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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
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
课程大纲 第1章 - 基础知识 介绍深度学习与神经网络PyTorch简介安装PyTorchPyTorch基础概念:张量(Tensors) 实战项目:使用PyTorch进行基础的张量操作,如创建、修改和组合张量。 第2章 - PyTorch基础操作 张量操作自动微分与计算图基本神经网络构建数据加载和处理:使用Data
本文从数学原理出发介绍了facebook开源的Prophet模型,希望能更好的帮助大家理解并使用。参考prophet官方网站:https://facebook.github.io/prophet/
LSQ 是一种有效的低比特量化算法
目标指令选择阶段会把后端td文件里面的DAG模式和selection DAG的节点相匹配,如果找到一个匹配,则匹配的节点会被有具体机器指令(或者伪指令)的节点代替。
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