好用的AI工具
在日常生活和工作中，AI工具的应用越来越广泛，在提高效率和便利性方面发挥了重要作用。
实用功能——选用AI训练服务器
一般情况下，大家都是在自己电脑上进行训练模型， 作为一名学生党，但是怎么找到一些靠谱，实惠，还得方便的云服务器呢 这几天我找了好久，对比了好多家，今天给大家介绍一下。
人工智能在金融领域的应用与未来发展
通过复杂的算法，AI可以分析市场数据，实时作出交易决策，从而实现更快速和精确的买卖操作。传统的反欺诈系统通常基于预先设定的规则，而AI能够通过学习海量的交易数据，不断优化检测算法，发现隐藏的欺诈行为。例如，AI技术可以分析客户的交易记录、社交媒体数据等，帮助银行在发放贷款时更准确地评估借款人的信用风
【人工智能环境搭建】Win11+WSl2+Ubuntu+CUDA+cuDNN+Pytorch搭建教程
作为一名科班研究生，在科研环境方面踩了很多坑，历时两天终于搭建成功环境，借此契机想将其中的坑之处与大家分享，帮助刚入门的小白避免一些坑。下面就开是我们今天的教程吧！本次教程版本：Win11、WSL2、Ubuntu22.04、CUDA12.4、cuDNN8.9.7、Pytorch2.4.1、pytho
第2章: AI大模型技术基础
在本章中，我们将深入探讨AI大模型的技术基础。这些基础知识对于理解和应用AI大模型至关重要。我们将从深度学习和神经网络的基础开始，然后探讨自然语言处理的核心技术，最后介绍大规模预训练模型的原理。
今日头条怎么去除疑似Ai标识，方法来了
那么，如何去除这个令人困扰的标识呢？同时，我们也应该认识到，虽然小发猫等工具可以为我们提供帮助，但我们仍然需要保持自己的思考和创意，不断提高自己的写作水平和能力。小发猫并不是一个简单的软件，它是由专业的技术团队开发的，融合了先进的自然语言处理技术和深度学习算法。通过对大量文本数据的学习和分析，小发猫
【人工智能】新手版手写数字识别
MNIST数据集包含60000个训练集和10000测试数据集。分为图片和标签，图片是28x28的像素矩阵，标签为0~9共10个数字所搭建的网络不包括输入层的情况下，共有7层：5个卷积层、2个全连接层 其中第一个卷积层的输入通道数为数据集图片的实际通道数。MNIST数据集为灰度图像，通道数为1 第1个
智能方法求解-圆环内传感器节点最大最小距离分布
智能方法求解-圆环内传感器节点最大最小距离分布。采用了一种基于凸优化的方法来调整传感器节点在圆环区域内的位置分布，以最大化邻近节点之间的距离，从而减轻电磁互扰。智能方法采用了两种方式：1）一是采用模拟退火算法的优化思路不断调整节点位置，逐步优化最小距离；通过将模拟退火算法与序列二次规划（SLSQP）
ChatGPT国内中文版镜像网站整理合集（2024/10/06）
镜像站 ChatGPT 镜像站（Mirror Site）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其主要目的是在原始网站无法访问时，提供相同或类似的服务和信息。
GeneCompass：跨物种大模型用于破解基因调控机理
GeneCompass：把先验知识编码到预训练中
FastGPT+ollama 搭建私有AI大模型智能体工作流-Mac
1. 降低任务门槛：工作流可以将复杂任务分解成多个小任务，降低每个任务的复杂度，从而减少对提示词和大模型推理能力的依赖。这样可以提升大模型处理复杂任务的性能和容错能力。2. 提升任务效率：工作流可以实现自动化处理，减少重复劳动和纠正。只需提供必要元素，工作流就可以直接输出结果，提高效率和稳定性。3.
UE5+ChatGPT实现3D AI虚拟人综合实战
通过结合Unreal Engine 5（UE5）的强大渲染能力和ChatGPT的自然语言处理能力，我们可以实现一个高度交互性的AI虚拟人。本文将详细介绍如何在UE5中安装必要的插件，配置OpenAI API调用，以及实现文字转语音和语音识别功能，最终整合成一个能够进行智能对话的3D AI虚拟人。
医学图像分割，Transformer+UNet的14种融合方法
在此框架内，Cross Transformer 模块采用可扩展采样来计算两种模态之间的结构关系，从而重塑一种模态的结构信息，以与 Swin Transformer 同一局部窗口内两种模态的相应结构保持一致。在编码器中，输入的MRI扫描X∈RC×H×W×D，具有C个通道(模态)，H×W的空间分辨率和D
简单线性插值去马赛克算法的Python实现
马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列（CFA）生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式，其中包括红（R）、绿（G）和蓝（B）三种滤光片，以特定模式排列。去马赛克过程就是从这种单通道图像中恢复出三通道（RGB）的彩色图像。本文实现的去马赛克算法是基于简单线性插值的。它利用邻近像
【一步步开发AI运动小程序】二十、AI运动小程序如何适配相机全屏模式？
受小程序camera组件预览和抽帧图像不一致的特性影响，一直未全功能支持全屏模式，详见本系列文件第四节小程序如何抽帧；随着插件在云上赛事、健身锻炼、AI体测、AR互动场景的深入应用，各开发者迫切的希望能在全屏模式下应用，以便获得更合理的UI布局和更佳的用户体验，经过我们的努力摸索小程序camera组
【AI小项目4】用Pytorch从头实现Transformer（详细注解）
阅读Transformer论文并用Pytorch从头实现了简单的Transformer模型
数据准备指南：10种基础特征工程方法的实战教程
特征工程是将原始数据转化为更具信息量的特征的过程。本文将详细介绍十种基础特征工程技术，包括其基本原理和实现示例。
AI-Ollama安装部署总结
Ollama 是一个基于 Go 语言开发的可以本地运行大模型的开源框架。Ollama 提供了简单的命令行界面，使得用户能够轻松地下载、运行和管理大型语言模型，无需复杂的配置和环境设置。Ollama 支持多种流行的语言模型，用户可以根据需求选择合适的模型进行使用，灵活性高。Ollama 可以与现有的应
自动驾驶技术：人工智能驾驶的未来
自动驾驶技术作为人工智能（AI）和汽车工业结合的关键领域，正在全球范围内迅速发展。本文将详细介绍自动驾驶技术的国内外现状、未来发展前景、技术优势，以及与之相关的政策支持，并提供部分代码示例。
经典CNN模型（七）：MobileNetV1（PyTorch详细注释版）
在传统卷积神经网络因内存和运算量庞大而难以适配移动及嵌入式设备的背景下，2017 年，Google 团队应运推出了 MobileNetV1，这是一种专为资源受限环境设计的轻量级深度学习模型。相较于传统网络如 VGG16，MobileNetV1 在仅牺牲 0.9%的准确率的前提下，实现了模型参数精简至
