吴恩达机器学习 第三课 week3 强化学习（月球着陆器自动着陆）
Coursera课程 吴恩达机器学习 第3课 ：无监督学习、推荐算法和强化学习
怎么用AI智能制作PPT？这10款AI生成工具不容错过，办公必备！
AI 生成 PPT 工具正在迅速改变我们创建和展示信息的方式。它们为我们提供了前所未有的效率和创意可能性。与此同时，我们也要意识到，最终创造出色的演示文稿的仍然是人的创意、洞察力和表达能力。明智地选择和使用这些 AI 工具，将它们视为增强而非替代我们能力的助手，我们就能在这个快速变化的数字时代中创造
Cursor AI 编程利器：安装到使用，打造未来编程新体验！（内含福利 Cursor老粉必看）
在AI辅助编程日益普及的今天，Cursor以其便捷的操作、高效的代码生成能力，旨在辅助而非替代，推动程序员在代码质量、创新思维上不断突破。” 但今天，我为你揭秘一款革命性工具，它将重塑你的编程之旅，让你的代码技艺飞跃提升。首先，确保你的开发环境就绪，如需特定语言插件，通过左上角V图标进入Extens
NVIDIA RTX 4090解析：卓越的性能表现带来全新的AI探索高度
NVIDIA GeForce RTX 4090 在性能、效率和 AI 驱动的图形领域实现了质的飞跃。这款 GPU 采用 NVIDIA Ada Lovelace 架构，配备 24 GB 的 GDDR6X 显存。此外，RTX 4090还引入了多项创新技术。例如，它支持 DirectX12Ultimate
如何预测足球比赛的胜平负进球数？也许我们可以这么做
预测足球比赛的进球数是一个复杂的任务，涉及到多种统计和机器学习方法。从泊松回归模型到Elo评分系统，再到蒙特卡罗模拟和现代的机器学习技术，每种方法都有其独特的优点和局限性。为了提高预测的准确性，在实际应用中，为了便利性，我们应当以AI技术为基底，整合并串联各项技术算法，以此确保系统的预测命中率，同时
AI：261-深入解析YOLOv8训练损失与mAP可视化 | 多结果对比与实时监控方法【附关键代码】
本文详细介绍了如何从 YOLOv8 模型的训练过程中提取损失和 mAP 数据，并通过 Python 绘图工具进行可视化。通过将多个训练结果绘制在同一张图中，我们可以直观地对比不同实验的表现，从而帮助科研人员更好地分析模型的性能。除了 YOLOv8 默认记录的损失和 mAP 数据外，用户还可以自定义其
AI：269-无条件扩散模型详解-原理、实现与应用
无条件扩散模型是生成模型领域中的一种有趣方法。与有条件扩散模型根据特定输入生成数据不同，无条件模型的目标是在没有明确条件的情况下从分布中生成样本。本文将探讨无条件扩散模型的工作原理，通过示例代码展示其实现，并讨论结果。扩散模型是一类生成模型，其工作原理是模拟逐渐向数据中添加噪声的过程，然后学习如何逆
o1 发布后 Sam Altman 最新访谈：AI 发展不仅没有放缓，而且我们对未来几年已经胜券在握
虽然展示计算机在考试中的能力很酷，但我们更关注的是它在实际应用中的潜力，比如帮助加快疾病治疗的研究，或加速新材料的发现以促进清洁能源技术的发展。我在那里度过了美好的时光，虽然不常回去，但能见到我的老师们感觉很棒，我对高中时期有很多美好的回忆。这周，泰勒·斯威夫特（美国著名歌手）发帖支持卡玛拉·哈里斯
【提效工具】AI工作流的1-10个实际落地场景
在这个快速发展的数字时代，人工智能（AI）正在以惊人的速度改变我们的工作方式。无论你是开发者、教育工作者还是内容创作者，AI工作流提示词助手都能为你提供无与伦比的支持。今天，我们将深入探讨，20个实际落地场景，帮助你更好地理解如何利用这些工具提升工作效率和创造力。💡。
AI修仙之：救人一命胜造七级浮屠，NIM+RAG+SLM急救知识智能对话机器人
基于NVIDIA的NIM平台+RAG+phi-3小模型实现对于急救领域知识的智能问答机器人
你们准备好了吗？Python 入行 AI 的基础技术栈及学习路线
