generative模型 领域ai
AI变现项目：刚做五天收益突破单日破50+，干货经验谈
今日是我单号操作的第五天。 打开今日头条，发现收益破新高了。 我这是一个号操作，10个号，20个号呢？ 下面主要说说我的操作经验。 先确定领域 我是做的情感故事领域。 为什么做这个领域？(简单，原创度高，安全，流量) 首先这个领域的写作，只需要提供标题给AI就可以完成。这么做的好处就是不用改写，那么 ......
使用Spring AI让你的Spring Boot应用快速拥有生成式AI能力
之前分享了关于Spring新项目Spring AI的介绍视频。视频里演示了关于使用Spring AI将Open AI的能力整合到Spring应用中的操作，但有不少读者提到是否有博客形式的学习内容。所以，本文就将具体介绍如何使用 Spring AI 快速让您的Spring应用拥有生成式AI的强大能力。 ......
AI生成的C++hmac_sha256签名函数
#include <openssl/hmac.h> #include <openssl/sha.h> #include <string> #include <iostream> // Function to convert binary data to hexadecimal std::string ......
h5ai--目录下载网站部署
1.说明 容器化部署，在docker hub上找h5ai的镜像，本文使用的是awesometic/h5ai的镜像进行部署 参考：https://hub.docker.com/r/awesometic/h5ai 2.部署 2.1 创建文件下载目录 mkdir -p /data/h5ai/_h5ai/p ......
AI_NLP以及SAM的理解-分割模型
机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
视频智能分析/边缘计算AI智能分析网关V4区域入侵检测算法如何配置？
上图所示是配置好的绘画区域，也可以自定义绘制（点击【检测区域】进行绘制即可），如果不绘制则默认检测整个摄像机的画面，点击保存配置可以将算法保存 ......
数据治理9大核心领域（转）
转自：https://blog.csdn.net/xiyuzhanshen123/article/details/96484520 数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要理解具体的治理内容，比如我们的数据该怎么进行规范，元数据又该怎么来管理，每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢？这些问题都是数据 ......
热闹的人工智能VS酷寒的资本寒冬，2023年AI Agent项目盘点与融资分析
2023年国内AI Agent下项目大盘点，科技大厂与创业公司齐头并进 热闹人工智能VS酷寒资本寒冬，2023年AI Agent项目盘点与融资分析 资本寒冬下的AIGC，为什么这些AI Agent项目能够先一步获得融资？ 一边热闹一边冰冷，资本寒冬下的AI Agent铆足劲头狂奔 AI Agent成 ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
Java框架设计方案之ddd中领域事件发布的时机
领域事件作为ddd的核心组件之一，在ddd框架中处于一个重要地位，也是开发中非常常用的功能之一。 在基于Spring boot的框架开发中，Spring自带的事件可以很好地作为领域事件的基础（功能齐全且自带事务支持）。但开发框架过程中，遇到了一个设计难点。即：领域事件的发布时机。 1、抛开编程语言， ......
Atlas关系型数据库元数据模型
[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
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，... ......
制约国产深度学习框架发展的根本原因 —— AI芯片的无法自主生产或量产
秉着没事就胡言乱语的宗旨，这里在接着胡说八道一下。 国外的深度学习框架如TensorFlow、pytorch、Jax打的如火如荼，按照以往惯例我们是不应该去做自主研发软件系统的，毕竟硬件不在掌握之下，搞出的软件质量又不如外国的好，但是随着中美贸易战的爆发这一切被改写。 国外的商用硬件和软件都开始对我 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
开课吧前端1期.阶段5：generator，模块化与babel
复习：ES6 变量let、箭头function、参数等、map、reduce、filter、forEach Promise消除回调，Promise.all([p1,p2,p3]).then() 单独Promise并不能帮我们解决所有问题，还有2个兄弟是从Promise过度出来的，generator ......
Windows11下私有化部署大语言模型实战 langchain+llama2
一、本机环境 1.硬件环境： CPU：锐龙5600X 显卡：GTX3070 内存：32G 注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。 2.软件环境： Windows系统版本：Win11专业版23H2 Python版本：3.11 Cuda版本：12.3.2 VS版本：VS2022 ......
使用PyTorch实现去噪扩散模型
在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计 ......
多开工具在智能家居领域的应用前景探讨
多开工具在智能家居领域的应用前景探讨 引言： 随着科技的不断发展，智能家居正成为人们生活中的重要组成部分。智能家居通过连接各种设备和传感器，使得家庭变得更加智能化、便利化。而多开工具作为一个强大的软件工具，在智能家居领域的应用前景也越来越受到关注。本文将探讨多开工具在智能家居领域的应用前景，并对其带 ......
根据语音生成全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！
本文首发于公众号：机器感知 根据语音全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！ Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题，作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实 ......
游戏AI入门书籍《AI for Games》推荐 & 当我读《AI for Games》时我在想什么
写在前面 这本书长这样 此书第3版已经不再提供源码，第2版源码可参考作者G站。 此书第3版的中文版叫《游戏中的人工智能》（有电子版），但部分翻译不准确，建议还是中英对照阅读。 此书无官方勘误，有位热心读者自己建了第2版勘误。 推荐理由 目前我看到讲游戏AI书籍中最照顾读者的书。我开始接触游戏AI的情 ......
首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法
Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ......
一文搞懂什么是阻塞IO、信号驱动IO、Reactor模型、零拷贝
公众号《鲁大猿》，寻精品资料，帮你构建Java全栈知识体系 www.jiagoujishu.cn 基础IO 如何从数据传输方式理解IO流？ 从数据传输方式或者说是运输方式角度看，可以将 IO 类分为: 字节流, 字节流读取单个字节，字符流读取单个字符(一个字符根据编码的不同，对应的字节也不同，如 U ......
大模型安全｜绿盟
转载：大模型正在“记住”与“说出” 引言 「大模型」引领的创新变革正在发生身处技术爆炸时代，高光与隐忧共存。安全风险已成为发展中无法忽视的话题。 LLM在使用过程中包含敏感机密的数据或信息，可能会导致未授权的数据访问、隐私侵犯、安全漏洞等风险，随之造成敏感信息泄露。 2023年8月，全球开放应用软件 ......
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微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML ......
书生浦语大模型全链开源体系介绍
Smiling & Weeping 以后隔着三千梨花树，六百湘水，你不必哽咽，我始终记得见你的第一面 2023大模型成为热门关键词 而通用大模型在大模型中适用范围和效率无疑会更高 那么书生·浦语20B开源大模型性能介绍 那么从模型到应用的主要流程大概 书生·浦语全链条开源开放体系 全链条开源开放体系 ......