Paddlex入门教程2：搭建并配置Paddlex的推理环境（GPU版本）
在NVIDIA 3050GPU上配置Paddlex环境
Python中GPT（超级简单）接口详细讲解（含代码）
下面是GPT的优缺点：预训练：GPT采用了大规模语料的预训练策略，避免了从零开始训练模型所需的大量标注数据，使得模型具有更强的泛化能力。上下文理解：GPT使用了Transformer网络结构，能够对句子的上下文进行全面理解，并在生成句子时考虑上下文信息，使得生成的句子更加自然流畅。可扩展性：GPT可
理解控制变量、内生变量、外生变量、工具变量
1.解释变量（或自变量）：解释变量是指作为研究对象，用于解释某个现象或行为模式的变量。其中有些解释变量是直接影响被解释变量的，有些则是间接或中介影响的。在回归分析中，解释变量通常被放在方程的右边。2.被解释变量（或因变量）：被解释变量是指通过解释变量来解释其变化产生的影响的变量，也可以称为因变量。在
免费可用的ChatGPT网页版
chat：表示“聊天”。GPT：则是Generative、Pre-trained、Transformer的缩写，表示“预训练语言模型”，可以理解成一个“会说话”的人工智能。本质上是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，通过理解和学习人类的语言来进行对话，根据聊天的上下文进行互动。
中国版的ChatGPT，你最看好谁？
①文心知识增强大模型：“文心一言”的模型层核心能力，该产品主要采用ERNIE系列文心NLP模型，拥有千亿参数级别的ERNIE 3.0 Zeus为该系列最新模型，进一步提升了模型 对于不同下游任务的建模能力，大大拓宽了“文心一言”的应用场景。不久前腾讯发布财报后，腾讯总裁刘炽平也透露了腾讯聊天机器人的
分享一个国内免费的ChatGPT网站，手机电脑通用，免费无限制，支持AI绘画
该功能的核心特性包括高度的自然语言理解能力和响应生成技术，使得机器能够更好地理解用户的需求，并提供准确且有用的反馈。同时，通过学习和适应不同的语境和用户风格，AIGC聊天工具能提供个性化的对话体验。此外，百晓生聊天工具还具有强大的多语言处理能力，可以支持世界上大部分主流语言，打破语言障碍，实现全球用
YOLOv5算法详解
YOLOv5输入端、Backbone、Neck以及输出端的算法内容和主要改进
手把手教你怎么搭建自己的AI数字人直播间？帮你24小时不间断直播卖货
数字人直播间是使用现有的技术和软件，无须真人，无须露脸，自动直播，并获得24小时不间断的直播卖货服务。
stable diffusion图片转图片（教程）
一个好的外绘需要一组与图片相匹配的优秀提示词、最大的 Denoising 和 CFG 比例，以及使用 Euler a 或 DPM2 a 生成 50 到 100 步数。通常，在执行此操作时，您需要自己为下一次迭代选择许多图像中的一个，因此此功能的有用性可能值得怀疑，但反正我已经设法获得了一些我无法获得
深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.full_like
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使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。
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谷歌的智能AI聊天机器人Bard已免费开放申请，赶紧加入等待列表体验一把
2023年，真是一个Ai元年，随意ChatGPT的大火，各路网络巨头都按捺不住了，Google更是一度启动了红色警报，这是有史以来，谷歌感受到最大的压力，不过谷歌平时也并不是没有技术沉淀的，其实很最就已经有Ai智能自然语言机器人了，LaMDA甚至都已经有了情感了，所以谷歌与及Musk对Ai态度还是谨
物联网技术正在如何影响我们的生活？
大家好，我是一名物联网工程专业的学生！！！！想了解物联网工程的可以点击下方链接跳转点击这里----->物理网工程物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过互联网将各种物理设备、传感器、软件和网络连接起来，实现智能化、自动化和远程控制的网络系统。它将现实世界中的物体与互联网相连
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【教学赛】金融数据分析赛题1：银行客户认购产品预测（0.9676）
本人的方法只获得了0.9676的结果，希望您能在本人的程序基础上进行改进，以得到更佳的效果。如果有了更好的方法，欢迎在留言区告诉我，相互讨论。
详解 Tree-structured Parzen Estimator（TPE）
TPE（Tree-structured Parzen Estimator），是一种基于树结构的贝叶斯优化算法，用于解决黑盒函数的全局最优化问题。在每次试验中，对于每个超参，TPE 为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型 l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型 g(x)，选择 l(x)/g
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云原生在AI领域其实也有很多的应用方向，最突出的是弹性部署、自动化和可维护性、安全和隔离。
