AI架构师必知必会系列：自然语言处理在智能客服中的应用
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域的一个重要方向，它利用计算机对文本、语音、图像等高维数据进行自动理解、分析和表达的能力。随着信息化和互联网的飞速发展，越来越多的人
【AI 编程助手】DevChat 解析：深入了解、快速配置与实际操作案例的完整指南
本次评测聚焦于 VSCode 插件 DevChat，为开发者提供即时通信功能，提高编程效率。文章深入探讨了插件的安装、使用和特性，通过代码示例详细说明其在开发过程中的实际帮助。在软件开发领域，VS Code 作为灵活而功能强大的编辑器，通过丰富的插件满足各类开发需求。对于对 GPT 感兴趣的人，推荐
AI搞钱——工具篇之视频、音频转文字
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医疗AI | 梳理全球医疗大模型
在辅助诊疗方面，灵医大模型可实现通过多轮对话了解病人病情，实时辅助医生确诊疾病，推荐治疗方案，提升就诊全流程的效率和体验，并成为患者的24小时“健康管家”，提供智能客服服务。所有知识来源都已经过验证，因而可为大模型输出的结果提供权威依据。卫宁健康已于2023年1月开展了医疗垂直领域的大语言模型WiN
AI虚拟主播数字人技术实现Wav2Lip【附完整版教程】及【效果评测】
AI主播数字人技术实现Wav2Lip【附完整版教程】及【效果评测】。项目地址：https://github.com/baoxueyuan/DeepFake关注公众号【饱学猿】，回复数字【5301】即可下载所有代码、教程！
坐标变换最通俗易懂的解释（推到+图解）
目录坐标变换详解坐标变换的作用实现坐标变换所需的数据位姿坐标变换中旋转的实质坐标变换中平移的实质如何计算坐标系B各坐标轴在坐标系A上的投影？（多坐标变换）如何实现坐标变换？坐标变换详解坐标变换的作用在一个机器人系统中，每个测量元件测量同一物体得出的信息是不一样的，原因就在于“每个测量元件所测量的数据
AI时代再进化！GitHub上热门AI工具大PK！
作为如今备受推崇的开发者技术社区，GitHub 近来涌现出众多令人激动的 AI 工具。这些工具都有一些共同的特质：它们不仅简单易用，高效便捷，而且融入了引人注目的创新元素，能够显著提升您个人的工作效率和生产力。今天，我将带您深入了解一些备受欢迎的 GitHub 上的 AI 工具，这些工具将成为您日常
基于Springboot+百度AI人工智能动物宠物智能识别系统设计与实现
基于Springboot+百度AI人工智能动物宠物智能识别系统设计与实现,java毕业设计成品作品,springboot框架毕设源代码毕业论文
【机器学习】KNN 算法介绍
本文介绍了机器学习模型：KNN 算法
神经网络中的量化与蒸馏
本文将深入研究深度学习中精简模型的技术：量化和蒸馏
【兔子王赠书第7期】机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用
新的一周开始啦，本周博主给大家带来《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》，感兴趣的小伙伴快来看看吧！
AI工程师在崛起，我们如何做到快速转型
AI工程师是专注于设计、开发和维护人工智能系统的专业人士。这一职业领域涉及到多个技术领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。AI工程师需要有广泛的技术知识，同时也需要对特定行业和应用领域有一定的了解，以便能够开发出符合特定需求的AI解决方案。AI工程师需要设计、实施和优化机器学习和
软件测试下的AI之路（3）
随着科技日新月异的发展，人工智能正逐渐渗透到我们生活的各方各面，从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到人脸识别技术，AI正以其卓越的智能和学习能力引领着新时代的发展方向。在这个快速演进的时代中，软件测试领域也受到了不小的冲击。虽然在当下，传统的软测技术仍然是绝对的主力，但是身为IT行业中的一员，
AI架构师必知必会系列：AI在制造业的应用
人工智能（Artificial Intelligence，AI）正在成为一种主流产业和驱动力。随着互联网、物联网、大数据和云计算的普及，以及经济转型与科技革命带来的信息化进程的加速推进，AI在企业中扮演越来越重要的角色。在工业领域，无论是智能制造、智慧农业、智慧城市等各个行业，都逐渐受到人工智能的挑
清华智谱AI大模型ChatGLM-Pro申请开通教程
ChatGLM系列模型，包括ChatGLM-130B和ChatGLM-6B模型，支持相对复杂的自然语言指令，并且能够解决困难的推理类问题。其中，ChatGLM-6B模型吸引了全球超过 160 万人下载安装，该模型在 Hugging Face (HF) 全球大模型下载榜中连续 12 天位居第一名，在国
LLVM之父Chris Lattner：我的AI基础设施软件构建理念
如果 AI 如此重要，那么为什么软件如此糟糕？创办 Modular 之前，这是让LLVM 之父 Chris Lattner 困扰已久的问题。随后，他与 TensorFlow 的前产品同事 Tim Davis 合作研究模块化解决方案，以解决人工智能开发中庞大、单一、分散的平台问题。2022 年，他们以
【端到端图像压缩】CompressAI运行记录
期末作业要求运行端到端的图像压缩代码，过程中学习了csdn上诸多教程。这里将运行的过程分享出来。
np.random.randint
np.random.randint 是 Numpy 库中的一个函数，用于生成随机整数。该函数的用法如下：np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')其中：low：生成的随机整数的下限(包含)high：生成的随机整数的上限(不包含)si
图像数据增强算法汇总(Python)
数据增强是一种通过使用已有的训练样本数据来生成更多训练数据的方法，可以应用于解决数据不足的问题。数据增强技术可以用来提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。比如在狗猫识别项目中，通过随机旋转、翻转和裁剪等数据增强方法，可以使模型具有对不同角度和尺寸的狗猫图像的识别能力。增加训练样本数量：通过生成新样本，
机器学习时出现 could not convert string to float:‘xxx‘解决方法
新手进行机器学习时出现 could not convert string to float:'xxx'解决方法
