人工智能、机器学习的相关基础知识
关于人工智能、机器学习的相关知识框架的选择与理解Python语言基础数据处理、可视化、建模技巧Web开发及部署流程数据安全和合规前沿技术及人才培养方案技术管理、团队精神与个人品牌等等结尾2020年，全球疫情肆虐，社会经济发生剧烈变化，人们的生活节奏也变得越来越快。随着新型冠状病毒的蔓延，世界各地都出
使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现
我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验，并且进行可视化
最新AI创作系统ChatGPT源码+详细搭建部署教程，支持AI绘画/支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型
AI创作系统，SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统+AI绘画系统，支持OpenAI GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创
AI工程化—— 如何让AI在企业多快好省的落地？
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人工智能语音合成：实现更加智能的语音合成
作者：禅与计算机程序设计艺术 人工智能语音合成：实现更加智能的语音合成作为一名人工智能专家，软件架构师和程序员，我今天将探讨如何实现更加智能的语音合成，以及人工智能语音合成技术的一些原理和方法。引言1
中国在构建新一代人工智能开放平台方面的策略与目标
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介随着人工智能技术的不断提升和应用，传统的人工智能解决方案正在被颠覆。越来越多的公司和机构都在探索着如何利用人工智能技术实现更高效、更可靠、更智能的业务模型。近年来，中国政府已经率先开启了构建新一代人工智能开放平台的进程，通过
深度学习技巧应用2-神经网络中的‘残差连接’
残差连接通过直接将前一层的输出加到后一层的输入中，使得梯度能够更容易地传递到前一层，从而使得深度神经网络的训练更加容易。由于深层网络容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，因此可以通过残差连接的方式，将网络的深度扩展到数十层以上，从而提高模型的性能。残差连接的基本思想是，在网络的某些层中，将输入的信号直接
【课堂笔记】运筹学第二章：对偶问题
单位第iii种资源在最优方案中做出贡献的估价做法:通过求导得到每一种资源带来的利润的提升是多少所有问题一定能找到对偶问题，但是其对偶问题不一定有意义.原问题对偶问题收益最大化代价最小化方程的个数,即种类的个数决策变量数价值系数对偶问题右端的项向量,即约束资源的约束价值系数与前面内容有所重复,即BCB
ChatDOC工具——使用ChatGPT高效阅读技术科研论文
ChatDOC是一款功能强大的人工智能阅读辅助工具，专为帮助用户快速理解论文内容而设计。使用ChatDOC，您可以通过上传PDF版论文文献，利用先进的ChatGPT技术，只需三个简单步骤，便可以高效地阅读论文，提高阅读效率。
AI大模型优缺点比较分析
AI大模型在不同领域的应用不断推进着人工智能技术的发展。本论文将对八个不同的AI大模型进行综合分析，分别是Chat GPT 4、文心一言、通易千问、360智脑、智源“悟道”、商量、天工和清华OpenBMB。我们将从模型性能、语义理解、交互能力等多个方面对它们的优缺点进行比较。通过综合分析，可以为不同
窗函数的总结
窗函数的总结
深度学习篇之tensorflow(2) ---图像识别
tensorflow处理图像识别图像识别图像识别的关键点及特点卷积神经网络原理视觉生物学研究神经网络优势卷积层池化层正则化层卷积神经网络实例样本数据读取urlretrieve（）方法python tarfile模块构建卷积神经网络模型构建卷积层构建池化层完整代码实战完成代码
分享三个国内可用的免费GPT-AI网站
国内可用的免费GPT-AI网站
常见注意力机制解析
详细解析多种注意力机制！
33- PyTorch实现分类和线性回归 (PyTorch系列) (深度学习)
线性回归预测的是一个连续值, 逻辑回归给出的”是”和“否”的回答, 逻辑回归通过sigmoid函数把线性回归的结果规范到0到1之间.sigmoid函数是一个概率分布函数， 给定某个输入，它将输出为一个概率值.# 回归和分类之间, 区别不大, 回归后面加上一层sigmoid, 就变成分类了.(py
编码器-解码器架构
编码器-解码器架构学习，并举例。
有 AI，无障碍，AIoT 设备为视障人群提供便利
据世界卫生组织统计，全球共有 2.85 亿视障人群，其中 3,900 万人彻底失明。随着全球老龄化程度加剧，这一数字在未来将会不断升高。虽然视障群体不断扩大，但是相应的无障碍设施却相对落后。针对视障人群的辅助设备则存在价格昂贵、操作复杂等问题，难以满足他们的日常需求。为此，广东技术师范大学和武汉科技
手把手带你用Python和文心一言搭建《AI看图写诗》网页项目（附上完整项目源码）
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9月大型语言模型研究论文总结
这些论文涵盖了一系列语言模型的主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。
Dropout: 深度学习中的原理和实践 The Next Big Thing in AI?
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介机器学习（ML）模型是现代计算机科学的一个重要组成部分，而深度学习（DL）模型则在近几年的热潮下获得了更加广泛的应用。深度学习模型通常可以处理庞大的、复杂的数据集并提取出有用的特征。然而，在训练深度学习模型时，模型参数过多可
