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昇腾CANN 7.0 黑科技：大模型推理部署技术解密
针对大模型推理场景，CANN最新发布的CANN 7.0版本有机整合各内部组件，支持大模型的量化压缩、分布式切分编译、分布式加载部署，并在基础加速库、图编译优化、模型执行调度等方面针对大模型进行极致性能优化。 ......
【腾讯云 HAI域探秘】探索AI绘画之路：利用腾讯云HAI服务打造智能画家
在本博客中，我将分享如何巧妙地运用腾讯云的HAI服务进行AI绘画，通过对模型参数的微妙调整，观察图画效果，从而深入测试HAI在AI绘画领域的无限潜力。而通过对界面进行汉化，我们不仅提高了使用的便捷性，也为创作者提供了更加亲切的操作体验，使整个创作过程更加流畅而愉悦。在这个充满创意的旅程中，我们将揭开... ......
模型的评估
在机器学习中，模型评估有很多不同的指标，具体的选择通常取决于你解决的问题的性质（例如分类、回归等）以及你关心的特定性能方面。以下是一些常见的模型评估指标： 分类问题指标： 在二分类问题中，"正类别"通常指的是模型预测为正例的类别。在一个二分类问题中，我们通常将其中一个类别标记为正例（Positive ......
【板子申请】Ai-M61-32S开发环境搭建-wuboy19
【板子申请】Ai-M61-32S开发环境搭建-wuboy19 window10 vscode环境安装 vscode官网 下载windows版本 图1 官网界面图 图2 安装成功图 博主百度网盘下载 百度网盘链接 提取码：9jyd git安装 git官网下载 链接 图3 git安装过程图 博主网盘下载 ......
工程车识别AI视觉算法方案
工程车识别AI视觉算法方案 https://mp.weixin.qq.com/s/jXXTZCcFNrZUtpzVyQ4wCg 工程车识别AI视觉算法方案 原创 郭桂珊 刘洲 OPEN AI Store 2023-10-25 14:14 发表于广东 收录于合集 #智慧交通5个 #算法20个 #ai2 ......
11月10日css盒子模型的margin和padding属性
目录css盒子模型margin属性如何用margin来控制其上下左右的距离margin的缩写padding属性首先它如何进行上右下左的移动现在我有一个需求就是将内容在边框的正中央显示然后就是简写的方式 css盒子模型 有四个属性 属性 描述 margin 用于控制元素与元素之间的距离；margin的 ......
多模态模型框架
多模态模型框架 如果有一个序列一共有四步操作，每一步操作都可以作为一条训练数据。 训练数据如下图： Model选型 文字和图像编码器分别为CN-clip 的 Vit-B/16和bert github地址：https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP 操作编码器为：一 ......
天池AI练习生计划 - 第一期Pyhton入门与实践 正式上线！通关赢取双重礼品！
天池AI练习生养成计划是为天池入门学习用户准备的训练营，用户通关后可获得学习奖励，从学习者蜕变为AI新星！ 轻松来闯关，即可领取双重礼品~ 实训培训证书：通关两个关卡即可领取 阿里云定制鼠标：通关全部关卡即可领取 活动地址：https://tianchi.aliyun.com/specials/pr ......
三维模型的顶层合并构建的并行处理技术探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
AMD Ryzen AI 暂仅支持 Windows，Linux 系统有望后续支持
导读 近日消息，最新的 AMD Ryzen 7040 系列笔记本电脑配备了基于 Xilinx IP 的专用 AI 引擎，名为“Ryzen AI”，可以加速 PyTorch 和 TensorFlow 等机器学习框架的运行。不过目前这个 Ryzen AI 只支持微软 Windows 系统。但是如果有足够 ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机 ......
高斯混合模型GMM实现
（1）以下matlab代码实现了高斯混合模型： function [Alpha, Mu, Sigma] = GMM_EM(Data, Alpha0, Mu0, Sigma0) %% EM 迭代停止条件 loglik_threshold = 1e-10; %% 初始化参数 [dim, N] = s ......
TSINGSEE视频智能分析系统AI算法针对遛狗不拴绳行为的监管方案
为解决遛狗不拴绳普遍存在的“发现难、取证难”等问题，利用AI智能识别算法对遛狗不拴绳行为进行智能识别与告警，已经成为当前物业监管手段升级的重要一环。 ......
进击的AI工具集：全能AI阅读软件Walles AI
在信息爆炸的时代，快速而准确地阅读大量内容，对于每个人都是一种常态挑战。 这些海量信息资讯和知识的涌入，可能导致信息过载，手忙脚乱，且分神费力。 好消息是，我们已经进入了 AIGC时代，随着ChatGPT等AI大模型的爆发，AI工具，尤其是AI阅读工具为我们提供了全新的高效解决方案。 以往的AI阅读 ......
TSINGSEE智慧冶金工厂可视化AI视频智能监管方案，助力安全生产
环境安全风险检测：支持识别各种消防隐患，包括烟雾、火焰识别、灭火器缺失、消防通道堵塞等，系统将抓拍并上报告警记录。 ......
TSINGSEE青犀车辆违停AI算法在园区道路管控场景中的应用方案
对区域内的车辆目标进行提取、对违停行为自动判定、自动识别车牌，可以准确、快速地对机动车违停行为进行检测、抓拍、取证、告警 ......
