人工智能发展简史 | 梦开始的地方：M-P模型
追溯人工神经网络的源头，是由神经生理学家麦卡洛克（Warren S. McCulloch）与自学成才的数学家皮茨（Walter Pitts）提出的神经网络逻辑演算模型。1943年，McCulloch 和 Pitts 一同发表论文《神经活动内在思想的逻辑演算》（A logical calculus o
2024最新AI软件AI绘画系统源码，支持GPT-4、o1推理大模型使用/AI换脸/自定义AI智能体
人工智能技术的迅猛发展引起了广泛关注，众多AI应用如语言模型、绘图和视频制作已经在各个行业中得到了广泛应用。SparkAi创作系统是一款基于ChatGPT和Midjourney开发的智能问答和绘画系统，提供一站式 AI B/C 端解决方案，AI大模型提问、AI绘画、专业版AI视频生成、文档分析、多模
如何运用AI工具优化写作过程，提升语言润色、排版及格式调整的效率，掌握SCI期刊的投稿流程及策略，提高投稿成功率
旨在帮助学员系统掌握从选题到投稿的全过程，提高论文撰写效率与质量，尤其是在当今AI技术迅速发展的背景下，如何利用现代AI工具辅助科研写作与投稿。将结合理论讲解与实际操作，深入探讨论文写作的核心技巧与技术要点，内容涵盖选题、文献调研、实验设计、数据分析、论文结构及语言规范等重要环节。将学会通过AI工具
【人工智能绪论】一次性搞懂什么是AIGC！
全新的时代，AIGC（Artificial Intelligence Generative Content，即人工智能生成内容）正在重新塑造着内容创作生态。当常识能被机器识别，当艺术被重新定义，当创意不再需要人工，广告营销行业将迎来一场生产变革巨浪。数英将持续聚焦AIGC领域，通过资讯分享、认知科普
Java生成图片_基于Spring AI
过去，使用Java编写AI应用时面临的主要困境是没有统一且标准的封装库，开发者需自行对接各个AI服务提供商的接口，导致代码复杂度高、迁移成本大。如今，Spring AI Alibaba的出现极大地缓解了这一问题，它提供了兼容市场上主流生成任务（如文本生成、图像生成等）的标准化Java接口，极大简化了
ComfyUI-MuseTalk部署依赖mmcv
ComfyUI-MuseTalk运行时，默认安装依赖mmpose必须依赖mmcv才能正确执行。MMPose 是一款基于 PyTorch 的“人体姿态”分析的开源工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一。mmcv是用于训练深度学习模型的基础库。
深入探讨生成对抗网络（GANs）：颠覆传统的AI创作方式
生成对抗网络（GANs）作为一种创新的生成模型，正在不断推动人工智能的发展。通过对抗训练的机制，GANs不仅在图像生成领域取得了显著的进展，也在其他多个领域展现出巨大的潜力。随着技术的不断进步，GANs将在未来的智能创作中发挥更加重要的作用。
AI商业模式与产品设计原理与代码实战案例讲解
AI商业模式与产品设计原理与代码实战案例讲解人工智能 (AI) 正以惊人的速度重塑着各行各业，也催生了无数创新的商业模式和产品。从自动驾驶汽车到个性化医疗，从智能家居到金融科技，AI 的应用已经渗透到我们生活的方方面面。然而，成功打造一款 AI 产品并非易事，需要深刻理解 AI 技术、商业模式和产品
AI时代的程序员：如何保持并提升核心竞争力
随着人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展，编程行业正经历深刻变革。AI辅助编程工具如ChatGPT等提升了开发效率，但也引发了部分程序员对工作被取代的担忧。面对这一趋势，程序员可以选择深耕特定领域，或广泛学习多样化技能，以适应技术变化。此外，创造力、沟通能力和问题解决能力等软技能，将成为AI无
人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？
例如，从传统的编程语言到新兴的人工智能相关语言和框架，如 Python 在机器学习领域的广泛应用，以及 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架的不断更新，都要求程序员不断跟进学习。例如，程序员与生物医学专家合作开发医疗人工智能应用，与教育专家合作开发智能教育软件，通过跨领域的合作，程序
