DB4AI: 数据库驱动AI
DB4AI是指利用数据库的能力驱动AI任务，实现数据存储、技术栈的同构。通过在数据库内集成AI算法，令openGauss具备数据库原生AI计算引擎、模型管理、AI算子、AI原生执行计划的能力，为用户提供普惠AI技术。
NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比：TextRank vs Seq2Seq vs BART
本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3 种不同文本摘要策略：老式的 TextRank（使用 gensim）、著名的 Seq2Seq（使基于 tensorflow）和最前沿的 BART（使用Transformers ）
舍友居然偷偷在看这篇文章入门【机器学习】
kiko力求用最通俗的语言和实战案例来解释机器学习的相关内容！
开启AI世界的大门 —— 从人工智能到计算机视觉
开启AI世界的大门 —— 从人工智能到计算机视觉目录开启AI世界的大门 —— 从人工智能到计算机视觉1. 关于人工智能1.1 初识人工智能1.2 人工智能的三大核心要素1.3 人工智能关系圈2. 计算机视觉（Computer Vision）2.1 初识CV2.2 深度学习与CV及CV的
openCV 实现用 python 画线、画矩形、画圆、画椭圆、画多边形
🍊在我进行物体检测，或者做一些目标识别的过程中，当我检测到目标时，怎么样来说明我们检测的东西是什么呢？在这个过程中我们就可以采用一些 openCV 的绘图函数来进行标注，比如当我们识别到一个长方形时，我们就可以画一个矩形来把我们识别到的目标给框起来，让它与视频
计算机设计大赛材料准备讲解
计算机设计大赛材料描述，冲冲冲
从零到一实现神经网络（python）:二
由单层感知机中的信号传递机制过渡到神经网络中的信号传递机制，通过一个包含2个隐藏层的4层神经网络实现了前向信号传播，介绍了sigmoid激活函数以及输出层经常用于误差计算的softmax函数
100天精通Python（基础篇）——第33天：数学相关模块【文末送书两本】
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对话阿里巴巴副总裁贾扬清：追求大模型，并不是一件坏事
即使你是一名好的架构师，也需要和人一起沟通、一起迭代、一起解决问题，这是今天我们任何一个角色都需要具备的技能。
MultiMAE：一种简单、灵活且有效的 ViT 预训练策略
Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders (MultiMAE)，也是一种预训练策略，可以对掩码进行自动编码处理并执行多模态和多任务的训练。
【YOLOv5-6.x】通过设置可学习参数来结合BiFPN
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学习笔记：深度学习（2）——BP神经网络
梳理BP神经网络、MLP的理论基础和算法推导。
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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（2）
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【进阶篇】全流程学习《20天掌握Pytorch实战》纪实 | Day02 | 图片数据建模流程范例
不定期学习《20天掌握Pytorch实战》，有兴趣就跟着专栏一起吧~
python数据分析基础009 -利用pandas带你玩转excel表格（下篇）
文章要点🍺前言💦（一）利用pandas对数据求和，算平均数💨1. 在excel表格中实现💨2.在pandas中进行实现💦（二）消除重复数据💨1.在excel中进行实现💨2.在pandas中实现💫2.1 利用pandas将重复的数据筛选出来💦（三）数据转置💨1.在excel中进行实
openGauss AI能力升级，打造全新的AI-Native数据库
数据库与AI结合起来会迸发出什么样的火花？不同的数据库厂商、开源社区、高校师生们的理解也都不尽相同。虽然在精确的概念上难以形成统一的标准，但是在总体的演进思路上却是一致的。对于openGauss来说，自从在社区开源第一个版本开始，openGauss便不断地在该领域演进并贡献代码，对于此次开源的ope
神经网络学习小记录70——Pytorch 使用Google Colab进行深度学习
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自动化的机器学习：5个常用AutoML 框架介绍
AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。
智能算法与传统算法
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