【AI大模型】Transformer模型构建指南：轻松掌握核心技术
通过本专栏的博文，我们已经完成了所有组成部分的实现, 接下来就来实现完整的编码器-解码器结构. 接着将基于以上结构构建用于训练的模型.🍔 Tansformer模型构建过程的代码分析 nn.init.xavier_uniform演示:🍔 小结 学习并实现了编码器-解码器结
人工智能（四）-大模型搭建
上一篇讲了人工智能是怎么学习的，这一期开始作者会开始讲实践，首先就是要在本地搭建一个预训练的大模型，后面才可以进一步的对他进行微调、搭载agent、向量数据库，完成自己想要的模型。
【人工智能】线性回归
一、使用正规化方法计算下列样本的预测函数1. 没有归一化之前2. 归一化之后二、读取ex1data2.txt中的数据，建立样本集，使用正规化法获取（房屋面积，房间数量）与房屋价格间的预测函数1. 读取数据，建立样本集2. 设置X、y3. 计算theta三、读取ex1data1.txt中的数据，建立样
【TextIn：开源免费的AI智能文字识别产品（通用文档智能解析识别、OCR识别、文档格式转换、篡改检测、证件识别等）】
TextInAPI文档。致力于为企业、开发者及个人用户提供一站式智能文字识别服务。TextIn智能文字识别引擎可以从图像和PDF文档中提取印刷、手写、印章、公式、表格、图片等富文本信息，支持50+多语言识别，众多文档类型，包括商业文件、发票、账单、收据、名片和海报。在财务共享系统中可以从混贴的发票中
山东大学数字图像处理实验（一） 计算机学院
设计一个Sigmoid函数，实现对象对比度调整，并使得调整幅度可通过参数控制。使用opencv窗口系统的slider控件，交互改变Sigmoid函数的参数，实现不同程度的对比度调整。给定一张4通道透明图像a.png,从中提取alpha通道并显示，并用alpha混合，为a.png替换一张新的背景（背景
探索AI降重解决方案：十大工具助你轻松减少论文AIGC率
在学术写作中，降低AIGC率是确保论文原创性的关键。本文介绍了十款高效的AI降重工具，包括笔灵AI去痕、火龙果写作、小微智能写作等，它们通过不同的技术手段帮助用户优化文本，显著降低AIGC痕迹，提升内容的原创性，适用于学生、作家和内容创作者。这些工具的使用，不仅可以提高写作效率，还能确保论文顺利通过
前端开发在AI时代如何保持核心竞争力
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，前端开发领域正经历着前所未有的变革。AI辅助开发工具、自动化测试框架、智能代码补全等技术的出现，极大地提高了开发效率，同时也对前端开发人员的技能和角色提出了新的要求。在这个背景下，前端开发人员如何保持并提升自身的核心竞争力，成为了一个值得深入探讨的话题。本文将分析
20240927 每日AI必读资讯
我们最近发布的语音到语音转换和OpenAI O1标志着交互和智能的新时代的开始——这些成就是由你们的聪明才智和手艺实现的。在这个过程中，AI会通过多次尝试得到反馈。这个阶段的重点是让AI明白哪些地方出错了，并且不会只做一些很小的、无关紧要的修改，而是能够真正找到并改正大的错误。这一成功证明了我们出色
【代码复现训练】Vision Transformer(ViT)
尝试使用ViT做一个简单的花卉分类任务，默认使用ViT-B/16模型
从零入门AI篡改图片检测（金融场景）#Datawhale十月组队学习
本次比赛包含攻防两大赛道，分别聚焦大模型自身安全和大模型生成内容的防伪检测，涉及信用成长、凭证审核、商家入驻、智能助理等多个业务场景，覆盖机器学习、图像处理与计算机视觉、数据处理等多个算法领域，旨在聚合行业及学界力量共同守护AI及大模型的安全，共同推动AI安全可信技术的发展。感觉这种比赛越来越卷，数
张量分解(3)——CP分解
张量分解第三节，详细解释了何为CP分解，CP分解的公式，如何优化CP分解中参数。
2025/26国际AI顶会介绍和链接——持续更新中
人工智能：AAAI: AAAI-24 - AAAINIPS：2024 Conference (nips.cc)IJCAI: IJCAI 2024 – Jeju (ijcai24.org)ICML: 2024 Conference (icml.cc)视觉领域：CVPR: 2024 Conference
[Pytorch案例实践005]蚂蚁&蜜蜂图像分类
pytorch实现蚂蚁&蜜蜂图像分类
【AI大模型】Kimi API大模型接口实现
Kimi API 是一套基于RESTful风格的大模型调用接口，支持文本生成、语音合成、图像识别等任务。开发者可以通过简单的API调用，快速地将AI大模型功能集成到自己的应用中。多模型支持：支持多个大语言模型如GPT、BERT等。多任务支持：支持文本生成、语义分析、代码生成、图片识别等。高并发处理：
什么是生成式人工智能
然而，与学习模式并根据这些模式做出预测或决策的传统机器学习模型不同，生成式人工智能更进一步——它不仅从数据中学习，还创建模仿输入数据属性的新数据实例。应用程序和用例非常广泛。生成式人工智能可用于根据特定作者的风格创作短篇故事，生成不存在的人的真实形象，以著名作曲家的风格创作交响乐，或者从简单的文字描
【深度学习|地学应用】人工智能技术的发展历程与现状：探讨深度学习在遥感地学中的应用前景
【深度学习|地学应用】人工智能技术的发展历程与现状：探讨深度学习在遥感地学中的应用前景
生成式人工智能工程师认证，感觉可以拿下
最近听说百度智能云推出了“生成式人工智能工程师认证”，我还挺感兴趣的。作为一个在AIGC领域打拼的人，大家都知道，大模型这些年是真的火，从ChatGPT到各类国内外的大模型，感觉不学点东西就要被行业甩下了。所以听到有这么个认证，我第一反应是——这是不是个不错的学习机会？
15分钟学Python 第1天：Python简介与环境配置
Python由荷兰程序员Guido van Rossum于1989年开发，并于1991年首次发布。简洁易读：Python的语法设计清晰，使得代码容易读懂和维护。可扩展性：支持多种编程范式，包括面向对象、函数式和命令式编程。丰富的库：Python拥有丰富的标准库和第三方库，使得编程效率大大提高。社区支
人工智能：重塑生活与工作的未来引擎
随着科技的飞速发展，人工智能技术在医疗、企业和日常生活中得到广泛应用，为各领域带来巨大变革。在医疗行业，人工智能用于病例诊断和药物研发等，为医学研究和临床治疗提供新方法。在企业中，通过数据分析和智能决策提升运营智能化和效率。日常生活里，智能语音助手、自动驾驶汽车和智能家居成为必备物品。本文探讨了人工
人工智能 (AI) 应用：一个异常肺呼吸声辅助诊断系统
本文提出的Multi-breath模型在ICBHI 2017数据集上取得了59.2%的Score，优于现有轻量级模型，可以很好地提高自动异常呼吸音分类的准确性。
