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天津方言会话语音语料库为保护濒危方言提供了重要资源。该库包含1000小时真实对话录音，来自数百位不同背景的说话人，完整保留天津方言的语音特征和表达习惯。数据采用专业标准格式，支持语音识别模型训练、语言学研究及文化教学等多场景应用。该资源既助力人工智能技术突破方言识别瓶颈，也为传承地方文化提供了活态样本，具有重要的学术价值和应用前景。
大家好，我是南木，专注AI技术落地与学习规划的博主。本文将基于官方路线图、核心代码解析和企业级实战案例，全面解读PyTorch未来3年的技术方向，包含「动态计算图优化全方案」「自动并行工业化实践」「硬件适配指南」三大部分，同时需要学习规划、论文指导、就业指导、技术答疑、岗位内推和系统课程学习的同学 欢迎扫码自取。
MoE架构的核心价值不是“炫技”，而是**“用有限硬件实现大模型能力”的工程智慧**通过稀疏激活打破参数量壁垒，通过专家并行降低硬件成本，通过动态路由提升推理效率。对中小团队而言，掌握MoE是“弯道超车”落地千亿级大模型的关键。如果大家在MoE训练中遇到“负载均衡调试、专家并行配置、推理延迟优化”等问题，欢迎在评论区交流，我会定期分享踩坑经验。我是南木 提供人工智能系统课程学习、学习规划和就业指导
《SAIL-Recon：基于视觉定位增强的大规模场景回归方法》提出了一种高效处理大规模图像集的前馈式SfM方案。传统基于学习的SfM方法面临输入图像增多时计算量剧增的瓶颈，SAIL-Recon创新地通过整合视觉定位能力，先利用少量锚点图像构建紧凑的神经场景表示，再以此为基础快速回归所有图像的相机位姿和三维结构。实验表明，该方法在Tanks&Temples等数据集上仅需数分钟即可处理数千张图
本文详细介绍了大模型的基本范式与核心应用，重点解析了messages和tools两大核心参数，以及RAG检索增强生成和ReAct推理行动两大范式。通过翻译和计算器实例，展示了调优提示词、增加调用次数和模型微调三种主要应用方式，并强调大模型应用需结合业务场景，不能盲目依赖技术本身。文章旨在帮助读者理解大模型工作原理，降低入门门槛，为实际应用提供指导。
气候变化不是遥远的“未来式”——2023年欧洲夏季高温突破45℃，2024年中国华南暴雨引发洪灾，北极海冰面积创历史新低……这些极端事件的背后，是地球系统“代谢紊乱”的信号。传统气候变化预测依赖数值模型（如CMIP6），但面临计算成本高、数据融合难、因果解释弱的痛点。而AI（尤其是大语言模型）的出现，为解决这些问题提供了新工具——但AI不是“魔法盒”，它需要**精准的“指令”**才能理解地球的复杂
微软推出Agent Lightning框架，实现AI Agent与强化学习训练完全解耦。采用"Training-Agent"解耦架构和LightningRL算法，支持任何AI Agent的无缝训练，无需代码修改即可提升性能。实验证明其在Text-to-SQL、RAG和数学问答等任务上表现稳定，有望成为AI Agent训练的新范式，推动智能体能力迭代升级。
这两年，大模型从实验室里的高冷研究，走到每个程序员、学生、转行者的聊天框和职业规划表里。
当 DeepSeek、MCP、Agent 这些名字像潮水般涌入你的视野，是不是既期待又有些迷茫？别慌，这正是你已经迈入智能体元年的信号！
参考链接：论文地址GitHub地址题目End-to-End Object Detection with Transformers摘要将目标检测任务转化成序列预测任务，使用transformer编码器-解码器结构和双边匹配的方法，由输入图像直接预测得到预测结果序列。和SOTA的检测方法不同，没有proposal（Faster R-CNN），没有anchor（YOLO），没有center（Center
单个特征（变量）的线性回归模型房子的价格仅由房子的大小决定，如图：多个特征（变量）的线性回归模型房子的价格由房子的大小，房子有多少个卧室，房子有几层，房子住了多少年共同决定，如图：x
在分类任务中，我们常用精确率（Precision）和召回率（Recall）来评估模型的性能。然而这两个指标往往难以兼得，提高一个，另一个可能就会下降。这篇文章将带你深入理解二者之间的权衡关系，并揭示如何通过调整“阈值”在它们之间找到最佳平衡点。
import os from PIL import Image folder_path = 'F:\\PetImages\\test_image' extensions = [] for fldr in os.listdir(folder_path): sub_folder_path = os.path.join(folder_path, fldr) for filee in os.listdir
【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程
理解一下这个loss到底是什么，根据查阅相关资料和程序分析，这个loss应该是这个批次，即这64个十维向量输出的所有概率损失求平均或者求和得到的，根据球的的这个损失使用后续的优化算法找到使其梯度下降的最快的方向，这里这个梯度的求取是矩阵梯度的运算，这个在高等数学和线性代数中并没有深入了解过，但可以类比一下微积分里梯度的概念，只不过微积分是连续的函数，矩阵是离散的数据，这样的数据也是可以求取梯度的。
一文搞懂AI Agent：从基础概念到DeepSeek、Manus实践指南(建议收藏学习)
来源: 新智元本文约1700字，建议阅读5分钟根据研究人员的最新发现，神经网络对数据的要求，居然比神经符号模型还要低！[ 导读 ]DeepMind最新的研究结果再一次打破了传统认知——...
