人工智能术语翻译（五）
人工智能术语翻译第四部分，包括Q、R、S、T开头的词汇！
国内最新的ChatGpt4模型可用介绍镜像CODE-MJ 分析 报道
总而言之，白泽AIGPT镜像CODE在VS Code中的应用非常广泛，它为开发者提供了智能化的代码提示、自动完成、重构建议等功能，提高了开发效率和代码质量。随着技术的不断演进和白泽AIGPT的不断优化，我们可以期待在VS Code中更多智能化的功能和应用场景的出现。此外，通过与白泽AIGPT的互动，
人工智能术语翻译（四）
人工智能术语翻译第四部分，包括M、N、O、P开头的词汇！
【K210】K210学习笔记二——image
本文着重于 image 模块中的一个函数 find_blobs 也就是寻找色块的函数，因为多次比赛使用下来，给我的感觉就是 image 模块中最好用的便是寻找色块这个函数。其他的函数做的都比较差（个人感觉），比如识别形状的那几个函数，但其实找色块也是可以识别形状的。我这两年来做无人机题的识别都靠的是
基于JAVA和百度智能AI的车牌识别系统的设计与实现
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FlashAttention算法详解
这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention,它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用
控制领域顶级学术会议有哪些？
控制领域是一个广泛的学科，其涵盖的研究范围包括系统控制、智能控制、自适应控制、优化控制等多个方面，本文提供一些控制领域顶级学术会议。
解决d2l包下载不了的问题
d2l包是李沐老师等人开发的《动手深度学习》配套的包，最初的时候，我并没有安装的想法，可在代码实现方面，常常要自己写函数实现同样的效果，且因为用于Tensor数据的一些转换，让人颇感吃力（比如显示图片）。所以，今天在尝试安装，具体的方法李沐老师也给出了，但我的频繁报错，所有大家不妨先去看看李沐老师提
基于spiceserver实现的GPU方案
本文通过实现win7、win10下的WDDM过滤驱动，以及将原先的虚机显卡设备驱动qxl驱动改装成PCI驱动，成功解决了spice对GPU直通、vGPU场景的支持问题，且支持不同厂商类型的GPU，不再过度依赖显卡厂商的支持，例如虚拟显示器、高效截屏。
【深入探究人工智能】：常见机器学习算法总结
本篇文章对一些常见的机器学习算法做了归纳总结
pytorch对网络层的增加，删除，变更和切片
今天在这里纪录一下如何对torch网络的层进行更改：变更，增加，删除与查找这里拿VGG16网络举例，先看一下网络结构。
深入理解机器学习——关联规则挖掘：基础知识
许多商业企业在日复一日的运营中积聚了大量的数据。例如，食品商店的收银台每天都收集大量的顾客购物数据。下图给出一个这种数据的例子，通常称作购物篮事务（Market Basket Transaction）。表中每一行对应一个事务，包含一个唯一标识TID和给定顾客购买的商品的集合。零售商对分析这些数据很感
openai模型个性化训练Embedding和fine-tuning区别
现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的
[课程笔记]（李沐-动手学深度学习）
比如y=|x|的导数，可以在[-1,1]之间取任意值将导数拓展到向量->梯度第一种情况：y标量x向量（y标量x向量）补充：内积可以这样来理解向量内积：向量a、b的内积等于向量a在b方向的分量（或投影）与b的内积，当a、b垂直时，a在b方向上无分量，所以内积为0。其他几何意义：从内积数值上我们可以看出
一文了解scATAC-seq分析的一些必知概念
本文是作者在进行scATAC-seq时进行的一些基础知识铺垫
【AIGC】2、扩散模型 | 到底什么是扩散模型?
本文简单介绍扩散模型
Transformers实战——使用Trainer类训练和评估自己的数据和模型
使用Transformers中的Trainer类训练自己的模型
讯飞星火认知大模型V2.0：迈向认知计算的全新时代
讯飞星火认知大模型2.0是人工智能领域的一项重要进步，标志着人工智能认知计算迈入全新时代。这一新版本的模型在多个方面取得了突破，为AI技术带来了更深入的认知能力。通过不断优化和创新，讯飞星火认知大模型2.0在自然语言处理、图像识别等领域展现出了强大的性能。这一里程碑的进展为人工智能的发展铺平了道路，
高校陆续拥抱chatgpt，人工智能会给学术带来什么变化会有什么影响
在当今信息爆炸的时代，人工智能在各行各业都发挥着越来越重要的作用，高校教育领域也不例外。最近，越来越多的高校开始陆续拥抱chatgpt（Chatbot GPT）这一人工智能技术，在学术领域会带来了怎样的变化与影响？
【数据集处理】制作自己的tusimple数据集(图森数据集)(LaneNet模型数据集）
数据制作图森数据集(tusimple),tusimple数据集LaneNet模型的标准数据集，便于后期实现基于LaneNet模型的车道线检测。