Python 在 AI 领域的应用非常广泛，入门需要掌握的内容涵盖了编程、数学、机器学习和深度学习等多个方面。通过循序渐进的学习计划，逐步掌握这些知识，你将能够从零开始，进入 AI 的广阔领域，并通过实践项目提升自己的技能。// python 因为爱，所以学 print("Hello, Python
CosyVoice：开创多语言零样本文本到语音合成的新纪元
在人工智能的神奇世界里，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术正逐步褪去机器的生硬外壳，向着自然流畅、富有表现力的语音合成迈进。阿里巴巴集团的Speech Lab团队最新研发的"CosyVoice"，就是这样一款引领潮流的TTS系统，它不仅能够生成与人类声音几乎无异的语音，还具备多
AI：260 - YOLOv8改进涨点 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标检测精度提升
iAFF是一种基于注意力机制的特征融合方式，旨在逐步迭代特征图中的空间和通道维度信息。通过多个层次的注意力机制，该方法能够有效地融合来自不同尺度的特征信息，增强模型对小目标和细节的捕捉能力。相比传统的融合方法，iAFF不仅考虑了特征图中的全局信息，还能够对细粒度细节进行逐步增强，非常适合处理复杂多目
落笔成画！Krita+ComfyUI解锁AI实时绘图
点击Connection——Custom Server ——Connect ，这步是把我们的Krita和ComfyUI进行一个连接，ComfyUI的默认URL都是127.0.0.1:8188，如果你不是你需要修改Server URL。首先我们到Krita的官网下载Krita，我们直接下载最新的安装就
保姆级教程，带你复现病理AI的经典模型CLAM（一）｜项目复现·24-08-19
CLAM（Clustering-constrained Attention Multiple Instance Learning）是一种基于深度学习的弱监督方法，用于高效和弱监督的全切片级分析。自动分割：CLAM首先对全切片图像进行自动分割，识别出组织区域。这通常涉及到将图像转换到HSV颜色空间，并
业务系统如何接入文心一言AI模型
要如何接入文心一言呢，百度的文心一言是可以免费接入的，下面接介绍如何接入文心一言的模型，并提供接口给业务系统使用。文心一言企业服务由千帆大模型平台提供，包括推理服务及大模型微调等一系列开发和应用工具链。。根据需要，可选择不同的模型，本文选择token的有效期是30天，生产环境需要提前更换根据业务系统
为什么Claude的Artifacts是我目前在生成式AI中见过的最酷功能
Claude AI 的新功能Artifacts的推出极大简化了用户在设计网页、处理代码和撰写报告等任务中的操作流程。用户无需再在多个程序间切换，Claude AI能够实时生成并显示全格式化结果，使创作体验变得更为流畅和高效。自六月预览版推出以来，Artifacts已被用户广泛应用，创造了数千万个不同
随机梯度下降法 (SGD)
SGD的基本思想是通过逐个样本或小批量样本来更新模型参数，而不是使用整个数据集。这种方法大大提高了计算效率，特别是在处理大规模数据集时。
Nat Commun系列｜如何像搭积木一样去搭建你自己的病理AI模型框架｜专题总结·24-08-30
这篇文章报道了一种基于回归的深度学习方法，能够从病理切片图像中准确预测连续性的分子生物标志物，为计算病理学和精准医疗提供了新的工具。研究团队开发并评估了一种自监督的、基于注意力机制的弱监督回归方法，直接从11,671张涵盖九种癌症类型的患者的图像中预测连续的生物标志物。研究发现，使用回归方法显著提高
【随笔】使用spring AI接入大语言模型
Spring AI是Spring生态系统中的一个模块，旨在帮助开发者集成重要的AI服务。通过Spring AI，开发者可以方便地与OpenAI、Hugging Face等AI服务进行交互。Spring AI提供了简单且强大的API，使得集成AI变得更加直观和高效。通过使用Spring AI，您可以轻