model.py中的model = Model(input = inputs, output = conv10)修改为model = Model(inputs = inputs, outputs = conv10)
一些神经网络模型的调参技巧
系列文章目录文章目录系列文章目录霍夫直线变换1. 理论2. OpenCV实现3. 概率霍夫变换扩展资料霍夫圆变换1. 理论2. OpenCV实现霍夫直线变换函数： cv.HoughLines(), cv.HoughLinesP()1. 理论如果你能以数学形式表示一个形状，霍夫变换就可以检测出该形状。它可以检测形状，即使该形状是破碎或扭曲了一点。我们来看看霍夫直线变换是如何工作的。一条直线可以表示成
一旦模型、数据集、损失函数和优化器准备完成后，我们就可以开始训练模型了。在本节中，我们将学习如何正确训练和评估深度学习模型。
在本文中，将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助
但是有一个不能忽略的问题就是：在训练集不充分的情况下，缺少某个维度的条件概率时，（例如，如果P ( X ( 1 ) = 1 ∣ Y = 1 ) P(X^{(1)}=1|Y=1)P(X (1)=1∣Y=1)为0的话）那么在预测的时候，将会产生很大的错差。后验概率（Posterior Probability）：在一个事件发生后，人们分析计算导致该事件发生的各种原因的各自概率。朴素贝叶斯法分类时，对给定
1. 文本情感分析简介何谓文本情感分析，其实很简单，利用算法来分析提取文本中表达的情感。例如分析一个句子表达的好、中、坏等判断，高兴、悲伤、愤怒等情绪。如果能将这种文字转为情感的操作让计算机自动完成，就节省了大量的时间。对于目前的海量文本数据来说，这是很有必要的。2. 文本情感分析分类文本情感分析主要有三大任务，即文本情感特征提取、文本情感特征分类以及文本情感特征检索与归纳。而关于文本情感分析的方
近年来，有很多新型的机器学习技术受到人们的广泛关注，也在解决实际问题中，提供了有效的方案。这里，我们简单介绍一下深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习、以及元学习，让大家可以明确机器学习的方向都有哪些，这样再选择自己感兴趣或擅长的研究方向，我觉得这是非常理智的做法。▌深度学习不同于传统的机器学习方法，深度学习是一类端到端的学习方法。基于多层的非线性神经网络，深度学习可以从原始
P8机器学习笔记--李宏毅（卷积神经网络CNN）最大池化
弱监督语义分割因其较低的人工标注成本而受到广泛关注。本文旨在解决基于边界框标注的语义分割问题，即使用边界框注释作为监督来训练准确的语义分割模型。为此，我们提出了亲和力注意力图神经网络（A2GNN）。按照先前的做法，我们首先生成伪语义感知的种子，然后基于我们新提出的亲和力卷积神经网络（CNN）将其形成语义图。然后，构建的图被输入到我们的A2GNN中，其中一个亲和力注意力层被设计用来从软图边缘获取短距
要使用 Jupyter Notebook 绘制一个神经网络的结构图，可以使用 `torchsummary` 库中的 `summary` 函数。该函数可以显示模型的结构以及每一层的输出形状等信息。
其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图
目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（BackPropagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要采用误差修正算法，识别对象种类多时，随着网络规模的扩大，需要的计算过程较长，收敛缓慢而不稳定
特征工程是构建机器学习模型最重要的方面之一。在本文中，我将通过一个实际示例讨论如何从 DateTime 变量中提取新特征以提高机器学习模型的准确性。从日期中提取特征一些数据集提供了日期或日期时间字段，通常在为机器学习模型构建输入特征时会被删除（除非您正在处理时间序列，显然 ????）。但是，DateTime 是可用于提取新特征的，这些新特征可以添加到数据集的其他可用特征中。日期由日、月和年组成。
1.背景介绍随着计算能力的不断提高和深度学习技术的发展，神经网络在图像生成领域取得了显著的进展。图像生成是计算机视觉领域的一个重要方面，它涉及到生成新的图像、改进现有图像以及创造新的艺术作品。在这篇文章中，我们将探讨神经网络在图像生成领域的艺术创新，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤、数学模型公式详细讲解、具体代码实例和详细解释说明、未来发展趋势与挑战以及附录常见问题与解..
