人工智能视觉：基于OpenCV的人脸识别技术的深度解析
OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程
我希望未来10年，人工智能可以帮我解决这4件小事
生活在一线大城市的我，现在几乎整天被大数据、人工智能、机器学习、智慧生活的词汇环绕立体包围着，让我时刻感觉到，再过10年，我们五一假期真的可以摆脱现在擦肩接踵的旅游盛况了。但我其实要求倒是没这么高，我真心希望人工智能再未来10年，要是能帮我解决了这几件小事就好了。
spring boot3整合spring AI组件
本文介绍了springboot开发后端服务中，AI组件(Spring AI)的整合与使用。坚持看完相信对你有帮助。同时欢迎订阅springboot系列专栏，持续分享spring boot的使用经验。先看官网介绍：翻译：Spring AI 是 AI 工程的应用框架。其目标是将 Spring 生态系统设
【机器学习】 人工智能和机器学习辅助决策在空战中的未来选择
人工智能和机器学习辅助决策在空战中的未来选择
NIVision-Vision Builder AI的应用简单示例
NI vision builder ai 的实例分享
Python赋能AI数据分析开启人工智能新时代
本书分为两大部分：第一部分（第1~7章）为Python数据分析基础篇，主要介绍Python的工作环境、编程基础、Excel数据文件的操作、Pandas数据包的应用等。对于编程菜鸟，这部分内容是必学内容，不仅可以帮助大家快速掌握Python编程的基础知识，还能快速入门数据操作和分析。学完这部分内容，读
AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知
在人工智能的宏伟蓝图中，大语言模型（LLM）的预训练是构筑智慧之塔的基石。预训练过程通过调整庞大参数空间以吸纳数据中蕴含的知识，为模型赋予从语言理解到文本生成等多样化能力。本文将深入探讨预训练过程中的技术细节、所面临的挑战、通信机制、并行化策略以及如何通过这些技术的融合提升预训练的效率和性能。预训练
AI大模型探索之路-训练篇24：ChatGLM3微调实战-多卡方案微调步骤详解
在现代自然语言处理（NLP）任务中，随着模型规模的扩大和训练数据的增多，单张GPU的显存已经无法满足大模型的训练需求。为了充分利用多张GPU进行并行训练，我们需要了解不同的并行策略。本文将详细介绍ChatGLM3微调实战中的多卡方案及其步骤。这三篇论文共同构成了DeepSpeed项目的理论基础，它们
MambaOut：状态空间模型并不适合图像的分类任务
该论文探讨了Mamba架构（包含状态空间模型SSM）是否有必要用于视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割。通过实验证实了了Mamba在视觉识别任务中的效果，认为其不如传统的卷积和注意力模型。
整合LlamaIndex与LangChain构建高级的查询处理系统
本篇文章将介绍如何将LlamaIndex和LangChain整合使用，创建一个既可扩展又可定制的代理RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用程序，利用两种技术的强大功能，开发出能够处理复杂查询并提供精准答案的高效应用程序。
深入解析xLSTM：LSTM架构的演进及PyTorch代码实现详解
xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。
DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练，在不损失精度的情况下减少70%的模型大小，提升三倍速度
这篇论文提出了一种高稀疏性基础大型语言模型（LLMs）的新方法，通过有效的预训练和部署，实现了模型在保持高准确度的同时，显著提升了处理速度。
扩散模型的多元化应用：药物发现、文本生成、时间序列预测等
今天我们就来研究一下扩散模型的多元化应用。
图神经网络入门示例：使用PyTorch Geometric 进行节点分类
本文介绍的主要流程是我们训练图神经网络的基本流程，尤其是前期的数据处理和加载，通过扩展本文的基本流程可以应对几乎所有图神经网络问题。
ATFNet：长时间序列预测的自适应时频集成网络
ATFNet是一个深度学习模型，它结合了时间域和频域模块来捕获时间序列数据中的依赖关系。这是4月发布在arxiv上的论文，还包含了源代码。
时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南
我在本文中我们将EDA总结为六个步骤:描述性统计、时间图、季节图、箱形图、时间序列分解、滞后分析。
Transformers 加速的一些常用技巧
我们今天来总结以下一些常用的加速策略
You Only Cache Once:YOCO 基于Decoder-Decoder 的一个新的大语言模型架构
这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO，因为只缓存一次KV对，所以可以大量的节省内存。
图机器学习入门：基本概念介绍
本篇文章将从基础开始介绍什么是图，我们如何描述和表示它们，以及它们的属性是什么。
使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化
在机器学习中，L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。
