AI：264-自然语言处理中的情感分析与文本生成技术
情感分析（Sentiment Analysis）旨在确定文本的情感极性，通常分为积极、消极和中性。常见的应用包括产品评论分析、社交媒体情感监测等。现代情感分析方法多基于深度学习模型，如LSTM（长短期记忆网络）和BERT（Bidirectional Encoder Representations f
AI的IDE：Cursor配置虚拟python环境（conda）
Cursor是一个AI的IDE，是从VSCode源代码中fork出来的，专注于和AI一起Coding而生。https://www.cursor.com/是官方地址。最近开始逐渐的试用Cursor，之前一直是VSCode的重度用户，python技术栈，因此Anaconda使用也很频繁。试用中发现Cur
沉浸式体验Stability AI文生图、图生图、图片PS功能（中篇）
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过统一的 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的高性能基础模型（FMs），同时提供广泛的功能，让开发者能够在确保安全
Linux环境下部署百度百川AI大模型-基于ModelScope
魔塔社区部署百川大模型
多模态大模型中的幻觉问题及其解决方案
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处多模态大模型在实际应用中面临着一个普遍的挑战——幻觉问题（hallucination），主要表现为模型在接收到用户提供的图像和提示时，可能会产生与图像内容不符的描述，例如错误地识别颜色、数量或位置等。这种误判可能对实际应用造成严重影响，如在自动驾驶场景中，错误的
长短期记忆网络（LSTM）预测模型及其Python和MATLAB实现
# LSTM预测模型背景长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），于1997年首次由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出。LSTM主要用于处理和预测序列数据中的时间依赖关系，能够有效地解决传统RNN
《RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers》CVPR2024
这篇论文探讨了将Retentive Network（RetNet）的概念引入到计算机视觉领域，并与Vision Transformer结合，提出了一种新的模型RMT（Retentive Networks Meet Vision Transformers）。RetNet最初在自然语言处理（NLP）领域
【人工智能】AI盛行时代，程序员如何保持核心竞争力？
您是希望在不断发展的技术世界中保持领先地位的开发人员吗？随着人工智能 (AI) 继续彻底改变行业，适应并跟上最新趋势至关重要。在本文中，我们将探讨在 AI 时代作为开发人员保持领先地位所需的策略和技能。
关于自己部署AI大模型踩的坑（一）——硬件篇
如果不在意耗电的情况下（个人跑满的话，功率大概在250W-300W之间），选取退役服务器还是性价比非常高的。其他方面比如CPU，内存，硬盘位置方面，个人觉得应该不存在太大的限制空间，但GPU的可扩展要尤其注意。比如我选择了一张24G的GPU，可能一张就可以用了。但如果一张GPU算力不够，或者使用人数
超有性价比深度学习卡特斯拉 P100，16G大显存，Stable Diffusion AI 绘画利器
当然，在购买和使用之前，建议充分了解其特点和自身的需求，以确保能够充分发挥其优势，为你的创作之旅增添助力。因此，在选择显卡时，除了考虑当前的需求和性价比，也可以关注行业动态，以便在未来有更好的选择。在 AI 绘画领域，显卡的性能直接影响着创作的效率和质量。不过，需要注意的是，虽然其出图效率尚可，但与
AI：253-如何将MobileNetV1集成到YOLOv8中以实现轻量化 | Backbone替换与性能分析
高效的检测速度：能够实时处理高分辨率图像。强大的检测精度：在各种数据集上表现出色。可扩展性：支持多种模型变体，以满足不同需求。MobileNetV1是一种轻量级的卷积神经网络，设计用于在计算资源有限的设备上运行。深度可分离卷积：将标准卷积分解为逐通道卷积和逐点卷积，显著减少计算量。轻量化设计：减少参
Monte Carlo方法解决强化学习问题
本文继续深入探讨蒙特卡罗 (MC)方法。这些方法的特点是能够仅从经验中学习,不需要任何环境模型,这与动态规划(DP)方法形成对比。
使用AI写WebSocket知识是一种怎么样的体验？
包懵逼的，这些对于没学过的人毫无意义，不用记啦，当做笑话随便看看，老老实实去学websocket基础知识吧，学完再去动手做比啥都强。
Datawhale AI夏令营——siRNA药物药效预测学习笔记
如处理生物问题，首先要分清当前是一个分类、回归或者生成问题，然后确定模型选择，接着考虑如何把数据处理到模型中，再从处理数据的过程中结合生物学知识构造特征，最后再用模型训练这些特征和预测结果，不断优化得到最优结果。
AI恶搞《黑神话：悟空》爆火！
AI恶搞《黑神话：悟空》爆火~
人工智能数据基础之线性代数入门-学习篇
标量是只有大小没有方向的量。在数学中，它通常是一个实数或复数。通俗理解：想象你有5个苹果。这个数字"5"就是一个标量。它只告诉你有多少苹果，但不告诉你这些苹果放在哪里。
AI模型应根据应用场景选择全能型或者专精型
AI模型的发展方向，在追求全能与专精之间并非简单的二选一，都取决于其应用场景、设计目标以及技术可行性等多个因素。这两种策略各有优势和局限性。综上所述，AI模型的发展策略应根据具体情况进行权衡和选择，既可以考虑追求专精以提高特定任务的性能，也可以考虑追求全能以提高模型的通用性和适应性。
AI模型：追求全能还是专精？
从技术发展的角度来看，全能型AI和专精型AI并非相互排斥的对立面，而是不同阶段、不同需求下的产物。首先，由于其处理多种任务的需求，全能型AI在单一任务上的精度和效率可能不如专精型AI。此外，为了保持其广泛的适应性，全能型AI往往需要消耗更多的计算资源和存储空间，这增加了其在实际应用中的成本和难度。全
【Cuda Runtime】dim3线程块与网格尺寸与核函数几种调用的方式
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算架构，使得开发人员可以利用GPU进行通用计算。为了有效地利用GPU的并行处理能力，CUDA引入了网格（Grid）和线程块（Block）的概念。这些概念帮助开发人员将复杂的计算任务分解成多
我的开源项目-AI自生成系统巡检报告项目简介
在介绍AutoGenInspection架构前，我想先简要提及基于规则的系统架构（Rule-Based System Architecture）。在软考系统架构师的学习内容中，包含有基于规则的系统架构的学习，于是我也简单对此架构风格拓展学习了下。基于规则的系统架构是一种以规则集为核心，通过规则引擎来
