光纤通信系统传输性能指标
学习笔记#参考《光纤通信》第五版。
AI大模型与4大策略，打造智能客服机器人问题解决新高度
在数字化浪潮中，智能客服机器人正重塑企业与客户间的互动模式。然而，衡量智能客服机器人的价值并非易事。我们先看影响智能客服机器人运营成本的几个关键指标：处理率、解决率、费力度。其中费力度，则是指衡量用户解决问题所需付出的努力，而解决率指的是在自动化流程中，智能客服机器人独立完成任务的能力，可见处理率虽
90+目标跟踪算法&9大benchmark！视觉目标跟踪：综述与展望（第二次阅读体会）
判别相关滤波器（DCF）是一种用于学习线性回归的监督技术。近年来，基于DCF的跟踪器在多个跟踪基准上表现出优异的性能，DCF成功的关键是通过循环移位训练样本实现的密集采样的计算效率近似，这允许在学习和应用相关滤波器时使用快速傅里叶变换（FFT）。通过利用傅里叶变换的特性，DCF在线学习相关滤波器，通
ManiSkill3：用于通用具身 AI 的 GPU 并行机器人模拟和渲染
24年10月来自UCSD、CMU、HillBot、Dresden工大、清华大学和伦敦皇家学院的论文“ManiSkill3: GPU Parallelized Robotics Simulation and Rendering for Generalizable Embodied AI”。
Ubuntu安装Cuda、PyTorch、TensorRT、OpenCV、Redis等AI推理环境
Ubuntu安装Cuda、CUDNN、PyTorch、TensorRT、Anaconda、OpenCV、Redis、yaml等AI推理环境
【话题讨论】AI赋能电商：创新应用与销售效率的双轮驱动
随着技术的飞速发展，人工智能（AI）正逐渐渗透到各行各业，其中电商行业尤为显著。越来越多的电商平台开始尝试运用AI技术来提高销售效率，从用户体验到供应链管理，AI正深刻影响着电商行业的未来发展趋势。
AI4Science(2024年4月总结)：物理驱动及数据驱动深度学习方法用于科学计算问题
本文主要介绍，用于科学计算问题中的物理驱动和数据驱动的深度学习方法。通过方法算例，对现有方法总结。时间是2024年4月。
AI智能体实战｜使用扣子Coze搭建AI智能体，看这一篇就够了（新手必读）
本文介绍了如何使用 Coze 搭建 AI 智能体的步骤，包括创建智能体（登陆平台点击 “创建智能体” 并填写信息）、编写提示词（选择运行模式和大语言模型，填写并优化提示词）、添加技能（设置开场白）、预览与调试、发布智能体（填写发布记录选择发布平台）以及使用智能体（查看和测试）。在编辑页左侧的“人设与
AI推理部署工具之Fastdeploy
AI推理部署工具大汇总，新手小白轻松上手，后续会持续不断补充
**AI视频字幕移除工具——video-subtitle-remover安装配置完全指南**
AI视频字幕移除工具——video-subtitle-remover安装配置完全指南 video-subtitle-remover 基于AI的图片/视频硬字幕去除、文本水印去除，无损分辨率生成去字幕、去水印后的图片/视频文件。无需申
GaussDB高智能--库内AI引擎：模型管理&数据集管理
从模型管理与数据集管理两方面，对GaussDB的库内AI引擎进行了详细解读
人工智能时代带给人们便利的同时又会带来哪些困扰和挑战？
例如，自动驾驶技术的普及可能会对司机职业产生冲击，智能制造技术的应用可能会减少工厂工人的需求。虽然AI也创造了新的就业机会，但对于一些缺乏技能的人来说，适应新的工作环境可能会面临较大的挑战。此外，AI技术的应用可能会导致知识和技能差距的扩大，使得一些人难以适应新的社会环境。AI技术的应用往往伴随着巨
【循环神经网络】：教AI写周杰伦风格的歌词
只会python基础，也能让AI写歌词
【人工智能】PyTorch、TensorFlow 和 Keras 全面解析与对比：深度学习框架的终极指南
本文将为你一一解答。为了更直观地了解三大框架的使用方式，下面我们将通过一个简单的手写数字识别（MNIST）任务，演示如何使用 PyTorch、TensorFlow 和 Keras 构建和训练一个基本的神经网络模型。通过以上简单的示例，我们可以看到，虽然三大框架在具体实现上有所不同，但总体流程相似，都
运维系列&AI系列&Lenovo-G双系统系列（前传-装之前搜索的）：Ubuntu 22.04 安装Nvidia驱动
Ubuntu 22.04 安装Nvidia驱动
学习率了解一
微调预训练模型：当使用已经预训练好的模型（如在特定任务上微调BERT）时，通常使用非常小的学习率（例如5e-5或更小），这是因为预训练模型已经非常接近优化目标，我们只需要做一些轻微的调整。细致调整：当你发现模型的性能开始稳定，但还需要进一步优化时，可以减小学习率（例如0.001或0.0001），帮助
锐龙ai 9 hx 365和R7 8845HS对比选哪个
锐龙ai 9 365 采用 Zen5 架构， 4纳米 工艺制程，拥有 12 核 24 线程，基础频率为 2.0GHz，最大加速频率可达 5GHz。三级缓存 24MB 热设计功耗(TDP) 28W 内存类型 DDR5 5600MHz，LPDDR5X 7500MHz集成显卡 AMD Radeon 890
从零开始使用轻量云服务器搭建一个ai知识平台
通过以上步骤，我们成功地从零开始搭建了一个基于微擎框架的知识库，并利用AI技术实现了高效、便捷的信息检索。在这个过程中，我们不仅挑选并配置了合适的服务器，还详细介绍了如何部署AI平台、对接模型接口以及实际操作指南。希望这篇文章能够帮助到同样对微擎框架和AI技术感兴趣的朋友们，让大家在开发和使用微擎组
从代码到AI：程序员如何拥抱生成式AI？
从代码到AI，这场技术变革对程序员既是机遇，也是挑战。学会使用生成式AI工具，将其融入日常开发流程，是每个程序员在新时代必须掌握的技能。希望通过本文的分享，你能更好地拥抱生成式AI，为自己的职业发展打开新的可能性。未来已来，你准备好了吗？希望这篇博客能激发你对生成式AI的兴趣，如果有任何问题或想法，
CMU 开源 AI 代码生成模型：PolyCoder——C 语言优势尽显
在当今科技飞速发展的时代，人工智能在编程领域的应用日益广泛。卡内基梅隆大学（CMU）创建的开源 AI 代码生成模型 PolyCoder 引起了广泛关注。这个模型的出现，为编程领域带来了新的机遇和挑战，其重要性不言而喻。
