ROS2从入门到精通5-1：详解代价地图与costmap插件编写(以距离场ESDF为例)
一文总结ROS2代价地图的核心概念与配置，并以欧氏符号距离场障碍层为案例，介绍代价地图插件的编写方法，图文并茂加深理解
【大模型】大模型中的稀疏与稠密——一场效率与性能的较量
稀疏模型与稠密模型，作为深度学习领域的两股重要力量，各自承载着不同的使命与愿景。在探索未知的征途中，它们既是竞争对手，也是合作伙伴，共同推动着人工智能技术向前迈进。未来，随着算法创新和硬件技术的进步，我们有理由相信，稀疏与稠密的融合将开启深度学习的新篇章，引领我们进入一个更加智能、高效、可持续的AI
Langchain--如何使用大模型 2.0
我们除了可以使用Langchain进行模型对话、提示词创作、嵌入模型，还可以使用其他的组件对大模型封装使用，打造我们自己的大模型。
本地多卡(3090)部署通义千问Qwen-72B大模型提速实践：从龟速到够用
本文记录了多卡部署72B通义千问过程，将推理速度提到10token/s水平。
AI可解释性(Python语言版)书籍推荐
AI可解释性（Python语言版）》全面介绍了AI可解释性的概念和可用技术，使机器学习系统更易于解释。书中提出的方法可以应用于几乎所有现有的机器学习模型：线性和逻辑回归、深度学习神经网络、自然语言处理和图像识别等等。随着机器学习的发展，如今人们越来越多地使用人工智能体来执行以前由人类处理的关键任务(
评价类模型-基于熵权法的Topsis模型★★★★
基于熵权法的Topsis模型是对Topsis模型的补充，因为层次分析法具有较大的主观色彩，对于最终得分来说，缺乏客观性，而熵权法是基于数据本身进行分析，所以更加推荐使用熵权法。使用步骤与Topsis模型差不多，但是引入新的指标——信息效用值来评价问题，将信息效用值归一化后，再计算对于的权重。熵权法只
生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？
生成式AI在对话系统中展现智慧和在自主代理中体现能力都是有可能的根据不同的应用场景和需求来选择才是最正确的方向
将VAE用于时间序列：生成时间序列的合成数据
本文将使用**一维卷积层**、**策略性的步幅选择**、**灵活的时间维度**和**季节性依赖的先验**来模拟温度数据。
Meta发布Llama 3.1开源大语言模型；谷歌发布NeuralGCM AI天气预测模型
Meta正式发布了开源大语言模型Llama 3.1，包括8B、70B和405B参数版本。Llama 3.1在推理能力和多语言支持方面有所改进，上下文长度提升至128K，405B参数版本可媲美GPT-4等领先闭源模型。该模型已开放下载，并获得AWS、英伟达等多家合作伙伴支持。在多个关键AI基准测试中，
解决paddlepaddle-gpu和cuda兼容的问题
paddlepaddle-gpu使用问题
人工智能算法能否预测奥运会足球？
如果您对人工智能算法预测奥运足球有疑问，不妨来与我详细探讨一下。人工智能算法，作为当代科技的前沿领域，其核心在于使计算机系统具备模拟人类智能行为的能力。这类算法通过对大量数据的处理和分析，实现对复杂问题的求解和决策。在体育预测领域，人工智能算法的应用尤为广泛，其中常用的算法主要包括机器学习、深度学习
我用AI们预测了巴黎奥运会的金牌数后，发现......
你们觉得AI预测的结果合理吗
文心快码 - 助力《垃圾智能AI识别系统》从开发到上线“全链路环节”增效
最近公司有一个项目需求需要使用到AI智能识别的功能《垃圾智能AI识别系统》，之前也没接触过这个赛道，刚好前段时间参加过“Baidu Comate智能编码助手”的活动，在公司的项目也是一直在使用，在很多地方帮助程序员开发人员更好地理解和优化代码，提高软件的可维护性和可靠性、安全性。今天刚好也是接触新的
斯坦福提出首个开源视觉语言动作大模型OpenVLA
现有的VLA(Vision-Language-Action )模型具有这些局限性：1)大多封闭且开放；2)未能探索高效地为新任务微调VLA的方法，而这是VLAs被采用的关键组成部分。为此本工作开发了OpenVLA，一个基于97万条Open X-Embodiment机器人任务的7B参数开源VLA模型，
使用BatchNorm替代LayerNorm可以减少Vision Transformer训练时间和推理时间
让我们简要回顾一下深度神经网络中BatchNorm的基本概念。这个想法最初是由Ioffe和Szegedy在一篇论文中引入的,作为加速卷积神经网络训练的一种方法。假设zᵃᵢ表示深度神经网络给定层的输入,其中a是从a=1,…,Nₛ运行的批次索引,i是从i=1,…,C运行的特征索引。这里Nₛ是一个批次中的
LangFlow VS Flowise 选择合适的低代码AI框架
LangFlow注重提供直观的可视化工作流设计、强大的自动化功能和灵活的插件扩展。其详细的文档和活跃的社区支持使用户可以快速上手并深入使用。Flowise强调简洁的用户界面、预构建的集成模块和详细的日志监控功能。其模块化架构和丰富的自定义脚本支持提供了极大的灵活性和扩展性。Flowise 与 Lan
Llama3.1技术报告简要解读--附PDF
Llama3.1的简要解读。总结几点，大而好：405B参数直接对标GPT4 (Scaling law)中杯(8B)和大杯(70B)的上下文直接干到128K了，超过目前同类参数模型一个等级。15T的Token，强调数据的重要性！！！包括数据准备、数据处理、数据清洗、数据构造，数据配比等等，数据是基石，
图像检索在ImageNet分类任务中的优势：超越扩散模型生成图像
今天要聊到的这篇论文更全面地探究了扩散模型在下游任务如分类的贡献程度，作者在imageNet数据集上应用了4种不同的数据增强方法，一种为从Laion-5b数据集中直接图像检索得到同类别的图片，其余三种为基于扩散模型的数据增强方法，分别在这些增强后的训练集上训练ResNet50，并比较这四种数据增强方
人工智能大模型发展的新形势及其省思
随着相关技术的不断进步，大模型发展呈现出与数据要素深度融合、其日益沉淀为基础设施、发展焦点从底座模型转移至应用生态等新的趋势。针对大模型产业发展呈现出的新态势、新动向，我们要树立大模型发展的全局观和整体观，积极采取加快建设人工智能教育体系、建立以智能科学为核心的跨学科研究体系、推动大模型与数据要素协
2024年最新ComfyUI汉化及manager插件安装详解！
在ComfyUI文生图详解中，学习过如果想要安装相应的模型，需要到模型资源网站（抱抱脸C站魔塔哩布等）下载想要的模型，手动安装到ComfyUI安装目录下对应的目录中。为了简化这个流程，我们需要安装ComfyUI-manager插件，通过这个插件就可以方便快捷安装想要的其他插件或者模型。
