国内AI软件应用横向对比
国内热门AI应用横向对比。
【AI原理解析】—对抗学习（AL）原理
对抗学习的核心思想是通过两个模型的相互对抗，使得生成模型（Generator）能够生成越来越逼真的数据，以欺骗判别模型（Discriminator）。同时，判别模型的目标则是尽可能准确地判断出生成模型生成的数据和真实数据。未来，对抗学习有望在更多领域发挥重要作用，为机器学习技术的发展带来新的突破。对
真正的Open AI ——LLaMA颠覆开源大模型
LLaMA（Large Language Model Meta AI）是由Meta（原Facebook）推出的一个大型语言模型系列，旨在通过更小的模型规模和更少的计算资源，实现与其他主流语言模型（如GPT）相媲美的效果。LLaMA模型的开源不仅推动了AI技术的普及和应用，还促进了全球AI生态的积极发
AI证件照，抠图、换背景、任意尺寸...有了这个神器,证件照通通自己搞定（本地化部署教程）
最近有个Github开源的AI证件照神器火了,以后再也不用专门跑一趟照相馆拍证件照了!你随手一张日常生活照或自拍,上传到它那里,分分钟就能帮你换上。。这款名叫的开源工具,它不仅能帮你便捷地制作出免冠白底照、蓝底照,登记照等不同类型的证件照,还支持多种常用的尺寸规格,小到1寸、大到6寸应有尽有。想用它
【智能制造-16】奇异点
机器人的奇异点（Singularity）是指机器人在某些特定姿态或关节位置下，无法进行正常运动或控制的情况。在奇异点处，机器人的运动学模型出现问题，导致无法准确计算逆运动学解或运动学解存在无穷多个。奇异点（Singularity）不仅仅表示机器人的运动学解有无数多的情况，它是一个更广义的概念。在机器
树莓派5B利用AI_KIT跑YOLOV8(平均帧速率可达134fps)
我们利用AI_KIT Hailol(NPU)来对树莓派5B进行AI加速，本篇介绍了从yolov8模型的训练到最后在树莓派5B进行模型部署。
KataGo：开源围棋AI的巅峰之作
KataGo：开源围棋AI的巅峰之作 KataGo GTP engine and self-play learning in Go 项目地址: h
AI学习指南深度学习篇-权重正则化（Weight Regularization）简介
权重正则化是一种在训练机器学习模型时加入额外约束的技术，目的是限制模型的复杂性。算法通过在损失函数中增加一个正则化项，使得模型学习的权重（参数）不会过大，从而防止模型对训练数据的噪声进行过度拟合。常见的权重正则化方法主要包括L1正则化、L2正则化以及它们的结合——Elastic Net正则化。本文深
实体商家福利！5款AI自动直播软件推荐，助力电商行业腾飞
这些软件基于人工智能技术，能够自动展示商品、回复用户，并提供多样化的直播场景和功能。Elai易直播软件是一款简单易用的自动直播软件，能够实现24小时不间断的直播。小杜直播软件是一款基于人工智能技术的自动直播软件，能够模拟真实的直播场景和语音。通过使用星月直播软件，商家可以实现全天候的自动直播，提高店
【人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？】
通过不断学习新的编程语言、新的开发工具，到掌握新兴的技术趋势（如量子计算、区块链、边缘计算等），程序员能够不断提升自己的技术视野。在人工智能时代，程序员要提升自身核心竞争力，需要不断学习和适应新技术，同时注重基础技能的掌握、数据分析能力的提升，以及软技能的培养。唯有如此，程序员才能在瞬息万变的职场中
MetaAI最新开源Llama3.2亮点及使用指南
Llama大模型是由Meta的人工智能研究团队开发并开源的大型语言模型，继Llama2+模型之后，Meta进一步推出了性能更卓越的Meta Llama3系列语言模型，包括一个80亿参数模型和一个700亿参数模型。lama370B的性能媲美Gemini1.5Pro,全面超越Claude大杯，而Llam
【有啥问啥】Stackelberg博弈方法：概念、原理及其在AI中的应用
Stackelberg博弈方法在AI中有广泛的应用前景，特别是在多智能体决策、资源分配、安全防御和经济机制设计等领域。其领导者-追随者的结构为解决不对称信息下的优化问题提供了理论基础。在与强化学习、深度学习等AI技术结合后，Stackelberg博弈为复杂动态环境中的智能决策提供了新的思路。通过利用
个性化大语言模型：PPlug——让AI更懂你
在当今数字化转型的时代，大型语言模型（LLMs）已经成为了不可或缺的工具，它们在自然语言理解、生成和推理方面展现了非凡的能力。然而，这些模型普遍采用的是“一刀切”的方式，即对于相同的输入给予所有用户相似的响应。这种方式虽然能够满足大多数情况下的需求，但在需要根据个人偏好定制内容的情境下就显得力不从心
机器学习——自动机器学习(AutoML)
自动机器学习（AutoML）是指通过自动化的方法来选择模型、调整超参数和预处理数据的过程，从而让没有丰富经验的用户也能创建高质量的机器学习模型。与传统的机器学习方法相比，AutoML能够自动执行数据预处理、特征工程、模型选择、超参数优化等多个步骤，大大降低了机器学习的技术门槛。自动机器学习（Auto
数据集划分方法
数据集划分是机器学习和数据科学中的一个重要步骤，主要目的是为了确保模型的有效性和可靠性。将数据集划分为互斥的子集：训练集和测试集。训练集: 用于训练模型。测试集: 用于评估模型的性能和验证其准确性。将数据集分成多个子集，通常包括训练集、验证集和测试集。训练集: 用于训练模型。验证集: 用于调整模型的
什么是2范数、1范数、∞范数？
例如，2范数常用于计算向量之间的欧几里得距离，1范数用于优化问题中的稀疏性约束，而无穷范数则用于测量向量中最大分量的影响。在数学和线性代数中，范数（Norm）是一种测量向量大小或长度的工具。1范数，也称为曼哈顿范数或绝对值和范数，表示向量各元素绝对值的总和。2范数，也称为欧几里得范数，表示向量在欧几
人工智能对教育的影响：利大于弊还是弊大于利？
在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了一个热门话题。人工智能在各个领域的应用都引起了广泛的关注和讨论，教育领域也不例外。人工智能的出现给教育带来了诸多变化，那么，它对教育的影响究竟是利大于弊还是弊大于利呢？
基于图论的时间序列数据平稳性与连通性分析：利用图形、数学和 Python 揭示时间序列数据中的隐藏模式
在本文中,我们将探讨图论如何洞察时间关系和平稳性，将介绍基于图的变换的基本概念,讨论时间序列数据的平稳性,并展示如何应用这些概念。
大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型
本项目基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型具有重要的研究背景和应用价值。通过该模型的研究和应用，我们可以更好地理解和预测社交媒体中用户的心理健康状况，为抑郁症等心理疾病的防治提供有力的支持。在本次实验中，我们探索了使用不同的机器学习算法——逻辑回归、决策树和XGBoost——来构建抑郁非抑郁推
# 渗透测试# 安全见闻（5）人工智能助力安全前行
因为这涉及到意识、自我、思维（包括无意识的思维）等诸多复杂问题，并且人类对自身智能的理解和构成智能的必要元素的了解还非常有限，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。人工智能是计算机科学的一个分支，它研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，目前，人工智能在很多领
