为什么要放弃LangChain：从生产力工具到阻碍
在AI开发工具的生态系统里，LangChain一直是一个备受争议的产品。一些开发者欣赏其丰富的工具、组件和易于集成的特点，另一些开发者则认为其复杂的抽象和嵌套抽象反而成为了开发的障碍。本文将结合Fabian Both的实际经验，详细探讨为什么他的团队最终决定放弃LangChain，以及如何开发大模型
MATLAB神经网络拟合工具的使用
使用MATLAB神经网络拟合工具箱的流程。
第五周周报：深度学习经典网络模型（三）
本周跟着李宏毅老师的课程，主要学习了生成式对抗网络中的无限制生成、去噪扩散概率模型、自监督学习中常用的预训练模型BERT和GPT，以及在目标领域中无标记数据时需要用到的迁移学习。本文将结合课程以及自身理解，介绍以上经典的神经网络模型。本周的学习到此结束，同时也完成了深度学习经典神经网络的基础理论学习
跟着李沐动手学深度学习（一）
本篇文章为李沐老师线性神经网络的学习笔记。使用Python编程语言及其强大的科学计算库（PyTorch）来实现线性回归模型。通过编写代码、运行实验和观察结果，我们将更加直观地理解线性回归模型的工作原理。
一文彻底搞懂大模型参数高效微调（PEFT）
最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。更多实战和面试交流，加入我们。
7.2 Transformer：具有里程碑意义的新模型——自注意力模型
自此，不管是学术界，还是工业界均掀起了基于Transformer的预训练模型研究和应用的热潮，并且逐渐从NLP领域延伸到CV、语音等多项领域。Transformer模型是一个具有里程碑意义的模型，它的提出催生了众多基于Transformer网络结构的模型，特别是在2018年预训练模型BERT的提出，
大模型参数——详细介绍
大模型参数——详细介绍
Qwen2-1___5B-Instruct 推理
Union[List[Dict[str, str]], List[List[Dict[str, str]]]], 一个字典列表，其中每个字典包含 'role' 和 'content' 键，表示至今的对话记录。Optional[List[Dict[str, str]]] = None, 一个字典列表，
使用 Python TorchRL 进行多代理强化学习
本文将深入探讨如何使用 TorchRL 解决 MARL 问题,重点关注多代理环境中的近端策略优化(PPO)。
智能新时代：探索【人工智能】、【机器学习】与【深度学习】的前沿技术与应用
这篇文章深入探讨了人工智能、机器学习、深度学习、算法和计算机视觉的核心概念，并通过丰富的代码示例展示了这些技术在实际应用中的具体实现。通过理论与实践的结合，读者不仅能够理解这些复杂的技术概念，还能掌握在不同场景下如何有效地应用这些技术，进而为进一步的学习和研究奠定坚实的基础。
CUDA11.8+cudnn9.2.1 win10安装教程
由于目前NVIDIA官网已经将原来的使用压缩包安装cudnn修改为使用安装包安装，但是在网上搜索之后发现对于该问题的解决方案描述比较少，所以综合了一些以往教程，自己摸索出一套安装方法，供各位参考。一、安装包的下载CUDA下载在下载前大家需要在NVIDIA控制面板里查看本机显卡最高能够支持的CUDA版
揭秘LoRA：利用深度学习原理在Stable Diffusion中打造完美图像生成的秘密武器
LoRA作为一种创新的微调技术，通过低秩矩阵分解方法，实现了对大型生成模型的高效微调。在Stable Diffusion模型中，LoRA技术被广泛应用于角色、风格、概念、服装和物体等不同分类的图像生成中。通过结合多个同类型的LoRA模型，并利用AdditionNet调节权重，可以实现更为复杂和定制化
评估指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）
人工智能、评估指标、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）
深入理解GPU内存分配：机器学习工程师的实用指南与实验
给定一个模型架构、数据类型、输入形状和优化器,你能否计算出前向传播和反向传播所需的GPU内存量?
地平线—征程2（Journey 2-J2）芯片详解（2）
本系列文章主要讲解地平线征程2（J2）的相关知识。
手把手教你暗通道先验去雾算法
暗通道先验去雾算法（Dark Channel Prior, DCP）是一种基于图像的去雾技术，由Kaiming He等人在2009年提出。这种算法利用了大气散射模型，通过估计大气光和图像的传输图来去除雾的影响。
Transformer应用之情感分析 - Transformer教程
Transformer模型凭借其自注意力机制在情感分析中展现了强大的能力。本文详细介绍了Transformer模型的基本原理、数据预处理方法以及实际应用实例。无论是企业、研究人员还是政府组织，都能通过Transformer模型获取更深入的情感洞察。Transformer模型凭借其自注意力机制在情感分
学习率调度器简明教程
在机器学习的背景下，学习率（learning rate）是一个超参数，它决定了优化算法（如梯度下降）在尝试最小化损失函数时进行的步长。现在，让我们继续讨论学习率调度程序。学习率调度器（learning rate scheduler）是一种在训练过程中调整学习率的方法，通常会随着训练的进展而降低学习率
Nvidia显卡在深度学习应用中一些概念解释
之前一直在搞深度学习，最近又想着安装一下mamba试一下效果，可以配置环境就花了好长时间，主要还是一些概念没有弄明白，这里记录一下，方便以后查阅。
语义分割快速入门教程（mmsegmentation平台）
让小白快速入门语义分割，少走弯路
