Anaconda 已安装但无法启动 Navigator
如果你需要人工智能大模型方面的应用，你可以使用Anaconda来安装和运行大量的机器学习库，如TensorFlow、PyTorch等。例如，如果你想要使用TensorFlow来训练一个深度学习模型，你可以先在Navigator中安装TensorFlow，然后在你的代码中导入并使用它。如果你发现安装有
人工智能学习框架的探索与应用
人工智能（AI）正在迅速改变各个行业的面貌，从医疗、金融到制造业，AI的应用无处不在。学习框架作为AI发展的核心组成部分，为开发者提供了构建和训练机器学习模型的工具和方法，使得AI的应用变得更加高效和灵活。学习框架不仅简化了模型的开发过程，还提高了模型的性能和可扩展性。本文将深入探讨人工智能学习框架
2024年AI 智能助手（大模型）产品市场分析｜商派
智能助手是利用人工智能技术为用户提供个性化、便捷和高效服务的软件或硬件系统。它们通过自然语言处理（NLP）、机器学习和数据分析等技术，能够理解和响应用户的语音、文字或其他形式的输入，执行各种任务，从而提升用户的生活和工作效率。早期阶段（1966 – 2010 年）：1966 年首个聊天机器人 ELI
AI人工智能 Agent：利用强化学习进行决策优化
AI人工智能 Agent：利用强化学习进行决策优化作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来在人工智能
图像生成（Text-to-Image）发展脉络
图像生成（文生图）发展脉络梳理
【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）
人工智能（AI）是现代科技的重要领域，其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法，包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。
Ubuntu安装cuda
本文详细介绍了在 Ubuntu 系统上安装 CUDA 的全过程。从安装前的系统要求和准备工作，到具体的安装步骤，包括下载 CUDA 安装文件、处理依赖关系、执行安装命令以及配置环境变量等。旨在为需要在 Ubuntu 中安装 CUDA 以进行深度学习、图形计算等工作的用户提供清晰、准确且可操作的指导。
国家超算互联网「AI跃升季」：谁是下一个“AI”跃人 |AI算力使用反馈
前言我是一名图像处理工程师，现就职于某科技公司，同时我也是一名科技博主，最近了解到“超算互联网平台”推出了国家超算互联网「AI跃升季」：谁是下一个“AI”跃人 - AI算力体验活动。只要体验该平台的三款加速卡便有好礼相送，于是我便简单使用了这三款产品，在平台的三款加速卡上分别进行了“yolo v8”
Gradio从入门到精通（4）---接口类ChatInterface
上一节介绍了interface类，本节介绍Gradio 的ChatInterface类，ChatInterface 是 Gradio 用于创建聊天机器人 UI 的高级抽象，允许您通过几行代码围绕聊天机器人模型创建基于 Web 的演示。只需要一个参数：fn，它采用一个函数，根据用户输入和聊天历史记录来
Python画3维热力图
使用Python画三维可拖动热力图，并且设置热力图颜色变化范围使用Python画3维热力图时，可能会遇到两个问题，一是是否画表面的图，这个图是否可以拖动演示。二是因为数据分布不均匀导致色条的范围与预想的不一致。（图片来自网络）
MDPI、Wiley和Frontiers持续爆雷！继多本期刊被列入“掠夺性期刊”黑名单后，又惨遭“降级”！
名安徽省立医院发布通告：将Hindawi、MDPI、Frontiers三大OA期刊出版商的系列期刊，均纳入“提醒期刊”“不建议投稿，不予报销版面费，不纳入科研绩效统计”。专门揭露掠夺性期刊的Predatory Reports网站将Frontiers旗下全部199本期刊纳入掠夺性期刊榜单，包括51本S
打造梦幻AI开发环境：一步步解锁高效配置的魅力
在当今快速发展的数字时代，人工智能（AI）技术以其强大的数据处理能力和智能决策支持，正逐步渗透到社会经济的各个领域，从医疗健康、智能制造到智慧城市、金融服务，无一不展现出其巨大的应用潜力和价值。随着AI技术的日益成熟和普及，越来越多的开发者、研究人员和企业开始投身于AI应用的开发与创新之中，期望通过
AI面部 xx（roop by s0md3v）windows安装
项目地址依照其wiki项的说明进行逐步配置。
TabNine: 革新软件开发的AI代码助手
TabNine是一款由以色列公司Codota开发的AI驱动的代码补全和生成工具。它于2013年由Dror Weiss和Eran Yahav教授在特拉维夫创立,最初名为Codota,后于2021年5月更名为TabNine。作为一款全语言的自动补全工具,TabNine能够显著提高开发者的编码效率和代码质
GitHub 上高星 AI 开源项目推荐
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Cerebras：挑战英伟达，全球最快AI推理芯片的“魔法”
大模型的出现使得AI芯片的需求暴增，但在这个市场，英伟达占据了近90%份额，其市值也曾超过3万亿美元。为什么英伟达能一家独大？尽管芯片市场上还有AMD等厂商，但在需要大规模算力集群的大模型预训练阶段，英伟达几乎是唯一一个接收过数万块GPU芯片性能运行验证与反馈的平台，这对其他芯片厂商来说存在非常高的
突破AI极限！GPT写的英语作文在全国大学生大赛中得分99！
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物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能
在如今的他看来， AI 已经在朝一个人类无法掌控的地步进化，他甚至在去年曾经在接受采访时表示，自己回顾一生的工作，感到非常后悔，以至于只能找一个 “ 哪怕自己不做这些，也有其他人来做 ” 的借口来安慰自己。数据的存储在不同引力下，就好比一个层峦叠嶂的景观中，当网络接收到新的输入时，就像在这个景观中滚
Windows环境下部署LobeChat及远程AI聊天操作指南
本文主要介绍如何在Windows系统电脑本地部署LobeChat，一款高颜值的开源AI大模型智能应用，并结合cpolar内网穿透工具发布至公网轻松实现多人远程访问使用体验智能聊天服务。在当今数字化时代，人工智能技术正日益融入我们的日常生活。开源项目如等的出现，为开发者提供了强大的聊天应用与开发框架，
人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSE Loss）在深度学习中的应用与实践
在深度学习的世界里，损失函数犹如一把尺子，衡量着模型预测与实际结果之间的差距。均方误差损失（Mean Squared Error Loss，简称MSE Loss）作为回归问题中的常见损失函数，以其简单直观的特点，广泛应用于各种预测任务。本文将带您深入了解MSE Loss的背景、计算方法、使用场景以及
