人工智能发展史
1982年，马尔（David Marr）发表代表作《视觉计算理论》提出计算机视觉（Computer Vision）的概念，并构建系统的视觉理论，对认知科学（CognitiveScience）也产生了很深远的影响。通过误差的梯度做反向传播，更新模型权重, 以下降学习的误差，拟合学习目标，实现'网络的万
数据结构详解---顺序表
数据结构线性表中的顺序表详细讲解
在亚马逊云科技上利用Agent和生成式AI写小说（下篇）
Amazon Bedrock Agent 是亚马逊云科技推出的一项生成式AI功能，它利用生成式AI（Generative AI）帮助开发者构建能够跨多个系统和数据源执行任务的智能应用程序。通过 Amazon Bedrock，开发者可以轻松地接入预训练的大模型，并通过 Agents 赋能应用程序，实现
opencv-python图像增强七：图像亮度对比度饱和度调整
在图像处理领域，对比度、亮度和饱和度是影响图像视觉效果的重要因素。合理调整这三个参数，可以使图像更具表现力，满足不同场景的需求。本文将带领大家使用OpenCV，这一强大的开源计算机视觉库，轻松实现图像对比度、亮度和饱和度的修改。本文将从基础知识入手，详细介绍如何使用OpenCV对图像进行操作，包括对
生成式AI时代，让Amazon Q 帮助我们编写代码～
总的来说，Amazon Q作为现代云计算时代的智能编程助手，凭借其强大的功能和便捷的用户体验，帮助企业和开发者更加高效地应对日益复杂的技术挑战。利用Amazon Q，企业能够在快速上云的过程中显著减少开发成本、提升代码质量，并推动业务创新。展望未来，Amazon Q将继续进化，推出更多功能支持，为用
基于YOLO的植物病害识别系统：从训练到部署全攻略
使用Kaggle上的植物叶片病害数据集，包含多种植物叶片的病害图像和标注。数据集下载链接：https://www.kaggle.com/datasetsYOLO (You Only Look Once) 是一种快速准确的目标检测模型。YOLOv8/v7/v6/v5 是不同版本的YOLO模型，性能和速
ai工具推荐系列：文生图，图生图工具liblibAi
介绍一款比较专业的文生图工具
生物研究新范式！AI语言模型在生物研究中的应用
尽管生物学从根本上依赖于物理实体（蛋白质、基因和细胞）的特性，但我们对该领域的理解是通过科学论文、教科书、网页等以自然语言记录的。因此，人们越来越有兴趣使用自然语言模型，让生物学研究人员可以轻松访问这些书面资源中包含的大量生物学信息。此外，自然语言模型可以通过来自其他模态（例如图像或基因序列）的数据
探秘The Pile：大规模、多领域的人工智能训练数据集
探秘The Pile：大规模、多领域的人工智能训练数据集 the-pile项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/the-pile 是一个由EleutherAI社区构建的开源数据集，旨在为自然语言处理（NLP）模型提供丰富、多样化的训练素材。该项目的核心理念是提
智谱AI最新开源模型CHATGLM4-9B试用
具备 1120 * 1120 高分辨率下的中英双语多轮对话能力，在中英文综合能力、感知推理、文字识别、图表理解等多方面多模态评测中，GLM-4V-9B 表现出超越 GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max 和 Claude 3 Opus 的卓
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 Task1-机器学习初认识
作为一个技术小白，我的逻辑可能并不严密，专业知识并不丰富，但还是想通过这样的一种输出方式，谈谈自己的感受和理解，在写文章的同时帮助自己梳理思路，也为大家提供一点见解。机器要找一个函数 f，其输入是可能是种种跟预测 PM2.5 有关的指数，包括今天的 PM2.5 的数值、平均温度、平均的臭氧浓度等等，
torch.nn.Linear的维度变换过程详解（有图有公式有代码）
当初在学习nn.Linear时了解到的博客都是关于一维变换的，比如输入3通道，输出6通道；又比如得到（3，4，4）的特征图，需要进行拉平为（48，）的向量，然后通过nn.Linear（48，10）得到10个输出（分类任务很常见）。nn.Linear除了可以进行分类，主要的作用就是改变维度便于下一个卷
24华数杯ABC题初步思路＋选题想法！！！！
请注意，这只是一个非常简化的示例，实际的解题过程需要更复杂的数据处理和模型建立。您需要根据具体的数据结构和问题要求来调整和完善代码。由于这是一个数学建模问题，实际的解决方案可能需要使用专业的数学建模软件和优化工具。请注意，这只是一个非常简化的示例，实际的解题过程需要更复杂的数据处理和模型建立。通过以
AI：246-YOLOv8改进 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM的设计与应（超级涨点）（附yaml文件+添加教程）
在本文中，我们详细探讨了如何在YOLOv8中引入轻量级跨尺度特征融合模块（CCFM），旨在提升目标检测模型的性能。CCFM模块通过利用深度可分离卷积和自适应通道注意力机制，有效融合不同尺度的特征。CCConv：一个轻量级的深度可分离卷积单元，旨在减少计算复杂度。特征融合：通过卷积操作和自适应通道注意
【51单片机】让AI识别电路图,帮你进行编码（以51单片机为例）
本文主要讲的是 AI大模型+51开发板的使用方式.这里使用的AI大模型使用的是。（两个前提：1.、2.今天测试了一下识别图片的能力，能力还是可圈可点的。
OpenCV库学习之cv2.putText函数
是 OpenCV 库中的一个函数，用于在图像上绘制文本。通过指定文本内容、位置、字体、大小和颜色等参数，可以在图像上添加注释或标签。
深度学习笔记 # Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
从零基础开始深度学习
英伟达市值一周蒸发4060亿美元，AI时代「卖铲人」怎么就不香了？
对于这家价值 2.5 万亿美元的巨头来说，这些跌幅也向投资者展示了一个更为紧迫的问题：它的波动性现在远远超过了谷歌、苹果、微软、Meta 等美股六巨头，甚至让上蹿下跳的比特币，都显得平静了许多。英伟达上周的「成绩单」，证实了市场的乐观预期。多年来，英伟达在 GPU 和 CUDA 上的投入让它构建了一
20240910 每日AI必读资讯
Baszucki 描绘了一个设想的场景：例如在一个虚拟的 D&D 游戏中，游戏世界可以随着地牢主的描述而即时生成，玩家的每一个行动都能实时影响环境的变化。-Mini-Omni不仅在语音识别（ASR）和语音生成（TTS）任务中表现优异，在多模态任务（如TextQA、SpeechQA）上也具备强大的推理
YOLOv8改进：利用UNetV2主干网络提升图像分割检测性能
YOLOv8模型作为目前最先进的目标检测算法之一，在精度和速度方面取得了显著进步。然而，YOLOv8模型的图像分割性能仍有提升空间。本文介绍了一种利用UNetV2图像分割网络作为主干网络来改进YOLOv8模型的图像分割检测性能的方法，该方法可以有效提升YOLOv8模型的分割精度和语义分割能力。利用U
