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在机器学习(ML)和人工智能(AI)几个领域通常被认为是难度最高、最硬核的分支生成模型,强化学习,贝叶斯深度学习, 因果推断, 优化理论,理论计算机科学与机器学习的交叉

是攀岩。你有目标,但路很难走,随时会掉下来(训练崩溃),且没有地图(奖励稀疏),需要极强的工程能力和耐心。是深海潜水。水压极大(数学公式极多),光线很暗(概念抽象),需要携带沉重的装备(计算资源)。是迷宫探索。你看到的都是假象(相关性),必须通过逻辑推理去寻找背后的真相(因果链),极易迷失方向。是双人舞。你需要同时控制两个互相矛盾的变量,节奏稍微不对就会跳砸。强化学习之所以常被认为是最难的“应用类

#人工智能#机器学习#深度学习
几百几千篇文献论文自动提取标签和简要 NVivo、Zotero 7、Kimi 和 DeepSeek** 对这些文献进行系统管理和智能分析的完整方案

中快速提取价值,并生成高质量的文献综述或研究提案。如果需要针对某一篇论文的详细分析模板,可以告诉我具体标题!,涵盖营销学多个前沿领域(如医疗健康营销、AI 影响、消费者行为等)。您提供的这些文章来自。通过此流程,您可以从。医疗营销中的患者选择。

#人工智能
生信工作流框架搭建 | 01-nextflow、snakemake、wdl 对比测试

医疗智能体(eiHealth) 3.4.0 使用指南(for 华为云Stack 8.5.0) 02 是基于nextflow本篇为《生信工作流框架搭建》系列的技术选型分析,基于多来源实测数据与社区反馈,对三大主流框架进行全面对比。

#人工智能
openrouter 免费的编程模型。Qwen3 Coder 480B A35B的Grok 4.1 Fast、R1T Chimera和KAT-Coder-Pro V对比和介绍

这是专为编程场景打造的模型,在权威的SWE-bench Verified基准测试中取得了73.4%的高分,与顶级商业模型媲美。如果你是专注于软件开发的开发者,希望获得最直接、高效的编码辅助,KAT-Coder-Pro V1可能是最省心的选择。•追求极致的编码能力和任务完成度,尤其是在Web开发、全栈项目方面,KAT-Coder-Pro V1 是目前免费模型中的佼佼者。•看重模型的开源透明、可定制性

#语言模型
《人工智能导论》第5版的章节内容介绍

该教材内容丰富,涵盖了人工智能的基本理论、核心技术和前沿应用,适合计算机类、自动化类、电子信息类等专业的本科生使用。10.1 自然语言理解的概念与发展历史。9.2 多智能体系统的概念与结构。9.4 多智能体系统的协调与协作。1.3 人工智能研究的基本内容。1.4 人工智能的主要研究领域。11.1 游戏设计中的智能应用。2.1 知识与知识表示的概念。6.1 进化算法的产生与发展。1.1 人工智能的基

文章图片
#人工智能
Axis Studio 动作捕捉 Noitom Mocap 软件获取人体运动数据(BVH 格式) Python 实现的 ROS 节点程 支持宇树科技 H1 模型机器人的 Retargeting 。

在“本地地址”中填写运行 Axis Studio 软件的 Windows 计算机的 IP 地址,在“目标地址”中填写运行 ROS 节点的 Linux 计算机的 IP 地址。当与仿真仿真器节点的项目相结合时,可以实现从 Noitom Mocap 软件获取数据并用于驱动机器人的功能。:机器人仿真器,监听来自mocap_ros_py或mocap_ros_urdf的数据并驱动机器人。:它与 mocap_r

#python#机器人#elasticsearch
thinning zhang-suen 如手写笔迹、轮廓)细化为单像素宽度的中轴线,粗线条变成细线条,1个像素,“双边缘合并“,手写的一条线条 用canny算法 ,会得到两个线条 如何让他变成一个线条

OpenCV的cv2.ximgproc.thinning()函数是提取二值图像骨架的高效方法,通过Zhang-Suen或Guo-Hall算法将宽线条细化为单像素骨架。替代方案包括基于形态学的手动细化、scikit-image的skeletonize,以及Pillow实现的Zhang-Suen算法。不同方法在速度、细节保留和依赖性上各有优劣,其中OpenCV方案适合实时处理,scikit-image

#算法#opencv#人工智能
openrouter.ai 同时使用 Grok 4.1 Fast (free)KAT-Code XQwen3 kimi 预测kimi居然比grok-4.1-fast:free牛逼

摘要:本文介绍了在OpenRouter平台同时打开多个免费AI模型的方法。通过使用逗号分隔模型ID的URL参数格式,可以同时加载Grok 4.1 Fast、KAT-Coder-Pro、XQwen3 Coder和Kimi K2等模型。文章提供了详细的步骤指南,包括如何获取精确模型ID、构造URL以及调试技巧。若遇到模型加载失败问题,建议检查模型ID准确性,并通过浏览器控制台查看错误信息。最后给出了示

#人工智能#java#前端
SXM2版V100显卡很麻烦但很香:14B大模型速度超50!附折腾攻略RoverTangRoverTang希望能成为布道师和生活家

上面对比过了,单张32G的SXM2版V100,要价4K,而PCIe版的32G V100直接要价15K,这不抢钱嘛,而我组的16G版SXM2 V100,全部组好都不超过1.5K,双卡组成32G也比单卡便宜,更是PCIe版的零头都不到。不得不承认,速度也真的真的很重要,而对于速度,最为关键的,除了需要显卡,同样也需要足够的显存啊。另外,这年头显存贵,表示理解,结果连周边都变贵了,比如上文所述官方散热器

#生活#人工智能
SGLang:面向大模型服务化的高吞吐推理框架综述Structured Generation Language)

随着 Llama-3-405B、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等千亿级模型密集开源,推理端“高并发、低延迟、低成本”成为新的技术瓶颈。在稀疏化、长序列、结构化生成三大趋势下,它已成为业界少有的“全栈、跨硬件、零门槛”开源基座。请求 → Pre-Schedule(Radix 前缀匹配、内存预算)→ Compute Batch(Prefill/Decode 分离)→ Sample(GPU)→

#sglang#人工智能
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