点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号介绍在大型语言模型（LLMs）兴起之前，边缘 AI 是一个热门话题，这得益于其在设备上直接运行机器学习模型的显著能力。这并不是说这个话题已经失去了相关性；事实上，许多科技巨头现在正将注意力转向在移动平台上部署 LLMs。虽然我们今天不会讨论生成性 AI，但我们将重新审视经典的计算机视觉任务——目标检测。这篇博客提供了一个全面的教程，介绍如何将 Ult

一位软件架构师的视角作为一名软件架构师，我有幸见证了人工智能（AI）的发展以及其在各个行业中的应用。近期获得动力的 AI 领域之一是生成式 AI。在本篇博客中，我将深入探讨生成式 AI 的世界，提供定义，讨论其应用，探索背后的技术以及从这一开创性技术中受益的行业。什么是生成式 AI？生成式 AI 是人工智能的一个子领域，专注于通过学习现有数据的模式创建新内容或生成解决方案。它是一种鼓励 AI 系.

引言目标检测是计算机视觉中一个非常流行的任务，在这个任务中，给定一个图像，你预测图像中物体的包围盒(通常是矩形的) ，并且识别物体的类型。在这个图像中可能有多个对象，而且现在有各种先进的技...

Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No sudch file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-10.0/lib64:

详细解释如何在自定义数据集上有效地训练目标检测算法 —— YOLOv5引言识别图像中的对象被认为是人脑的一项常见任务，但对于机器而言并非如此简单。照片中物体的识别和定位是一项称为“目标检测”的计算机视觉任务，过去几年出现了很多种算法来解决这个问题。迄今为止最流行的实时对象检测算法之一是 YOLO（You Only Look Once），最初由 Redmond 等人提出。在本教程中，您将学习如何使用

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号在当今的数字时代，人脸识别技术已经成为一个关键技术，它正在从安全到个性化体验等多个领域进行革新。从门禁控制到考勤系统，再到走失儿童的检测，人脸识别的应用非常广泛，涵盖了安全、教育和公共安全领域。然而，在不同的条件下准确识别人脸面临着一系列独特的挑战。在本指南中，我们将深入探讨人脸识别的复杂性，探索使用Python和先进的机器学习工具来确保强大的识别和

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号介绍想象一下，家里有一个机器人助手。现在想象一下漫长一天后的混乱——衣服散落各处，玩具到处都是，各种物品都放错了地方。这个机器人如何识别和整理每一项物品，尤其是如果它以前从未见过这些物品中的一些？传统的目标检测器将难以完成这项任务。进入“YOLO World”，这是计算机视觉中一个革命性的新模型，承诺改变机器理解和与周围环境的互动方式。YOLO-Wo

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号随着深度学习模型（特别是大型语言模型）不断变大，开发和本地使用它们对更多GPU内存（VRAM）的需求也在不断增加。构建或获取多GPU机器只是挑战的第一部分。大多数库和应用程序默认只使用一个GPU。因此，机器还需要有适当的驱动程序以及可以利用多GPU设置的库。这篇文章提供了如何在多GPU（Nvidia）Linux机器上设置重要库（如CUDA Toolk

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号人工神经元，通常在人工神经网络（ANNs）中被称为节点或单元，是模仿人脑中生物神经元行为的基本单元。这些人工神经元作为神经网络的基本构建块，使网络能够从数据中学习和做出决策。人工神经元的结构一个人工神经元通常由以下部分组成：1. 输入：每个神经元从多个源接收输入，例如其他神经元或直接从外部数据。这些输入通常是代表数据特征或属性的数值。2. 权重：每个

人脸识别应用程序工作流程方法一：使用Python、OpenCV和Qdrant进行人脸识别人脸识别技术已经成为一股无处不在的力量，正在重塑安全、社交媒体和智能手机认证等行业。在本博客中，我们深入探讨了人脸识别领域，携带着强大的Python、OpenCV、Image Embedding和Qdrant这三大工具。加入我们，一起揭开创建强大人脸识别系统的复杂性。第一部分：人脸识别简介在第一部分，我们通过深