条件DDPM：Diffusion model的第三个巅峰之作
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【赠书活动】AI时代项目经理必备技能
本书是一本致力于揭示人工智能如何颠覆和重塑项目管理，并以ChatGPT为核心工具推动项目管理创新的实用指南。本书通过 13 章的系统探讨，带领读者踏上项目管理卓越之路。第 1章人工智能颠覆与重塑项目管理，首先揭示了人工智能对项目管理的深刻影响和带来的机遇与挑战，为读者构建了认知框架。紧接着，第 2
EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers
我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高，这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高，所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet的推理速度。
d2l的一些理论知识的整理【1】
我们可以通过基本层类设计自定义层。这允许我们定义灵活的新层，其行为与深度学习框架中的任何现有层不同。在自定义层定义完成后，我们就可以在任意环境和网络架构中调用该自定义层。层可以有局部参数，这些参数可以通过内置函数创建。
No module named 'torch'怎么办
如果在使用 Python 程序时出现 "No module named 'torch'" 错误，说明你的环境中没有安装 PyTorch 库。可以使用以下命令来安装 PyTorch：pipinstall torch如果你正在使用 Anaconda 环境，则可以使用以下命令来安装 PyTorch：con
有约束的遗传算法（Python代码实现）
简单易懂，约束条件变成惩罚项
人工智能在物流数据分析中的应用：基于人工智能的物流智能监控与分析
作者：禅与计算机程序设计艺术 《80. 人工智能在物流数据分析中的应用：基于人工智能的物流智能监控与分析》引言随着互联网和物联网技术的发展，物流行业逐渐成为各行各业的重点领域。在这个领域，数据分析和
【管理】如何利用AI打造具有竞争力的公司？
2021年，人工智能在企业中扮演了越来越重要的角色，企业正在逐渐从传统行业转型为数字经济时代，由此带来的挑战之一就是对企业进行管理上的新要求。比如公司内部的决策、流程、人员招聘、薪酬福利等方面都面临着挑战，如何利用AI来提升企业的整体管理水平是一个非常值得思考的问题。因此，本文将探讨利用AI构建具有
【人工智能】AI Code：当你还在谈论人工智能是否取代“程序员”的时候—— 懂 AI 的程序员，已经悄悄 ……
为了正确看待这个数字，值得注意的是，谷歌基于变形金刚的语言模型 BERT 只有 3.4 亿个参数（我们谈论的是 BERTLARGE，这个系列中最大的模型），而另一个著名的模型 ELMo 只有 9400 万个。例如，在回答 XYZ 银行客户提出的问题时，模型必须了解此用例的相关信息，并生成遵循该银行特
中文关键词提取算法
如何提取query或者文档的关键词？
YOLO数据集实现数据增强的方法（裁剪、平移 、旋转、改变亮度、加噪声等）
数据集样本太少怎么办？数据集优质图像不够怎么办？如何做到更好的数据预处理？一文带你学会数据增强，还可实现带标签的扩充。
常用的19道人工智能面试题，作为人工智能工程师，你知道多少？
答案：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术和科学。它涉及到各种领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、决策树等。人工智能的目标是让计算机具备类似于人类的智能，能够自主地思考、学习、推理和决策。人工智能的应用范围非常广泛，包括智能
基于残差网络的人工智能自动化翻译方法
作者：禅与计算机程序设计艺术 《基于残差网络的人工智能自动化翻译方法》引言1.1. 背景介绍随着全球化的推进，跨文化交流的需求日益增长，人工智能技术也在不断发展和成熟。作为其中的一种重要应用领域，自动
win11安装Anaconda最新版本
win11系统下安装Anaconda 2022.10版本(当前最新）步骤：下载——>安装——>配环境变量——>验证是否安装成功——>添加清华下载源
智能算法系列之基于粒子群优化的模拟退火算法
本篇是[智能算法(Python复现)]专栏的第四篇文章，主要介绍粒子群优化算法与模拟退火算法的结合，以弥补各自算法之间的不足。
多元线性回归LinearRegression
线性回归是机器学习中最简单的回归算法，多元线性回归指的就是一个样本有多个特征的线性回归问题。对于一个有个特征的样本而言，它的回归结果如下方程：在这个表达式中，被统称为模型的参数，其中被称为截距(intercept)，~被称为回归系数(regression coefficient)，有时也用表示。其中
云计算 - 百度AIStudio使用小结
云计算 - 百度AIStudio使用小结Cloud Computing, 飞桨
【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史
大型语言模型（Large Language Models，LLM）是指基于神经网络模型的自然语言处理技术，它可以通过大规模的训练数据和计算资源来预测自然语言文本的下一个词或句子。近年来，由于技术的不断进步和计算资源的不断增加，LLM已成为自然语言处理领域的一个热门技术。本文将从LLM的发展历史、技术
【人工智能】基础模型（Foundation Models）的机遇与风险
近几年，预训练模型受到了学术界及工业界的广泛关注，对预训练语言模型的大量研究和应用也推动了自然语言处理新范式的产生和发展，进而影响到整个人工智能的研究和应用。近期，由斯坦福大学众多学者联合撰写的文章《On the Opportunities and Risks of Foundation Model
DataWhale 机器学习夏令营第二期——AI量化模型预测挑战赛 学习记录
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