倍的训练效率。Aquila
