OpenAI translator 安装下载使用——好用的翻译插件、修改语法、段落总结，最强开源 AI
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ROS系统底层原理及代码剖析（1）
（Robot Operating System）的实现原理
【AIGC】接着昨天的AI“洗图”骚操作，继续调戏国产大模型
AIGC，AI做图，洗图的技巧，星火大模型，通义千问大模型，文心一言的做图能力，读图能力的对比，测试大模型。
保姆级教程：5分钟， AI 你自己
如下图所示，先点击“Make a TalkingPhoto Video”，选择 “Upload or generate a TalkingPhoto”，再选择“upload"，上传你准备好的照片。进入后，会跳出一个页面，让你选择你的基本情况，这是软件厂商在收集数用户信息，按你的情况选择即可，选好一个
System 2 Attention：可以提高不同LLM问题的推理能力
S2A是LLM推理方法发展的一个重要里程碑。该方法与人类推理非常相似，避免了干扰。我们应该期待S2A在最近几个月成为推理研究的重要基线。
网站在线客服系统实时语音视频聊天实战开发，利用peerjs vue.js实现webRTC网页音视频客服系统...
webRTC机制和peerjs库的介绍在其他博客中已经有了很多介绍，这里我直接搬运过来一、webrtc回顾WebRTC(Web Real-Time Communication)即：网页即时通信。 简单点讲，它可以实现浏览器网页与网页之间的音视频实时通信(或传输其它任何数据)，目前主流浏览器都支持该A
分享几个可以免费使用GPT的网站
各有优缺点，大家看个人情况使用，个人推荐第一个。
人工智能教程（三）：更多有用的 Python 库
在本系列的上一篇人工智能教程（二）：人工智能的历史以及再探矩阵中，我们回顾了人工智能的历史，然后详细地讨论了矩阵。在本系列的第三篇文章中，我们将了解更多的矩阵操作，同时再介绍几个人工智能 Python 库。
【边缘注意：深度多尺度特征】
仅供自己参考
Leo赠书活动-10期 【AIGC重塑教育 AI大模型驱动的教育变革与实践】文末送书
这次，狼真的来了。**AI正迅猛地改变着我们的生活。**根据高盛发布的一份报告，AI有可能取代3亿个全职工作岗位，影响全球18%的工作岗位。在欧美，或许四分之一的工作可以用AI完成。另一份Statista的报告预测，仅2023年，AI就将创造230万个工作岗位，同时消除180万个工作岗位。**教育领
机器学习：ROC曲线
本篇博客从概念、原理、应用和与AUC值相关的知识点四个方面介绍了ROC曲线的基本知识，并给出了Python实现的示例。尽管ROC曲线不能完全衡量分类器的性能，但是它仍然是一个非常重要的评估指标，可以帮助我们选择更好的分类器模型，提高机器学习的效果和准确率。
【PyTorch】切记：GeForce RTX 3090 显卡仅支持 CUDA 11 以上的版本！
得知 PyTorch 1.7.0 开始才支持 CUDA 11，所以要使用 GPU 训练的话，必须安装 PyTorch 1.7.0 及以上版本。前不久给新来的 2台 8 张 GeForce RTX 3090 服务器配置了深度学习环境（配置教程参考。原来是 GeForce RTX 3090 显卡仅支持
OpenGL绘图初识总结与简单操作——画线与设置透明度
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Pytorch 中 expand和repeat
在中，如果要改变某一个tensor的维度，可以利用view、expand、repeat、transpose和permute等方法，这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函
Github每日精选（第33期）：Screenshot-to-code训练 AI 将设计模型转换为 HTML 和 CSS
代码是用 Python 和 Keras 编写的，Keras 是 TensorFlow 之上的一个框架。首先，我们将制作一个最低限度的版本来掌握活动部件。在最终版本 Bootstrap 中，我们将创建一个可以泛化和探索 LSTM 层的模型。所有代码都在GitHub和FloydHub上的 Jupyter
基于Amazon Bedrock的企业级生成式AI平台
Amazon Bedrock 是一项新的 AWS 服务，可让企业通过 API 轻松利用和自定义生成式 AI 模型。公司现在可以构建和扩展人工智能应用程序，而无需管理运行这些模型本身所需的复杂基础设施和维护。Amazon Bedrock 充当“”平台，。一个关键的好处是，它简化了使用公司自己的数据定制
人工智能与发电玻璃：未来能源技术的融合
通过人工智能技术，我们可以提高发电玻璃的光电转换效率、降低成本并延长使用寿命，从而进一步推动可持续能源的发展。尽管我们面临许多技术和社会的挑战，但随着科技的进步和社会对可持续能源需求的增长，我们有信心克服这些挑战，实现清洁能源的广泛应用。有效的人工智能策略依赖于大量的数据。通过教育和宣传，我们可以提
深度学习中的学习率设置技巧与实现详解
深度学习中的学习率是一个非常重要的超参数，对模型的训练和结果影响极大。在深度学习模型中，学习率决定了参数更新的步长，因此合理设置学习率对于优化算法的收敛速度、模型的训练效果以及泛化性能都有很大的影响。本文将介绍深度学习中的学习率设置技巧，包括常用的学习率衰减方法、自适应学习率方法以及学习率预热等。
运行paddle-gpu相关项目报错
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