人工智能大模型技术基础系列之：模型并行与数据并行
随着人工智能领域的发展，如何有效地处理大规模复杂的数据、进行高效的模型训练、提升机器学习系统的性能，是一个重要的话题。在人工智能大模型技术的研究与开发中，模型并行和数据并行是两种经典且有代表性的方法。这两个方法可以极大的提升机器学习系统的性能，对海量数据的处理速度有显著的提升。本文将简要介绍一下这两
自动驾驶概述
当前，自动驾驶视觉感知技术已经取得了重要进展，但仍然存在一些挑战，如低光照环境下的图像处理、复杂场景下的目标检测和识别等，需要不断进行研究和创新，以推动自动驾驶技术的发展和应用。自动驾驶摄像头通常需要能够在不同的光照条件下、在不同的天气条件下、在不同的道路环境下捕捉高质量的图像，以便自动驾驶汽车识别
防范AI新型诈骗，时刻保持你的火眼金睛
同时，鼓励技术创新和发展也是防范AI诈骗的重要一环，通过探索更加安全、可靠的AI技术来应对不断变化的诈骗手段。AI诈骗是一种新兴的诈骗方式，它利用了人工智能技术的特性，让受害人在不知情的情况下上当受骗。换脸假冒：利用AI人脸识别技术，不法分子根据人们发布在网络上的图片，将受害者的静态人脸图片替换到视
LLM时代中的分布式AI
深度学习相较传统机器学习模型，对算力有更高的要求。尤其是随着深度学习的飞速发展，模型体量也不断增长。于是，前几年，我们看到了芯片行业的百家争鸣和性能指标的快速提升。正当大家觉得算力问题已经得到较大程度的缓解时，大语言模型（LLM, Large language model）的兴起又带来了前所未有的挑
学习如何使用GPT2进行文本生成（torch+transformers）
GPT2是OPen AI发布的一个预训练语言模型，见论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》，GPT-2利用单向Transformer的优势，做一些BERT使用的双向Transformer所做不到的事。那就是通过上文生成下文文本。
mpc模型预测控制原理详解
本文是对mpc模型预测控制学习的记录，主要参照了DR_CAN老师的视频进行学习。DR_CAN老师mpc视频专栏。在这篇博客中博主也针对DR_CAN老师的讲解做了详尽的笔记和代码实现。读者可以相结合地进行学习。
我的创作纪念日--AI小怪兽打怪进阶路
AI小怪兽：1）YOLO骨灰级玩家，YOLOv5、v7、v8优化创新，复现计算机视觉顶会，创新科研涨点小能手；2）就职于智能制造与数智创新企业，工业界项目落地、部署经验丰富，为半导体、3C等行业部署过几十个项目；
深大uooc学术道德与学术规范教育第二章
一、单选题 (共 20.00 分)1.关于选题，下列说法不正确的是？A.选题对研究活动的学术价值和社会价值有着直接的影响B.在学术研究中，选题不包括拟定一个能够准确表达研究内容的标题C.在人文社会科学研究过程中，选题是研究活动正式展开之前非常重要的环节D.选题指的是确定研究范围、对象和主题的过程。满
配置Pytorch（深度学习）环境极其详细教程，解释按钮和命令
介绍配置Pytorch（深度学习）环境极其详细教程，解释按钮和命令
相关滤波（一）KCF
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路面坑洼检测中的视觉算法
3D道路成像和路面坑洼检测的经典工作综述。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.13590.pdf计算机视觉算法在3D道路成像和路面坑洼检测中的应用已有二十多年的历史。这里先介绍了用于2D和3D道路数据采集的传感系统，包括摄像机、激光扫描仪和微软Kinect。还讨论了基于计
使用Python从零实现多分类SVM
本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试我们的模型来结束。
数字图像处理（第四版)-冈萨雷斯-学习过程的笔记
数字图像处理（第四版）的学习笔记，对数字图像成像过程、灰度变换和高斯等空间滤波，彩色图像模型，数学形态学处理、基本的边缘检测算法都进行了描述。
DINO在Windows环境下训练 自定义数据集
DINO: 让目标检测拥抱Transformer
人工智能如何促进产业升级？
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介随着人类科技的飞速发展，技术革新带动着产业的变革。由于人的脑力已经无法承受复杂任务的处理，人工智能（AI）技术显得尤为重要。随着人工智能的应用日益广泛，产业变革的加速度也越来越快。围绕着人工智能的产业由传统的机械制造向互联网
智能零售柜商品识别从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现(支持图片、视频、摄像头实时检测)
智能零售柜商品识别,当顾客将自己选购的商品放置在制定区域的时候，能精准地识别每一个商品，从而能够返回完整地购物清单及计算顾客应付的实际商品总价格。已经处理了一份数据形成了对应的数据集。总数据量为5422张，且所有图片均已标注，共有113类商品。本数据集以对数据集进行划分，其中训练集3796张、验证集
AI是否会取代程序员？解开科技未来的迷
近年来，人工智能（AI）技术蓬勃发展，各个互联网巨头纷纷推出自己的AI大模型及各种AI产品，比如阿里的通义千问，百度的文心一言，字节的BuboGPT等已经在多个领域取得了巨大的成就。本文将探讨AI的现状、对程序员的影响以及程序员的未来，以帮助我们更好地理解这个问题。未来，程序员需要与AI共同发展，将
使用蒙特卡罗模拟的投资组合优化
在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。
人工智能在金融行业的应用前景及挑战
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介随着互联网、移动互联网、物联网等新型信息技术的发展，人工智能（AI）在金融领域也越来越受到关注。近几年，随着数据量的爆炸性增长、模型的迅速更新换代，人工智能在财务、金融领域有着广阔的发展空间。在过去的几年里，人工智能在财务领
解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM
本篇文章介绍了3种常见的机器学习算法线性回归、逻辑回归、SVM
