AI好学吗？我能学会吗？
人人都能上手AI，根据你的需要进一步针对性的学习之后，人人都能掌握AI。
LSTM网络实现洪水预报原理附完整Matlab代码
详细介绍了LSTM神经网络的原理以及如何将其运用于水文预报之中，文章附有完整且详细注释的MATLAB代码。
Meta MovieGen AI：颠覆性的文本生成视频技术详解
近年来，生成式AI技术的发展迅猛，尤其是在文本生成图像、文本生成视频等领域。Meta公司近期推出的MovieGen AI，以其强大的文本生成视频能力震撼了整个AI行业。本文将详细解读Meta MovieGen AI的核心技术、功能特性及其在实际应用中的潜力。
稀疏促进动态模态分解（SPDMD）详细介绍以及应用
在机器学习和人工智能领域，SPDMD的应用场景广泛。它可用于图像处理和计算机视觉中的特征提取和降维.在时间序列分析中，SPDMD可以识别复杂数据中的主要趋势和周期性模式
办公AI推荐：阅读总结视频翻译文档文章等—包阅AI
包阅AI作为一款智能内容分析工具，正在改变我们获取和处理信息的方式。提高了学习和工作效率，还为用户提供了更深入、更全面的内容理解。在信息过载的时代，帮助我们在海量信息中快速找到所需的知识精华。
腾讯云2024年数字生态大会开发者嘉年华（数据库动手实验）AI+数据库电商解决方案
我相信，在未来的开发工作中，这样的实战经验将成为我宝贵的财富。TDSQL+HAI的推出，不仅代表了数据库技术的又一次革新，更对整个行业生态产生了深远的影响。通过安检-完成签到，开始逛。站在未来架构师的立场上回望腾讯云2024年数字生态大会的数据库动手实验，我看到的不仅是一项技术的展示，更是未来数据库
【AI大语言模型应用】使用Ollama搭建本地大语言模型
简单介绍什么是Ollama这玩意儿其实就是一个能够帮你快速启动并运行大语言模型的平台。你可以类比于Java中的Springboot+maven这个ollama是用go语言编写的，我对go语言了解不深，所以更细节的平台实现需要各位自行学习。目前这个ollama支持 windows、linux、maco
智启万象 | 2024 Google 开发者大会带你探索 AI 无限可能
2024 Google 开发者大会成功举办开发者们齐聚一堂共同探索技术突破与创新灵感想重温大会的精彩瞬间？现在就带你全方位回顾本次大会如何“智启万象”点击下方视频，观看 AI 亮点合集速览AI 时代，谷歌致力于助力中国出海开发者在全球舞台上取得成功。此次大会向开发者们展示了 AI、Web、Mobil
AI Commits: 一款革命性的IntelliJ IDEA插件
AI Commits是一款专为IntelliJ IDEA和Android Studio等JetBrains IDE设计的智能插件。它能够利用大型语言模型(LLM)分析git diff,自动生成准确、简洁的提交信息,极大地提高了开发效率。AI Commits为代码提交环节带来了革命性的变革。通过利用人
2024年华为杯数学建模研赛（D题） 建模解析| 地理综合 | 小鹿学长带队指引全代码文章与思路
我是鹿鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮2000+人完成了建模与思路的构建的处理了～本篇文章是鹿鹿学长经过深度思考，独辟蹊径，实现综合建模。独创复杂系统视角，帮助你解决研赛的难关呀。完整内容可以在文章末尾领取！在众多描述地理环境的变量中，请从附件数据中选取相关数据集，为降水量和土地利用/土地
简单明了的说明白PID算法和MPC算法原理和对比
适用范围：PID 控制器适用于较简单的系统和工业应用；而 MPC 更适合于需要考虑复杂约束和预测未来行为的系统。计算复杂度：PID 控制器计算简单，易于实现；MPC 控制器则需要解决优化问题，计算量较大。灵活性：PID 控制器灵活性较低，难以处理复杂的约束；MPC 控制器可以灵活地处理多种约束。控制
人工智能在医疗领域的十大应用场景
基于超过千亿精细化Token训练，满足高质量数据要求和精细化数据处理，为医学科研、临床辅助等方面进行赋能，新一代科研数据平台能够从AI阅读总结文献、自然语言病历搜索到智能数据加工、自动化统计分析、论文初稿智能生成等全面支持临床科研人员，将科研产出论文周期从6-12个月加速至1-2月。该大模型拥有38
单片机与人工智能：融合创新的未来之路
通过对单片机与人工智能的基础概念、融合技术、应用场景、面临的挑战以及未来发展趋势的分析，我们可以看到这一融合在推动科技创新和产业发展中具有巨大的潜力。未来，随着技术的不断进步和创新，单片机与人工智能的融合将在更多的领域得到广泛的应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。在单片机与人工智能的融合中
AI基本概念(人工智能、机器学习、深度学习)
一、概述ChatGPT 3.5是OpenAI在ChatGPT系列基础上进行改进的一款AI模型，它在自然语言处理方面展现出了非常强大的能力，能够进行对话、阅读、生成文本等多种任务。二、主要特点模型规模与参数：ChatGPT 3.5的预训练模型包含了1750亿个参数，是目前最大的自然语言处理模型之一。多
AI学习指南深度学习篇-Adam的Python实践
Adam优化器的核心思想是计算梯度的动量以及梯度的平方动量，并利用这两个动量来调整学习率。初始化参数mt0mt0（一阶矩估计）vt0vt0（二阶矩估计）t0( t = 0 )t0（时间步长）β1β2β1β2（通常取值为0.9，0.999）ϵϵ（通常取小值以避免除零错误）参数更新tt1t =
斯坦福UE4 C++课学习补充22：AI行为树-寻路入门
会将其子节点的返回值反转。如果子节点返回成功，条件反转节点返回失败；如果子节点返回失败，条件反转节点返回成功。：会重复执行其子节点，直到满足指定的条件（如循环次数、子节点返回特定状态等）（通常是头部或眼睛的位置）。也指定一个具体的世界坐标来作为射线的起点。文件，添加我们所需要的模块。出于项目的规范统
思考为本，善用工具，巧用资源，是人类进步的基础——记一次0基础利用AI辅助开发项目
主动尝试、合理使用AI是关键。同时，找到适合自己的AI工具，才能真正融入日常工作，实现智能化生活与工作方式的升级。
文心智能体AI大师工坊体验记
这里对于你创建的智能体起到非常关键的作用，我使用后的体验就是，智能体名称既要有创意，又要有范围上的界限，目的是能够让智能体回答更加准确。文心智能体平台Agent Builder，是基于文心大模型的智能体构建平台，为开发者提供低成本的开发方式，支持广大开发者根据自身行业领域、应用场景，采用多样化的能力
十大开源的Cursor AI替代方案
从非常多功能的TabNine和Python优化的Kite，到强大的GitHub Copilot和完全开源的Codeium，这些工具各自具有不同的优势和能力。无论是Codex提供的高级AI、微软IntelliCode的无缝集成，还是基于云的Eclipse Che提供的灵活性，都有适合各种编码需求的开源
人工智能，机器学习，神经网络，深度学习，强化学习这些概念的联系和区别
人工智能是一个广泛的领域，包含了所有使机器看起来智能的技术。机器学习是 AI 的子集，使用算法让机器从数据中学习。神经网络是机器学习中的一种模型结构，模仿人脑的工作原理。深度学习是神经网络的子集，使用深层神经网络来处理更复杂的问题。强化学习是机器学习的一种，专注于通过环境反馈优化决策。
