【hacker送书第10期】AI时代系列丛书(五选一)

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梯度消失与梯度爆炸产生、原理和解决方案

本文章总结了梯度消失与梯度爆炸产生、原理和解决方案。

太累了,是时候让AI数字人来帮我干活了(走,上教程)

AI数字人主要的一些应用场景:客户服务和支持、教育和培训、医疗保健、娱乐和媒体、销售和营销。关 键 词:AI数字人,生成式AI,智能数字分身适用场景:培训数字人,演讲授课数字人,直播带货数字人特别说明:教程用的是国内保利威AI产品,内容为原创。

【博弈论】第二讲:纳什均衡的混合战略(有限数量战略)

在nnn个参与人的博弈G={S1,...,Sn;u1,...,un}G=\left\{S_1,...,S_n; u_1,...,u_n\right\}G={S1​,...,Sn​;u1​,...,un​}中,参与人iii的战略空间为S,={S1…,Si}S_,= \left\{S_1…, S_i\r

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安意AI系统凭借其基于ChatGPT4.0的先进技术、出色的中文处理能力、便捷的网页版形式、免费的使用体验以及丰富的自定义功能,真正实现了智能对话的全面升级。在未来的人工智能时代,我们有理由相信,安意AI系统将持续引领智能对话的新潮流,为用户创造更加美好、智能的生活体验。无论是对话的流畅度、语义的准

python深度学习【transforms所有用法介绍】

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毕业设计-基于深度学习的智能车牌识别系统:智能车牌识别技术是智能交通工程领域的重要环节,在交通监视与控制方面占有举足轻重的地位。从车 牌识别的一般流程出发,设计基于CenterNet目标检测以及CNN卷积神经网络的智能车牌识别系统。利用CenterNet网络 高效定位车牌位置,通过对检测截取出的车牌

AI:87-基于深度学习的街景图像地理位置识别

基于深度学习的街景图像地理位置识别随着深度学习技术的飞速发展,人工智能在各个领域展现出强大的潜力。其中,基于深度学习的街景图像地理位置识别成为近年来备受关注的研究方向之一。本文将深入探讨深度学习在街景图像地理位置识别中的应用,介绍相关算法和技术,并附上实际代码示例。街景图像地理位置识别是指通过分析街

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信号处理--基于EEG脑电信号的深度学习情绪分类

本文为一个信号处理专题的课程项目,主要是基于人体脑电信号,通过使用深度学习,来快速精准的识别被试的情绪。实验数据为私有数据集。情绪分为积极,中性,消极三种类别。该方法最后和传统朴素贝叶斯,支持向量机,logistic回归,决策树和随机森林分类器进行比较。

2023年5个自动化EDA库推荐

EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作,但是由于EDA是不可避免的,所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。

揭秘AI魔法绘画:Stable Diffusion引领无限创意新纪元

本书以实际操作为导向,详细讲解基于Stable Diffusion进行AI绘画的完整学习路线,包括绘画技巧、图片生成、提示词编写、ControlNet插件、模型训练等,同时搭配了丰富的实际操作案例,在附录中还提供了常用提示词中英文对照表,涉及画质、环境、风格、人物、发型、表情、表情符号、眼睛、服装、

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生成式 AI 工具迎来王炸升级,应用开发新时代已至!

文章 | CSDN 编辑部出品 | CSDN(ID:CSDNnews)去年此时,ChatGPT 横空出世席卷全球,许多人称其意味着 AI 的 iPhone 时刻到来。CSDN 创始人蒋涛对此曾预测:「下一步就是应用时刻,新应用时代将来临……大模型将推动更多的 AI 应用程序员诞生」。在 2023 亚

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AI实践与学习1_NLP文本特征提取以及Milvus向量数据库实践

随着NLP预训练模型(大模型)以及多模态研究领域的发展,向量数据库被使用的越来越多。在XOP亿级题库业务背景下,对于试题召回搜索单单靠着ES集群已经出现性能瓶颈,因此需要预研其他技术方案提高试题搜索召回率。现一个方案就是使用Bert等模型提取试题题干特征,然后存储到向量数据库,检索试题先走向量数据库

ChatGpt3.5已经应用了一段时间,分享一些自己的使用心得.

首先ChatGpt3.5的文本生成功能十分强大,但是chatgpt有一些使用规范大家需要注意,既然chat是一种工具,我们就需要学会它的使用说明,学会chatgpt的引用语句,会极大的方便我们的使用。我们需要做以下的准备。chatgpt若想使用的比较好,必须要总结自己的使用心得,了解chat的使用,

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本系列第二弹就来学习下代理任务(pretext task),Pretext可以理解为是一种为达到特定训练任务而设计的间接任务。

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