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力
本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。我们不仅会讨论理论概念，还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。
# Windows环境下VSCode + Jupyter + Conda的AI学习环境配置指南
确保已安装`ipykernel`，可以通过运行`conda install ipykernel`来安装。3. 安装完成后，打开命令提示符（CMD），输入`conda --version`确认安装成功。：尝试使用`pip install [包名]`替代`conda install [包名]`。Jupy
LYT-Net——轻量级YUV Transformer 网络低光照条件图像修复
低光照图像增强（LLIE）是计算机视觉（CV）领域的一个重要且具有挑战性的任务。在低光照条件下捕获图像会显著降低其质量，导致细节和对比度的丧失。这种退化不仅会导致主观上不愉快的视觉体验，还会影响许多CV系统的性能。LLIE的目标是在提高可见度和对比度的同时，恢复暗环境中固有的各种失真。低光照条件指的
机器学习——解释性AI（Explainable AI）
机器学习——解释性AI（Explainable AI）解释性AI（Explainable AI）——让机器学习模型更加透明与可信什么是解释性AI？解释性AI的常见方法示例代码：使用SHAP解释随机森林模型示例代码：使用LIME解释随机森林分类器解释性AI的优势结语解释性AI（Explainable
【AI第四次工业革命】
2024 年诺贝尔物理学奖的颁发，不仅是对 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton 个人成就的认可，更是对整个机器学习和神经网络领域研究者的鼓励。这一事件标志着人工智能技术在科学研究中的重要地位，也预示着未来科学研究的新趋势。随着人工智能技术的不断发展和应用，它将
＜使用生成式AI对四种冒泡排序实现形式分析解释的探讨整理＞
/冒泡排序实现1——不常用（这个版本两层for循环分别是i++、j++）// 声明三个整型变量i、j和temp用于循环控制和交换元素for (i = 0;i < n - 1;i++) { // 外层循环，从数组的第一个元素开始遍历到倒数第二个元素j < n;j++) { // 内层循环，从当前外层循
20240923 每日AI必读资讯
StoryMaker 可以通过文本提示控制生成图像的背景、姿势和风格，使得用户可以根据不同的场景需求生成符合叙事需求的图像序列。- 该模型支持包括服装交换、角色插值等功能，并能与其他生成插件（如 LoRA、ControlNet）集成，提供多样化的生成应用场景。- 能直接将游戏截图作为输入，通过视觉语
浅谈人工智能之python调用通义千问API
第一步：我们登录第二步：点击界面上查看我的API-KEY第三步：在跳出来的界面中，点击创建API-KEY第四步：在跳出来的界面中，在描述中输入“test”，然后点击确定第五步：我们可以看到我们创建的API-KEY至此，我们创建完成API-KEY。
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软件开发是一项创造性的工作，但其中也包含着许多乏味的任务。其中最乏味的莫过于编写“单元测试”了，开发写测试代码用于验证软件组件是否按预期工作。单元测试有助于开发人员尽早发现缺陷并确保代码能够得到维护。理想的情况是，编写程序的开发人员在编写代码的同时编写单元测试。但是编写单元测试是软件开发中的繁琐工作
ai扩图在哪里打开？小白也能轻松操作的五款ai扩图软件
是一款操作简便的AI扩图工具，它能够分析出图片中的元素，在放大的过程中，不仅能够很好的保留图片中的重要元素，还能够智能识别对元素进行扩展。别担心，我们可以借助AI扩图工具提升毕业照的分辨率，增强它的细节，为它添加艺术效果，让我们的毕业照焕发新生！这款软件能够通过简单的指令，生成独特的图像和艺术作品，