TSINGSEE视频智能分析人员入侵AI检测算法如何让城市管理更加高效、智慧？
在城市管理场景中，经常面临着禁区垂钓、非法捕捞、行人闯红灯、小区盗窃、车辆乱停乱放等一系列管理难题，这给城市发展带来了不小的阻力，同时也极易增加管理的人力、物力和财力。传统的人员巡逻监管效率低并且存在时间差，很难及时发现这些违规行为，因此，利用AI智能检测技术，尤其是人员入侵检测算法的应用，对城市的 ......
Redis 多线程网络模型
目录前言Redis 为什么快Redis 为何选择单线程避免过多的上下文切换开销避免同步机制的开销简单可维护Redis 的网络模型单线程网络模型多线程异步任务多线程网络模型设计思路CPU 亲和性CPU 高速缓存NUMA 架构无锁设计Reds 多线程模型小结源码剖析多线程初始化读取请求写回响应I/O 线 ......
第十一章 JSP开发模型
目录一. 单选题（共5题，50分）二. 判断题（共5题，50分） 一. 单选题（共5题，50分） (单选题) JSPModel2开发的系统中，实现视图的是（） A. JSP B. HTML C. JavaBean D. Servlet (单选题) MVC模式中用于负责与用户交互并展示模型中数据的模块 ......
【畅所欲言】AI诈骗：防范与应对策略
随着人工智能技术的飞速发展，AIGC在各个领域展现出了巨大的潜力。聊天、写作、绘画、编程等应用场景中，AI的介入不仅提高了效率，也带来了全新的创作可能性。然而，随着AI的普及，利用AI进行欺诈的行为也逐渐浮出水面，给社会带来了新的安全隐患。本文将探讨如何防范和应对AI诈骗。 ......
浅析三维模型重建的地面控制点精度常见的几个问题及解决方法
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
使用AI辅助写代码
市面上的AI写代码 GitHub +OpenAI 出品的Copilot：https://copilot.github.com/ Tabnie：Code Faster with AI Code Completions | Tabnine Kite：https://github.com/kiteco，2 ......
胡不归模型
胡不归模型 古老传说 从前有个少年外出求学，某天得知老父亲病危的消息后便立即回家。根据两点之间线段最短，虽然从他此刻位置\(A\)到家\(B\)之间是一片砂石地，但他义无反顾踏上归途，然而，当他赶来到父亲的面前时，老人刚刚咽气了。邻居告诉他，在弥留之际，老人在不断地叨念:“胡不归?胡不归?” 这个古 ......
游戏中模型动画的几种实现方式
游戏内动画的实现方式一般有这几种： 骨骼动画 顶点动画 材质动画 CPU蒙皮动画 骨骼动画 骨骼动画是一种基于骨骼系统的动画技术，它通过对骨骼进行变换来控制模型的姿态和动作。 在骨骼动画中，模型通常被分解成多个部分，每个部分都与一个或多个骨骼相连，通过对骨骼进行旋转、平移、缩放等变换，可以控制模型的 ......
ai识别图片文字，通过技术如何实现
AI识别图片文字的技术主要是通过光学字符识别（OCR）来实现的。以下是一个简单的流程： 预处理：这是第一步，主要是为了改善图像质量，以便更好地识别文字。预处理可能包括灰度处理、二值化、去噪、平滑处理等。 文本定位：在这一步，AI需要确定图像中的文本区域。这通常通过边缘检测、形态学（例如膨胀和腐蚀）以 ......
AI最终会有思想吗？有那些难点
AI是否能够拥有真正的“思想”是一个哲学和科技界长期争论的话题。目前的AI，包括高级的机器学习系统和神经网络，是基于人类设计的算法和数据来运作的，它们并不具备自我意识或者主观体验。AI系统可以执行复杂的任务，比如驾驶汽车、玩棋盘游戏、甚至进行艺术创作，但它们这样做是因为被编程来执行这些任务，而不是出 ......
AI技术怎么替换人脸的，举个详细的例子
人脸替换技术通常涉及到一系列复杂的计算机视觉和机器学习步骤，尤其是在使用深度学习方法时。以下是一个简化的例子，展示了如何使用深度学习进行人脸替换： 步骤1: 数据收集 首先，你需要收集大量的面部图像作为训练数据。这通常包括两组图像：一组是源面部（想要替换的面部），另一组是目标面部（想要替换到的面部） ......
ai换脸可以突破人脸识别吗，有没有技术可以攻破
人工智能（AI）换脸技术，通常被称为“Deepfakes”，可以生成几乎无法与真实面部区分开的面部图像或视频。这种技术的确有可能被用来欺骗人脸识别系统，至少是那些不具备足够先进检测机制的系统。以下是一些可能被用来攻破人脸识别系统的技术和方法： 1. 制作高质量的Deepfakes 如果AI生成的换脸 ......
JVM内存模型
JVM内存模型 JVM-就是Java虚拟机 主要由ClassLoader（类加载器），Runtime Data Area（运行时数据区，内存分区），Execution Engine（执行引擎），Native Interface（本地库接口）组成 JVM屏蔽了平台，使Java只需要生成在JVM上运行的 ......