大火的charGPT能做什么，国内平台有哪些
要学习和使用CharGPT，可以参考OpenAI官方文档，或者参加类似的在线课程和培训。在中国，也有一些类似的自然语言处理平台，例如百度AI开放平台、阿里云智能机器学习平台等。CharGPT是一个基于OpenAI训练的大型自然语言处理模型，可以用来完成各种文本相关任务，例如文本生成、情感分析、问答等
深度学习 yolov5等结构图
yolov5 卷积神经网络 等结构图
智能家居解决方案：如何利用人工智能提高安全性？
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介目前，智能家居已经成为各类领域的热点话题。随着智能电网、智慧城市、机器人智能助手等新兴应用的发展，智能家居已然成为一个新生事物。在这样的背景下，如何利用人工智能提高智能家居的安全性是一个重要且紧迫的问题。本文从智能门锁（Sm
人工智能大模型中token的理解
token”是当前语言类模型的数据单位。当前的自回归语言模型是根据 token 来作为单位进行数据处理和计算，分词（tokenization）就是将句子、段落、文章这类型的长文本分解为以 token 为单位的数据结构，把文本分词后每个词表示成向量进行模型计算。例如在英文语境下，“happy”可能被分
BiFPN 论文重点研读：高效双向跨尺度连接和加权特征融合
本文重点在于说明设计了BiFPN特征网络结构，如果能多使用几次BiFPN的话，会使实验效果更好。
【人工智能】大模型之编码器基础知识
序列数据输入：编码器接收输入序列数据，并将其存储在内存中。自注意力机制：编码器使用自注意力机制来提取序列中的信息，以使模型能够更好地理解序列中的不同部分。编码器输出：编码器通过将输入序列和其对应的输出向量相减来实现对序列数据的预测。编码器是神经网络中的一个重要组件，它的主要作用是将输入序列数据编码成
【目标检测】Grounding DINO：开集目标检测器(CVPR2023)
Grounding DINO，一种开集目标检测方案，将基于Transformer的检测器DINO与真值预训练相结合。开集检测关键是引入自然语言至闭集检测器，用于open world的检测。Grounding DINO将检测器分为三个阶段的紧密融合方案，包括。可实现对新颖类别进行检测，特定属性目标识别
最优传输问题与Sinkhorn算法
最近看到一篇特征匹配相关的论文，思想是将特征匹配问题转化为最优传输问题并用Sinkhorn算法求解，于是我去学习了一下相关知识
AI+互联网产品开发技能：数据分析、机器学习、深度学习、产品设计、产品运营
2020年全球新冠疫情席卷全球。疫情期间互联网行业迅速崛起。线上线下形成了巨大的市场，如在线学习、直播、短视频、金融、电商、O2O等。在这样的背景下，如何用人工智能技术进行优化布局、降低成本、提升效益，成为很多互联网公司的命门关头？这就是今天，我将带领大家一起讨论AI+互联网产品开发的一系列重要技术
层次聚类算法在人工智能医疗中的应用
作者：禅与计算机程序设计艺术 层次聚类算法在人工智能医疗中的应用引言1.1. 背景介绍随着人工智能技术的快速发展，医疗领域也逐渐迎来了信息化的春天。医疗数据的丰富性和复杂性为人工智能提供了大量的应用场景。层
人工智能中数学基础：线性代数，解析几何和微积分
在人工智能领域，线性代数、解析几何和微积分是最基础的数学知识。这些数学知识不仅在人工智能领域中被广泛应用，也是其他领域的重要基础。本文将介绍人工智能中的线性代数、解析几何和微积分的基础知识和应用。
MAAS 模型即服务：人工智能大模型时代已经到来
MAAS即模型即服务，是一种通过网络提供人工智能模型的服务，用户可以通过API或其他接口访问和使用这些模型。MAAS的基本原理是将模型部署在云端服务器上，用户可以通过网络连接到这些服务器，使用云端的计算资源和存储空间，以及高效的模型部署和管理机制，从而实现模型的快速部署和使用。MAAS的出现，主要是
AI 大模型应用开发实战纲要
大模型应用开发
【AI人工智能】如何使用Keras和TensorFlow来训练大型深度学习模型
Keras和TensorFlow都使用了动态图(Dynamic Graph)作为模型的表示。动态图允许模型在运行时进行修改，并且可以在编译时进行优化。Keras和TensorFlow都使用了神经网络模型的压缩和优化技术。例如，Keras的Transformer模型采用了一些针对压缩和优化的技术，例如
快速找到离群值的三种方法
本文将介绍3个在数据集中查找离群值的Python方法
《数据挖掘》学堂在线【第一章：概述】习题答案参考与解析
《数据挖掘》慕课MOOC学堂在线【第一章：概述】课后作业习题答案参考与解析
【Amazon】AI 代码生成器—Amazon CodeWhisperer初体验 | 开启开挂编程之旅
Amazon CodeWhisperer 经过数十亿行 Amazon 和公开可用代码的训练，可以理解用自然语言（英语）编写的评论，可以实时生成多个代码建议以提高开发人员的工作效率。该服务直接在集成式开发环境（IDE）代码编辑器中为完整的函数和逻辑代码块（通常由多达 10–15 行代码组成）提供建议。
从传统的图像压缩到基于深度学习的图像压缩
早期的图像压缩方法直接利用熵编码减少图像的编码冗余来实现压缩，例如，霍夫曼（Huffman）编码，算术编码，上下文自适应二进制算术编码。在20世纪 60年代后期基于图像变换的压缩方法被提出，这种压缩方法即将图像从空间域转换至频率域在频率域进行编码。变换编码中用到的变换方法主要包括傅里叶变换，Hada
【代码复现】Windows10复现nerf-pytorch
本文主要介绍了nerf-pytorch在win10下复现的方法。
【人工智能】大模型（LLM）与人类大脑的结构及运行机制的关系
随着计算机科学的发展，我们渐渐地拥有了能力让人工智能系统处理更复杂的任务。在过去几十年中，人工智能的上限一直在不断提高。特别是，在计算机处理自然语言这个领域，人工智能已经取得了显著的成果。这方面的许多研究都关注于理解和模仿人类大脑的结构和机制，以提高人工智能的性能。LLM作为当今一种重要的人工智能表
