AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。然而，在高并发场景下，深度学习代理的性能往往会受到巨大的挑战。例如，在电商平台的推荐系统中，每秒钟可能需要处理数百万个用户请求，这就要求深度学习代理能够快速地进行预测和响应。随着深度学习技术的不断发展，高并发场景下深度学习代理的性能优
文本转图表的AI工具-Chart-GPT
Chart-GPT一款基于 GPT 实现的开源工具，可在几秒内，将文本快速转换为各种图表。用户只需在输入字段中输入数据说明和所需的图表类型，Chart-GPT的后台生成器即可建出多种类型的图表，包括条形图、折线图、组合图、散点图、饼形图、雷达图、径向条形图、树形图、漏斗图等。项目遵守Apache2.
大模型的不足与解决方案
在前面三个章节呢，为大家从技术的角度介绍了大模型的历程与发展，也为大家介绍了目前主流的大模型的一些特点。在平时的使用中呢，我们也能够感受得到 “大模型” 非常的强大，但不可否认的是 大模型也存在着一些不足的部分，具体表现在以下几方面。
最好用的AI工具：TipDM人工智能AI计算平台
平台内置11大类共159种算法，其中数据清洗47种、文本分析18种、统计分析10种、分类算法20种、聚类算法15种、回归算法20种、时间序列算法10种、关联规则5种、归一化4种、深度学习5种、画图5种，满足用户数据分析过程中从数据接入、数据预处理、分析建模、模型评估、模型应用到管理监控等全流程的需求
【自媒体创作利器】AI白日梦+ChatGPT 三分钟生成爆款短视频
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AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读
大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。
小白也能听懂的人工智能原理
今天，就让我们一起揭开人工智能的神秘面纱，即使你是零基础的小白，也能轻松理解AI的基本原理，并探讨学习AI的适合人群。我们可以给计算机提供大量的猫和狗的图片，并标记出哪些是猫，哪些是狗。通过机器学习算法，计算机会逐渐学习到猫和狗的特征，最终能够自动识别出新的图片中的动物是猫还是狗。：对于计算机科学、
AI辅助自动驾驶技术在2024年的发展与趋势
本文将从AI技术在自动驾驶中的应用、2024年自动驾驶技术的现状、AI辅助研发在自动驾驶中的应用、未来发展趋势与展望等几个方面对AI辅助自动驾驶技术在2024年的发展进行探讨和分析。随着自动驾驶技术的发展，安全性能成为了关注的焦点之一。未来，需要政府、企业和社会各界共同努力，建立完善的法律法规和安全
人工智能|深度学习——多模态条件机制 Cross Attention 原理及实现
虽然之前写过 Attention 的文章，但现在回头看之前写的一些文章，感觉都好啰嗦，正好下一篇要写的 Stable Diffusion 中有 cross-attention，索性就再单拎出来简单说一下 Attention 吧，那么这篇文章的作用有两个：第一是为 Stable Diffusion 做
AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用
AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用在当今数字化时代，图像处理和识别技术已经成为许多领域的重要组成部分，从自动驾驶到医学影像识别。Python作为一种灵活而强大的编程语言，为开发人员提供了丰富的工具和库，可以轻松地进行图像识别与处理。本文将介绍如何使用Py
AI大模型探索之路-训练篇20：大语言模型预训练-常见微调技术对比
随着人工智能的迅猛发展，自然语言处理（NLP）在近年来取得了显著的进展。大型语言模型（LLMs）在多种NLP任务中展现了卓越的性能，这得益于它们在大规模文本数据集上进行的预训练和随后的微调过程。这些模型不仅能够理解和生成自然语言，还能在特定任务上通过微调达到令人印象深刻的精度和鲁棒性。本文将深入探讨
Agent AI智能体的未来
随着Agent AI智能体的不断发展和智能化水平的提高，我们正逐渐进入一个被智能体主导的未来社会。这些智能体具备了无与伦比的计算能力、学习能力和决策能力，能够在各个领域发挥关键作用。然而，随之而来的是对智能体在未来社会中角色、发展路径以及可能带来的挑战的广泛讨论和关注。本文将探讨智能体在未来社会中所
制造业的智慧进化：机器学习与人工智能的全方位渗透
制造业的智慧进化：机器学习与人工智能的全方位渗透
AI大模型探索之路-训练篇12：语言模型Transformer库-Datasets组件实践
在AI语言模型学习任务中，数据是至关重要的部分。一个高质量的数据集不仅决定了模型的上限，还影响着模型训练的效率和效果。然而，获取、处理和组织数据往往耗时耗力。为了简化这一过程，Hugging Face推出了Datasets组件，它集成了多种公开数据集，支持在线加载、筛选和预处理等功能。通过本文的介绍
人工智能中两个较为常见的评估模型性能指标（EVS、MAE）
具体来说，解释方差分数表示模型预测值中有多少方差可以通过实际数据的方差来解释。平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）是所有数据点的绝对误差之和除以数据点的总数。由于它是绝对误差的平均，所以对异常值（outliers）的影响比均方误差（MSE）小。mean_absolute_
【毕业设计】基于深度学习的铁轨障碍物检测预警系统 人工智能 python 卷积神经网络
毕业设计：基于深度学习的铁路异物检测系统结合了深度学习和计算机视觉技术，旨在解决铁路场景中多尺度和遮挡问题对异物检测的挑战。通过在FLIR数据集和自制的夜间红外铁路数据集上进行迁移训练，提出的算法展现了对遮挡较严重和不同尺度大小的铁路异物的优越性。本毕业设计为计算机领域的毕业生提供了一个创新的研究方
9个免费的AI辅助编程工具，智能自动编写和生成代码
在AIGC技术和工具井喷爆发的时代，对高效智能编程工具的需求和关注也达到前所未有的高度。通义灵码是阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/API的
Agent AI：智能代理的未来
同时，随着人们对数据安全和隐私保护意识的提高，Agent AI的发展将更加注重用户隐私的保护。此外，随着跨领域合作的加强，Agent AI将与其他技术如物联网、区块链等深度融合，共同推动社会进步。其中，Agent AI作为AI的一个重要分支，正在逐渐展现出其独特的魅力和巨大的潜力。Agent AI，
数学遇上人工智能，深度学习架构迎来最强挑战者 KAN，MLP 的时代结束了？
多层感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作为人工神经网络的一个基本架构，一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”，它的意义在于：基础模型：MLP 作为最早被广泛研究和应用的神经网络模型之一，是许多复杂深度学习架构的起点和基础。
AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Transformer库之HuggingFace介绍
在的官方网站上，您可以发现一个丰富的开源宝库，其中包含了众多机器学习爱好者上传的精选模型，供大家学习和应用。此外，您也可以将自己的模型分享至社区，与他人共同进步。HuggingFace因其开放和协作的精神被誉为机器学习界的GitHub。在这里，用户能够轻松获取到Transformers库里各式各样的