决策树（Decision Tree）是一种经典的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题中。它以树的形式来表示决策过程，通过一系列的条件判断（节点）和决策（叶子节点）来进行预测。决策树的优点是简单直观，易于理解和实现，且在许多实际场景中表现良好。本篇文章将深入探讨决策树的基本概念、构建过程、常见算法以及其应用，并通过实际的代码示例来帮助你更好地理解决策树。
循环神经网络（RNN），长短期记忆单元（LSTM）
一般来说，神经网络模型实验重复多次，但最终结果仍然有较大波动时，应该从三个方面结果：种子、初始点、优化器。其中种子的固定尤为关键，应在代码中加入下列种子固定代码def setup_seed(seed):random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)torch.b
该算法利用时空正交性的概念，分别处理了混沌序列的时间动力学和空间非线性（复杂性）。将所提出的RBF体系结构用于Mackey Glass时间序列的预测，并将结果与标准RBF进行了比较。受架构改进的启发，随着时空算法领域的发展，引入了RBF神经网络的扩展。该算法利用时空正交性的概念，分别处理了混沌序列的时间信号（动力学）和非线性（复杂性）。3） 为了显示所提出的时空RBF-NN（STRBF-NN）所实
我们都知道神经网络模型中使用激活函数的主要目的是将非线性特性引入到我们的网络中，强化网络的学习能力。激活函数应用于隐藏层和输出层中每个节点的称为 z 的输入加权和（此处输入可以是原始数据或前一层的输出）。在本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。在看完本文章后，你可以将清楚地了解何时使用哪种激活函数，并了解不同激活函数的定义。神经
Q1:PC如何接收到wifi模块发送过来的信息？A1:可以通过python的socket模块，在某个端口建立服务器监听信息，当然发送和监听的端口号要一致。Q2:如何将数据在界面上显示？A2:pyqt5模块可以很好上手开发一些简单的小应用，可以将数据在上面显示，自学一天就好了。Q3:为什么单片机发送过来的数据跟我想要的不一致？A3:单片机发送的是字节流，想要显示还要转码decode(‘utf-8’)
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言本文分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。除此之外，本文介绍了每种潜在问题的产生后果或现象，并提供了常规做法。作者：风影忍着@知乎(已授权)编辑：CV技术指南文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/285601835.
1.背景介绍气候变化是当今世界最紧迫的环境问题之一，它对生态系统、经济发展和人类生活产生了深远影响。气候变化的主要原因是人类活动导致的大气中碳 dioxide(CO2)浓度的增加，这导致了全球温度上升和其他气候模式的变化。因此，研究气候变化并找到有效的应对措施至关重要。气候变化研究涉及到许多科学领域，包括气候科学、大气科学、地球物理学、生物学等。这些领域的研究者需要处理大量的气候数据，以识...
目录11.SparkMLlib神经网络算法11.1 人工神经网络算法11.2 算法源码分析11.3 应用实战11.3.1 数据说明11.3.2 测试函数代码11.3.3 代码详解11.SparkMLlib神经网络算法11.1 人工神经网络算法（1）人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Networks——ANNs）提供了一种普遍而且实用的方法，来从样本中学习值为实数、离散或
共轭梯度法是介于梯度下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，既克服了梯度下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算海塞矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。共轭梯度法的迭代公式如下所示：使用共
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