AI Commits: 一款革命性的IntelliJ IDEA插件
AI Commits是一款专为IntelliJ IDEA和Android Studio等JetBrains IDE设计的智能插件。它能够利用大型语言模型(LLM)分析git diff,自动生成准确、简洁的提交信息,极大地提高了开发效率。AI Commits为代码提交环节带来了革命性的变革。通过利用人
2024年华为杯数学建模研赛（D题） 建模解析| 地理综合 | 小鹿学长带队指引全代码文章与思路
我是鹿鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮2000+人完成了建模与思路的构建的处理了～本篇文章是鹿鹿学长经过深度思考，独辟蹊径，实现综合建模。独创复杂系统视角，帮助你解决研赛的难关呀。完整内容可以在文章末尾领取！在众多描述地理环境的变量中，请从附件数据中选取相关数据集，为降水量和土地利用/土地
简单明了的说明白PID算法和MPC算法原理和对比
适用范围：PID 控制器适用于较简单的系统和工业应用；而 MPC 更适合于需要考虑复杂约束和预测未来行为的系统。计算复杂度：PID 控制器计算简单，易于实现；MPC 控制器则需要解决优化问题，计算量较大。灵活性：PID 控制器灵活性较低，难以处理复杂的约束；MPC 控制器可以灵活地处理多种约束。控制
人工智能在医疗领域的十大应用场景
基于超过千亿精细化Token训练，满足高质量数据要求和精细化数据处理，为医学科研、临床辅助等方面进行赋能，新一代科研数据平台能够从AI阅读总结文献、自然语言病历搜索到智能数据加工、自动化统计分析、论文初稿智能生成等全面支持临床科研人员，将科研产出论文周期从6-12个月加速至1-2月。该大模型拥有38
单片机与人工智能：融合创新的未来之路
通过对单片机与人工智能的基础概念、融合技术、应用场景、面临的挑战以及未来发展趋势的分析，我们可以看到这一融合在推动科技创新和产业发展中具有巨大的潜力。未来，随着技术的不断进步和创新，单片机与人工智能的融合将在更多的领域得到广泛的应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。在单片机与人工智能的融合中
AI基本概念(人工智能、机器学习、深度学习)
一、概述ChatGPT 3.5是OpenAI在ChatGPT系列基础上进行改进的一款AI模型，它在自然语言处理方面展现出了非常强大的能力，能够进行对话、阅读、生成文本等多种任务。二、主要特点模型规模与参数：ChatGPT 3.5的预训练模型包含了1750亿个参数，是目前最大的自然语言处理模型之一。多
AI学习指南深度学习篇-Adam的Python实践
Adam优化器的核心思想是计算梯度的动量以及梯度的平方动量，并利用这两个动量来调整学习率。初始化参数mt0mt0（一阶矩估计）vt0vt0（二阶矩估计）t0( t = 0 )t0（时间步长）β1β2β1β2（通常取值为0.9，0.999）ϵϵ（通常取小值以避免除零错误）参数更新tt1t =
斯坦福UE4 C++课学习补充22：AI行为树-寻路入门
会将其子节点的返回值反转。如果子节点返回成功，条件反转节点返回失败；如果子节点返回失败，条件反转节点返回成功。：会重复执行其子节点，直到满足指定的条件（如循环次数、子节点返回特定状态等）（通常是头部或眼睛的位置）。也指定一个具体的世界坐标来作为射线的起点。文件，添加我们所需要的模块。出于项目的规范统
思考为本，善用工具，巧用资源，是人类进步的基础——记一次0基础利用AI辅助开发项目
主动尝试、合理使用AI是关键。同时，找到适合自己的AI工具，才能真正融入日常工作，实现智能化生活与工作方式的升级。
文心智能体AI大师工坊体验记
这里对于你创建的智能体起到非常关键的作用，我使用后的体验就是，智能体名称既要有创意，又要有范围上的界限，目的是能够让智能体回答更加准确。文心智能体平台Agent Builder，是基于文心大模型的智能体构建平台，为开发者提供低成本的开发方式，支持广大开发者根据自身行业领域、应用场景，采用多样化的能力
十大开源的Cursor AI替代方案
从非常多功能的TabNine和Python优化的Kite，到强大的GitHub Copilot和完全开源的Codeium，这些工具各自具有不同的优势和能力。无论是Codex提供的高级AI、微软IntelliCode的无缝集成，还是基于云的Eclipse Che提供的灵活性，都有适合各种编码需求的开源
人工智能，机器学习，神经网络，深度学习，强化学习这些概念的联系和区别
人工智能是一个广泛的领域，包含了所有使机器看起来智能的技术。机器学习是 AI 的子集，使用算法让机器从数据中学习。神经网络是机器学习中的一种模型结构，模仿人脑的工作原理。深度学习是神经网络的子集，使用深层神经网络来处理更复杂的问题。强化学习是机器学习的一种，专注于通过环境反馈优化决策。
基于YOLO深度学习和百度AI接口的手势识别与控制项目
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AI学习指南机器学习篇-随机森林超参数选择与调优
随机森林是由多棵决策树组成的集成模型，因此树的数量是一个重要的超参数。增加树的数量通常可以提高模型的性能，但也会增加训练时间和内存消耗。在实践中，通常可以设置一个较大的数值（比如100、200），然后通过交叉验证等方法进行调优。超参数选择和调优是机器学习中非常重要的一部分。在使用随机森林模型时，合理
【AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营】基于Langchain的电商可视化分析
本文我们将使用腾讯云的高性能应用平台 HAI 和TDSQL-C MySQL Serverless版，构建一个AI驱动的电商数据分析系统。HAI提供强大的GPU计算支持，使复杂的AI模型（如大语言模型LLM）部署更加便捷；而TDSQL-C MySQL Serverless是一款高度弹性的云数据库，完全
三本IEEE会议“一区顶刊”大PK！年发文量＞1000+，千万别错过！
物联网服务、应用、标准和测试平台，如流数据管理和挖掘平台、服务中间件、开放服务平台、语义服务管理、安全和隐私保护协议、智能服务和应用设计示例、物联网应用支持等。物联网架构，如以物为中心、以数据为中心、以服务为中心的架构、CPS 和 SCADA 平台、面向物联网的未来互联网设计、基于云的物联网以及系统
deepmotion（动作捕捉与动画生成）
是一种高级技术，主要用于捕捉和处理复杂的运动数据，特别是在计算机动画、虚拟现实、增强现实和游戏开发领域。通过深度学习和计算机视觉技术，Deep Motion 提供了精确的运动捕捉和逼真的动画生成功能。
芋道源码ai版块启动问题
我修改了java compiler中的bytercode的版本，但是每次一maven就重新变成1.8的版本，修改了project也不行，后面我想到是不是maven的setting.xml里面的问题，所以我打开了setting.xml（不要用网页打开，没办法编辑，用vscode这些编译软件打开）。果然
贝叶斯线性回归：概率与预测建模的融合
贝叶斯线性回归提供了一个强大的框架，用于理解和量化变量之间的关系。通过引入先验分布和考虑参数的不确定性，这种方法不仅能给出点估计，还能提供完整的后验分布，从而更全面地描述我们的知识状态。
华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：计算高效的卷积模型ShuffleNet
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