deepart.io:基于人工智能的在线AI绘画风格转换工具
【产品介绍】 名称 deepart.io 具体描述 deepart.io是一个基于人工智能的在线AI绘画平台,它可以让你用简单的几步,把你的照片转换成 不同风格的艺术作品。它利用了一种叫做神经风
pytorch加载模型和模型推理常见操作
pth文件可以保存模型的拓扑结构和参数,也可以只保存模型的参数,取决于model.save()中的参数。
多模态情感识别-MISA: baseline解读
不同模态数据分布的异质性使得模态融合的难度较高
玩转AIGC(人工智能生成内容)需要一些小技巧
玩转AIGC(人工智能生成内容)的确需要一些技巧,而Prompt提示词的选择非常关键,可以影响到生成的答案。
【创意坊】未来对话:激进AI崛起,探索国内CHATGPT,开启超智对话体验!
《未来对话:激进AI崛起,探索国内CHATGPT,开启超智!》文章聚焦于中国国内的一股激进AI力量,正是这股力量将开启我们对CHATGPT和GPT-4的全新探索。博客生动地描绘了中国国内ChatGPT项目,这个引人注目的力量直面全球AI竞技场,成为“全球第一直接对标ChatGPT ja GPT-4的
标题:A Deep Dive into the World of AIPowered Decision Mak
作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介人工智能(AI)已成为当今科技发展的一个重要驱动力之一。不管是造车、智能客服机器人、电子邮箱自动回复、自动驾驶汽车等突破性的创新应用场景,还是传统的制造产业、金融服务、医疗保健行业等需求驱动的创新模式,都离不开AI的技术支撑
【AIGC】如何让AI一键生成PPT
这估计是职场人最关心的事儿了,当然,最好是免费的!当然,我不认为PPT是个很好的效率工具,字节就不主张做PPT,能用一句话说清楚的事,绝对不要忽悠成一段话。但是,这并不影响PPT作为一个好的沟通工具,而且,这个PPT,代表了你或者你们公司的综合水平,对客户的重视程度,而且可以有效的缓解沟通时的尴尬。
移动边缘网络中联邦学习效率优化综述
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OpenAI GPT-4 Turbo发布:开创AI新时代
Open-AI就举行了自己的首次开发者大会。在短短45分钟的时间里,OpenAI首席执行官SamAltman宣布推出最新的大模型GPT-4Turbo。这一新一代AI模型引发了业界广泛的关注。该模型的发布标志着人工智能技术迎来了一次革命性的变革,为技术的发展和应用提供了更广阔的空间。
启发式算法之灰狼优化算法
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)是由自然界中灰狼群体的社会等级机制和捕猎行为而衍生出来的一种群体优化智能算法,目前已成功运用到车间调度、参数优化、图像分类等领域中。
【ChatGPT】人工智能的下一个前沿
ChatGPT是人工智能领域的领先技术,具有广泛的应用前景,正在推动人工智能技术的不断创新和发展。
遗传算法解决旅行商问题
遗传算法GA解决旅行商问题TSP,使用Python实现算法并将结果可视化
关于迁移学习的方法
迁移学习的具体实现
Python中的实例属性和类属性
在这篇文章中,我们将探讨Python中的类是如何工作的,主要介绍实例和类的属性。这些属性是什么,它们之间的区别,以及创建和利用它们的python方法。
机器学习:iris数据集
iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson`s Iris data set。iris包含150个样本,对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征,所以iris数据集是一个150行4列的二维表。
线性回归 正则项(惩罚项)原理、正则项的分类与Python代码的实现
除了前面提到的L1与L2在算法上的区别之外,还有一个重要的区别在于L1正则项的解不是唯一的,而L2正则项的解是唯一的。这是由于L1正则项的正则化图形是一个菱形,其边界在坐标轴上,而L2正则项的正则化图形是一个圆形,其边界是一个平滑的曲线。在线性回归中,正则项是一种用于控制模型复杂度的技术,它通过将系
[ 云计算 | AWS ] AI 编程助手新势力 Amazon CodeWhisperer:优势功能及实用技巧
Amazon CodeWhisperer 利用机器学习在您编码时提供实时代码建议。这些量身定制的建议适合您当前的代码库,从注释到完整的功能。此外,该工具还执行安全扫描,通过查明可能的漏洞来提高代码质量。通过提供个性化、上下文相关的支持,CodeWhisperer 提高了效率并促进了编码最佳实践的采用
【元壤教育AI提示工程系列】『KeepChatGPT教程』轻松解决ChatGPT网络报错,畅享无忧沟通!
我们使用ChatGPT时,总是因为网络魔法不力的原因导致页面总是报错,如下图所示:[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-v8QeslNn-1682088798331)(https://file.liyuechun.com/%E6%8F%92%E4%BB%B6.
【赠书第4期】机器学习与人工智能实战:基于业务场景的工程应用
介绍了如何用Scikit-Learn来构建机器学习模型以及如何用Keras和TensorFlow来构建神经网络。