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Springboot教程(五)——单元测试

idea中一般使用JUnit进行单元测试。

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#spring boot#单元测试#java +1
llama.cpp的C语言API使用

我们知道,一般运行大语言模型都是在Python上运行的,可是Python的性能太差了,不适合用于生产环境,因此可以采用llama.cpp提供的API在C语言上运行大模型。

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#c语言#人工智能
Paddle实现单目标检测

单目标检测(Single Object Detection)是人工智能领域中的一个重要研究方向,旨在通过计算机视觉技术,识别和定位图像中的特定目标物体。单目标检测可以应用于各种场景,如智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等。本文将以信号灯检测为例,介绍单目标检测的方法。

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#paddle#目标检测#人工智能
llama.cpp的C语言API使用

我们知道,一般运行大语言模型都是在Python上运行的,可是Python的性能太差了,不适合用于生产环境,因此可以采用llama.cpp提供的API在C语言上运行大模型。

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#c语言#人工智能
机器学习的数学基础

接下来给出微分的定义:对于定义在一个区间上的函数,且和在这个区间上,如果函数的增量可以表示为,其中A是与无关的常数(可能与有关),则称函数在点处可微,且称为函数y在点处对应于自变量的改变量的微分,记作dy。

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#机器学习#人工智能#c语言 +1
基于卷积神经网络(CNN)的垃圾分类模型研究

随着城市化进程的加快,垃圾问题日益严重。传统的垃圾分类方法存在效率低下、准确率不高等问题。本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的垃圾分类模型,该模型能够自动识别并分类不同类型的垃圾。实验表明,该模型在垃圾分类任务中取得了较高的准确率,为垃圾处理提供了有效的技术支持。

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#cnn#分类#人工智能
机器学习的数学基础

接下来给出微分的定义:对于定义在一个区间上的函数,且和在这个区间上,如果函数的增量可以表示为,其中A是与无关的常数(可能与有关),则称函数在点处可微,且称为函数y在点处对应于自变量的改变量的微分,记作dy。

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#机器学习#人工智能#c语言 +1
Paddle实现人脸对比

我们使用孪生网络技术,成功实现了人脸对比模型,并有一定的准确性,可以应用于人脸比对等场景。但是,由于数据集和训练次数有限,还难以实现更准确的人脸对比...+

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#paddle#人工智能#深度学习
Python使用whisper实现语音识别(ASR)

在一个语音中,我们都会有一些停顿。但是,在识别结果中,这些停顿并没有被完全表示出来。可以看到,它的识别结果还行(因为我的音频是AI合成的,识别会有一定误差),但是输出的是繁体中文,我们需要把他变成简体中文。Whisper是OpenAI的一个强大的语音识别库,支持离线的语音识别。其中,zh.wav可以换成你自己的音频。另外,需要通过choco安装ffmpeg库。完成这些步骤之后,我们就可以使用啦!

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#语音识别#人工智能
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