【AIGC 讯飞星火 | 百度AI|ChatGPT| 】智能对比
ai多角度对比各种ai软件的智能程度
『吴秋霖赠书活动 ｜ 第一期』《强化学习：原理与Python实战》
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人工智能引领图文扫描新趋势
基于智能OCR技术的不规则弱约束文档图片识别系统，首次应用在手绘括号思维导图数据几乎没有的情况下，按照机器学习的分阶段拆解任务的思路，融合了目标检测算法、像素域的聚类算法和目标计数算法，创新了一种层次逻辑生成算法，弥补当前模式识别在处理手绘括号图识别问题时的缺失。在获取三种信息后，训练一个较大的语言
探索大语言模型垂直化训练技术和应用-陈运文
产品化的是请垂直领域的专家，针对每项垂直任务，来设计用于生成 prompt 的产品，由专家编写大量不同的 prompt，评估或输出好的 prompt 后，进行片段切分，形成相应的产品，这对未来 AIGC 任务会起到很好的作用。由上往下，当计算机做一个长文档的规划协作生成的内容，我们让相应的其他模型做
对yolov5的数据集进行划分【训练集、验证集、测试集】7：2:1和【训练集、验证集】8:2
对yolov5的数据集进行划分【训练集、验证集、测试集】7：2:1和【训练集、验证集】8:2
模型优化之模型剪枝
（2）非结构化剪枝：把权重矩阵中某个神经元节点去掉，则和神经元相连接的突触也要全部去除。可以通过计算神经元对应的行和列的权重值的平方和的根的大小进行排序，把排序在后面一定比例的神经元节点去掉。Pytorch中模型的剪枝方法有三种，局部剪枝、全局剪枝和自定义剪枝。接下来开始演示三种剪枝在LeNet网络
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
