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目录 1.前言 1.DAMODEL（丹摩智算） 2.平台特性 3.DAMODEL算力配置 4.创建GPU云实例 5.创建GPU云实例步骤 6.创建完成（存储路径及特性） 7.实例的创建与使用 8.数据上传 9.内置JupyterLab的使用 10.本地连接使用DAMODEL实例 11.通过不同工具连接 1.前言 1.DAMODEL（丹摩智算） DAMODEL（丹摩智算）是专为 AI 打造的智
1. 前言 1. 1 丹摩智算平台 DAMODEL（丹摩智算）是专为 AI 打造的智算云，致力于提供丰富的算力资源与基础设施助力 AI 应用的开发、训练、部署。 平台特点： 超友好！配备 124G 大内存和 100G 大空间系统盘，一键部署，三秒启动，让 AI 开发从未如此简单！ 资源多！从入门级到专业级 GPU 全覆盖，无论初级开发还是高阶应用，你的需求，我们统统 Cover！ 性能
RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRA知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验 1.RAGflow简介 最近更新： 2024-09-13 增加知识库问答搜索模式。2024-09-09 在 Agent 中加入医疗问诊模板。2024-08-22 支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02 支持 GraphRAG 启发于 graphrag 和思
AI写作类型的API在近年来得到了快速发展，各种功能强大的接口不断涌现，为内容创作者提供了更多便利和可能性。其中涉及到的API服务包括Smodin多语言抄袭检查、CAPIX AI论文生成、spinbot AI文章重写、APILayer AI改写、AISEO人性化AI文本对内容创作、Smodin语言检测、文本相似度检测API接口-API Ninjas以及AI语法检查服务-LanguageTool等
无缝融入，即刻智能[1]：MaxKB知识库问答系统，零编码嵌入第三方业务系统，定制专属智能方案，用户满意度飙升 1.简介 MaxKB(Max Knowledge Base)是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统， 飞致云是中国领先的开源软件公司。飞致云旗下开源产品包括 1Panel 开源面板、JumpServer 开源堡垒机、DataEase 开源数据可视化分析工具、MeterSphe
曾经你是一个很要强的人，面对复杂冗长的代码编写工作时，你决定独自熬夜解决。现在你不用再要强了，因为你的强来了！他就是——DevPilot！
OrangePi AIpro 整体介绍与实践
在CSDN举办的技术沙龙活动中，嘉宾们深入探讨了人工智能在日常生活中的广泛应用及其未来发展方向。从个人生活中的AI助手、健康管理，到金融、医疗、交通、教育等各个领域，AI技术正在不断改变我们的生活方式
前言 Orange Pi AI Pro 开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能 AI 开发板，其搭载了昇腾 AI 处理器，可提供 8TOPS INT8 的计算能力，内存提供了 8GB 和 16GB两种版本。可以实现图像、视频等多种数据分析与推理计算，可广泛用于教育、机器人、无人机等场景。 OrangePi AIpro(8T)采用昇腾AI技术路
感谢官方给予的测评机会，非常有幸收到一块AI边缘计算开发板OrangePi AIpro。OrangePi AIpro是香橙派联合华为精心打造，建设人工智能新生态，业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板。
香橙派AI Pro上手体验报告以及性能评测
2023年3月16日，由中兴通讯主办的以“探索、启发、共振”为主题的ChatGPT发展与挑战高端论坛于南京顺利举办。
综合实战项目：智能医疗诊断助手 1. 数据准备： 收集医疗图像数据： 从医院数据库或开放数据集如NIH Chest X-rays获取X光、MRI或CT扫描。 收集相关的临床文本数据： 与医院合作收集症状描述和病史等，确保数据是匿名的。 2. 数据预处理： 图像增强： 使用图像增强技巧，如
第10章 - 最新进展与研究方向 实训操作手册 1. 介绍最新的PyTorch功能和工具 目标：了解PyTorch的最新功能和工具，包括模型优化、部署和监视工具。 内容： a. 动态量化： 动态量化在模型推理时实时进行，通常用于减少模型大小和提高推理速度。 b. TorchServe： PyTorch的官方模型服务
第9章 - 模型部署与生产环境 实训操作手册 1. TorchScript和模型序列化 目标：理解TorchScript的目的，并学会将PyTorch模型转换为TorchScript。 内容： a. 什么是TorchScript？ TorchScript提供了一种方法，可以捕获PyTorch模型的定义，使其与Pyt
第8章 - 强化学习与PyTorch 实训操作手册 1. 强化学习基础概念 目标：理解强化学习的核心概念及其与监督学习的区别。 内容： a. 什么是强化学习？ 强化学习是机器学习的一个子领域，其中智能体学习如何在环境中采取行动，以便最大化某种概念上的累积奖励。 b. 术语： 智能体(Agent)：在环
第7章 - 生成对抗网络 (GAN) 实训操作手册 1. GAN基础概念 目标：理解GAN的工作原理及其与传统神经网络的区别。 内容： a. 什么是GAN？ 生成对抗网络（GAN）由两部分组成：生成器 (Generator) 和鉴别器 (Discriminator)。生成器试图产生假的数据，而鉴别器试
第6章 - 优化技巧实训操作手册 1. 正则化技术：Dropout和Batch normalization 1.1 Dropout Dropout是一种防止神经网络过拟合的技术。它在训练期间随机“关闭”一些神经元，使其在前向传播和反向传播中都不工作。 实操步骤： 在你的模型中的适当位置插入Dropout层。选择一个dropout率，例如0.5
第5章 - 循环神经网络 (RNN) 与长短时记忆网络 (LSTM) 实训操作手册 1. RNN基础概念 目标：理解RNN的工作原理及其与传统神经网络的区别。 内容： a. 什么是RNN？ RNN是一种用于处理序列数据的神经网络结构。与传统神经网络不同，RNN可以处理长度可变的输入序列，并具有“记忆”功能，能够保留
第4章 - 卷积神经网络 (CNN) 基础实训操作手册 1. 卷积神经网络简介 目标：理解卷积神经网络的基本原理和其在图像处理中的应用。 内容： a. 什么是卷积神经网络（CNN）？ CNN是一种深度学习算法，它特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN能够自动和适应地从图像中学习空间层次结构的
第3章 - 神经网络基础实训操作手册 1. 神经网络架构介绍 目标：理解神经网络的基本组成部分以及其工作原理。 内容： a. 什么是神经网络？ 神经网络是一种模拟人类大脑神经元工作原理的算法模型，由层层的节点（也称为“神经元”或“单元”）组成。每个节点都会接收输入，对其进行加权处理并通过一个激活函数&
第2章 - PyTorch基础操作实训操作手册 1. 张量操作 目标：掌握基本的张量操作，如索引、切片、连接和变换。 内容： a. 张量索引和切片 张量的索引和切片操作与Numpy数组非常相似。可以使用方括号[]来选择特定的元素、行、列或区域。 实操： import torch tensor = torch.tensor([[1, 2
第1章 - 基础知识实训操作手册 1. 深度学习与神经网络简介 目标：理解深度学习的基本概念，以及它与传统机器学习的区别。 内容： a. 什么是神经网络？ 神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的算法模型。它由多个节点（或称为“神经元”）组成，这些节点在层级结构中组织起来。每个连接都有一个权重ÿ
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