智能创造的幕后推手：AIGC浪潮下看AI训练师如何塑造智能未来
本书内容系统、全面，实例丰富，共有10章，包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。通过学习本书，读者可以从零开始，逐步掌握人工智能的核心技术，成为合格的AI训练师。本书附赠了同步教学视频＋PPT 教学课件＋素材＋效果＋AI提示词等资源。书中内容从技能线和案例线展开介绍，具体内容如下。
【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】Task 3《深度学习详解》-2 机器学习框架&实践攻略
本次的学习内容是一次关于机器学习作业实践的攻略。过程如下面的树状图所示：接下来让我们来具体解释一下图中的内容。
PyTorch 模型调试与故障排除指南
本文旨在为 PyTorch 开发者提供一个全面的调试指南，涵盖从基础概念到高级技术的广泛内容。
ER-NeRF对话数字人模型训练与部署
数字人也称为Digital Human或Meta Human，是运用数字技术创造出来的、与人类形象接近的数字化人物形象。应用包括但不限于直播、软件制作、教育、科研等领域。目前数字人模型效果最好的是ER-NeRF，其借鉴了nerf体渲染的思路，在输入维度上添加了音频特征，通过音频来影响渲染效果（控制嘴
AI全知道-如何利用LLM来调用工具 (Call Tools)
工具调用是指通过语言模型生成的参数来触发外部工具的执行。这些工具可以是计算程序、数据库查询、API请求等。尽管工具调用这个名称暗示模型直接执行某些操作，但实际上，模型只是生成工具所需的参数，真正的工具执行仍然由用户或系统来完成。city=北京&date=2024-08-06我们需要定义几个API接口
时间序列预测方法概述
时间序列预测是数据分析的一个重要领域，涉及对未来事件的预测，基于过去的数据点。以下是几种常用的时间序列预测方法，包括其原理、优缺点。
2024.7.28周报
本周阅读了一篇题目为Physics-Informed Neural Networks for Modeling Water Flows in a River Channel的论文，这篇论文提出了一种新的基于物理信息神经网络（PINN）的河道水流代理模型。本文研究PINN的性能直接从圣维南方程的配置建
30_Swin-Transformer网络结构详解
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AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理
深度学习、机器学习、神经网络和自然语言处理是AI领域的重要组成部分。这些技术正在改变我们与世界互动的方式，从语音助手到图像识别，再到自动翻译，它们在各个领域的应用前景广阔。通过掌握这些核心概念和实现方法，您将能够更好地理解和应用AI技术，从而在这一快速发展的领域中占据一席之地。
动手学深度学习（预备知识）
当你为错过太阳而流泪时，你也要错过群星了。一起来动手学深度学习吧
GraphRAG 与 RAG 的比较分析
Graph RAG 技术通过引入图结构化的知识表示和处理方法，显著增强了传统 RAG 系统的能力。它不仅提高了信息检索的准确性和完整性，还为复杂查询和多步推理提供了更强大的支持。
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营_深度学习进阶_Datawhile_task3_批量归一化和卷积神经网络
批量归一化和卷积神经网络是深度学习中的重要技术。批量归一化通过减少内部协变量偏移，提高了网络的训练效率和性能；而卷积神经网络则通过卷积和池化操作，有效地处理具有网格结构的数据。两者的结合使得深度学习模型在多个领域取得了突破性的进展。
本地部署 fish-speech
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【深度学习入门篇 ④ 】Pytorch实现手写数字识别
通过前面的学习，我们已经掌握了PyTorch API的基本使用，今天我们使用PyTorch实现手写数字识别案例！通过前面的内容可知，调用MNIST返回的结果中图形数据是一个Image对象,需要对其进行处理，为了进行数据的处理，接下来学习的方法~是PyTorch中用于图像预处理和增强的一个重要模块，它
一文弄懂 Transformer模型（详解）
Transformer自注意力机制是一种在自然语言处理（NLP）领域中广泛使用的机制，特别是在Transformer模型中，这种机制允许模型在处理序列数据时，能够捕捉到序列内部不同位置之间的相互关系。1、查询（Query）、键（Key）、值（Value）：自注意力机制将输入序列中的每个元素视为一个查
GPU介绍和入门知识整理
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让模型评估模型：构建双代理RAG评估系统的步骤解析
我们将介绍一个基于双代理的RAG(检索增强生成)评估系统。该系统使用生成代理和反馈代理,基于预定义的测试集对输出进行评估。或者更简单的说，我们使用一个模型来评估另外一个模型的输出。
【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍
随着ChatGPT迅速火爆，引发了大模型的时代变革，国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场，近百款大模型发布及应用。目前，市面上已经开源了各种类型的大语言模型，本章节我们主要介绍其中的三大类...
python实现六种垃圾分类（基于mindspore深度学习框架）
本实验使用MindSpore框架进行AI模型的训练与部署，通过训练一个基于MobileNet V2架构的深度学习模型，实现六种垃圾分类。具体目标包括：1. 下载并预处理垃圾分类数据集。2. 利用预训练的MobileNet V2模型进行微调，训练出一个高精度的垃圾分类模型。3. 实现实时垃圾分类的功能
AI数字人硅基数字人模型训练模型网络结构和训练代码
AI数字人实时数字人硅基数字人模型推理代码和模型网络结构
