【AIGC】如何让AI一键生成PPT
这估计是职场人最关心的事儿了，当然，最好是免费的！当然，我不认为PPT是个很好的效率工具，字节就不主张做PPT，能用一句话说清楚的事，绝对不要忽悠成一段话。但是，这并不影响PPT作为一个好的沟通工具，而且，这个PPT，代表了你或者你们公司的综合水平，对客户的重视程度，而且可以有效的缓解沟通时的尴尬。
移动边缘网络中联邦学习效率优化综述
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推荐几款实用的Google浏览器插件（各种翻译）——AI时代 实现 无障碍阅读各种英文网站
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OpenAI GPT-4 Turbo发布：开创AI新时代
Open-AI就举行了自己的首次开发者大会。在短短45分钟的时间里，OpenAI首席执行官SamAltman宣布推出最新的大模型GPT-4Turbo。这一新一代AI模型引发了业界广泛的关注。该模型的发布标志着人工智能技术迎来了一次革命性的变革，为技术的发展和应用提供了更广阔的空间。
启发式算法之灰狼优化算法
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）是由自然界中灰狼群体的社会等级机制和捕猎行为而衍生出来的一种群体优化智能算法，目前已成功运用到车间调度、参数优化、图像分类等领域中。
【ChatGPT】人工智能的下一个前沿
ChatGPT是人工智能领域的领先技术，具有广泛的应用前景，正在推动人工智能技术的不断创新和发展。
遗传算法解决旅行商问题
遗传算法GA解决旅行商问题TSP，使用Python实现算法并将结果可视化
关于迁移学习的方法
迁移学习的具体实现
Python中的实例属性和类属性
在这篇文章中，我们将探讨Python中的类是如何工作的，主要介绍实例和类的属性。这些属性是什么，它们之间的区别，以及创建和利用它们的python方法。
机器学习：iris数据集
iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson`s Iris data set。iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征，所以iris数据集是一个150行4列的二维表。
线性回归 正则项（惩罚项）原理、正则项的分类与Python代码的实现
除了前面提到的L1与L2在算法上的区别之外，还有一个重要的区别在于L1正则项的解不是唯一的，而L2正则项的解是唯一的。这是由于L1正则项的正则化图形是一个菱形，其边界在坐标轴上，而L2正则项的正则化图形是一个圆形，其边界是一个平滑的曲线。在线性回归中，正则项是一种用于控制模型复杂度的技术，它通过将系
[ 云计算 | AWS ] AI 编程助手新势力 Amazon CodeWhisperer：优势功能及实用技巧
Amazon CodeWhisperer 利用机器学习在您编码时提供实时代码建议。这些量身定制的建议适合您当前的代码库，从注释到完整的功能。此外，该工具还执行安全扫描，通过查明可能的漏洞来提高代码质量。通过提供个性化、上下文相关的支持，CodeWhisperer 提高了效率并促进了编码最佳实践的采用
【元壤教育AI提示工程系列】『KeepChatGPT教程』轻松解决ChatGPT网络报错，畅享无忧沟通！
我们使用ChatGPT时，总是因为网络魔法不力的原因导致页面总是报错，如下图所示：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-v8QeslNn-1682088798331)(https://file.liyuechun.com/%E6%8F%92%E4%BB%B6.
【赠书第4期】机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用
介绍了如何用Scikit-Learn来构建机器学习模型以及如何用Keras和TensorFlow来构建神经网络。
一分钟秒懂人工智能对齐
人工智能对齐（AI Alignment）指让人工智能的行为符合人的意图和价值观。人工智能系统可能会出现“不对齐”（misalign）的问题。以ChatGPT这样的问答系统为例，ChatGPT的回答可能会含有危害祖国统一、侮辱先烈、丑化中华民族、教唆暴力、出口成“脏”等违法或不符合社会主义核心价值观的
火星探测器背后的人工智能：从原理到实战的强化学习
本文详细探讨了强化学习在火星探测器任务中的应用。从基础概念到模型设计，再到实战代码演示，我们深入分析了任务需求、环境模型构建及算法实现，提供了一个全面的强化学习案例解析，旨在推动人工智能技术在太空探索中的应用。
【姿态估计】MediaPipe部分solution(手势，人体姿态，面部动作)的用法
MediaPipe是个基于图形的跨平台框架，用于构建多模式应用的机器学习管道。MediaPipe可在移动设备，工作站和服务器上跨平台运行，并支持移动GPU加速。使用MediaPipe，可以将应用的机器学习管道构建为模块化组件的图形。MediaPipe专为机器学习从业者而设计包括研究人员，学生，和软件
注意力机制——Convolutional Block Attention Module（CBAM）
其中通道注意力模块通过对输入特征图在通道维度上进行最大池化和平均池化，然后将这两个池化结果输入到一个全连接层中，最后输出一个通道注意力权重向量。空间注意力模块则通过对输入特征图在通道维度上进行平均池化和最大池化，然后将这两个池化结果输入到一个全连接层中，最后输出一个空间注意力权重张量。CBAM 模块
AI全栈大模型工程师(二)课程大纲
AI 大模型基础介绍 | 对大模型有直观的、基础的了解，以展开后续课程学习 | 大模型最基础的原理 | 搞定环境搭建和工具的使用 | 大模型并不神奇，也不神秘 || Prompt Engineerin
手把手教学！如何自己训练一个AI歌手 - so-vits-svc云端训练教程
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