【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Spark SQL
在当今大数据时代,海量数据的存储和处理给传统的数据处理方式带来了巨大挑战。企业需要从海量数据中快速获取有价值的信息,以支持业务决策和创新。然而,传统的数据处理技术如关系型数据库,在面对TB甚至PB级别的数据时,在性能和扩展性方面都显得力不从心。统一分析平台的崛起随着大数据技术的发展，越来越多的企业开
人工智能--搭建人工神经网络
本文详细讲解了人工神经网络的核心组成部分和关键技术。从神经元、感知器到多层感知器的演进，再到损失函数、梯度下降算法和反向传播算法的实际应用，读者可以全面理解神经网络的工作原理及其在实际问题中的应用。通过手工搭建神经网络的示例，读者不仅能够加深对神经网络内部运作的理解，还能够通过修改和扩展代码来探索更
AI系统Flink原理与代码实战案例讲解
随着大数据和人工智能的迅猛发展，流处理技术的需求也日益增加。在这些技术中，Apache Flink是一个最具潜力的流处理框架。Flink的设计目标是提供一个高度可扩展、高性能和低延迟的流处理系统。它不仅支持批处理，还可以处理实时数据流。因此，Flink成为许多企业和研究机构的首选。
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：动作的选择与执行
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：动作的选择与执行1. 背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的快速发展正在深刻影响和改变着我们的生活和工作方式。AI系统能够模拟人类智能,自主
Dell R730 2U服务器实践3：安装英伟达上代专业AI训练Nvidia P4计算卡
Dell R730是一款非常流行的服务器，2U的机箱可以放入两张显卡，这次先用一张英伟达上代专业级AI训练卡：P4卡做实验，本文记录安装过程。
2024年6月计算机视觉论文推荐：扩散模型、视觉语言模型、视频生成等
6月还有一周就要结束了，我们今天来总结2024年6月上半月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展。
AI论文速读 |2024[TPAMI]【综述】自监督学习在时间序列分析的分类、进展与展望
自监督学习（SSL）最近在各种时间序列任务上取得了令人印象深刻的表现。SSL最突出的优点是减少了对标记数据的依赖。基于预训练和微调策略，即使少量的标记数据也能实现高性能。与许多已发表的关于计算机视觉和自然语言处理的自监督综述相比，仍然缺少针对时间序列 SSL 的全面综述。为了填补这一空白，我们在本文
【图像识别系统】表情识别Python+人工智能深度学习+TensorFlow+卷积算法网络模型+图像识别
基于Python和TensorFlow，开发了一个表情识别系统，该系统利用先进的深度学习技术，通过卷积神经网络模型ResNet50对人脸表情进行识别。该系统主要针对七种基本人脸表情：中性、愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶，进行分类和识别。这种表情识别技术在人机交互、情绪分析、安全监控等领域具有广泛
HUSKY:一个优化大语言模型多步推理的新代理框架
HUSKY是一个开源语言代理，设计用于处理各种复杂的任务，包括数字、表格和基于知识的推理。与其他专注于特定任务或使用专有模型的代理不同
使用深度强化学习预测股票：DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN对比和代码示例
通过DRL，研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型，理解复杂的市场动态，并对股票购买、销售或持有做出明智的决策。
毕业设计：基于深度学习的物体识别检测系统 YOLO 人工智能
毕业设计：基于深度学习的物体识别检测系统通过结合深度学习和计算机视觉技术，我们设计了一个高效准确的系统，能够对复杂的堆叠物体进行准确的识别和检测。我们采用了先进的深度学习模型和数据增强技术，通过大量的实验验证了系统的性能和鲁棒性。本文的研究为堆叠物体识别检测系统提供了一个创新的方向，结合了深度学习和
goldfish loss：减少训练数据泄漏，提高大语言模型输出的多样性
论文作者引入了一种名为"goldfish loss"的微妙修改，在训练过程中，随机抽样的一部分标记被排除在损失计算之外。这些被舍弃的标记不会被模型记忆，从而防止模型完整复制训练集中的一整个标记序列。
非极大值抑制详细原理（NMS含代码及详细注释）
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）详细原理（含代码及详细注释）
黄仁勋的AI时代：英伟达GPU革命的狂欢与挑战
英伟达最新blackwell gpu
【AI大模型】Transformers大模型库（七）：单机多卡推理之device_map
本文简要介绍了device_map="auto"等使用方法，多数情况下与CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3一起使用，可以简单高效的进行多卡分布式推理及训练计算，至于多机多卡场景，多用torchrun和deepspeed等，后面文章会专门进行系统讲解。
Stable Diffusion初体验——基于机器学习通过神经网络的强大AI平台
在这个信息爆炸的时代，AI技术正以前所未有的速度发展着。图生图AI换脸图生视频等技术的涌入，极大地改变了我们的工作与生活，带来了更多的挑战与机遇。例如我们可以使用AI去生成具有质感的人物图像也可以使用实现视频，图片的换脸效果图生视频也可以轻松实现图生视频但是这样的效果与实现需要用到昂贵的显卡，CPU
Multi-Head RAG:多头注意力的激活层作为嵌入进行文档检索
论文引入了多头RAG (MRAG)，这是一种利用Transformer的多头注意层的激活而不是解码器层作为获取多方面文档的新方案。
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在物流与供应链中的应用
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在物流与供应链中的应用1.背景介绍1.1 物流与供应链行业面临的挑战物流与供应链行业是现代经济的重要组成部分,涉及
【机器学习】人工智能与气候变化：利用深度学习与机器学习算法预测和缓解环境影响
全球气候变化已成为世界各国共同面对的重大挑战之一。气候变化带来的极端天气事件频发、海平面上升、生态系统退化等问题，严重影响着人类的生存和发展。因此，寻找有效的方法来预测气候变化趋势并采取相应的应对措施至关重要。
Pixel Transformer：用像素代替补丁可以提升图像分类精度
本文将讨论Pixel Transformer的复杂性，创新方法，以及它对人工智能和计算机视觉未来的重要影响。
