- 2024-09-17使用随机森林模型在digits数据集上执行分类任务
程序功能使用随机森林模型对digits数据集进行手写数字分类任务。具体步骤如下:加载数据:从digits数据集中获取手写数字图片的特征和对应的标签。划分数据:将数据集分为训练集和测试集,测试集占30%。训练模型:使用随机森林算法训练分类模型。进行预测:使用训练好的模型对测试
- 2024-09-17Qt 模型视图(四):代理类QAbstractItemDelegate
文章目录Qt模型视图(四):代理类`QAbstractItemDelegate`1.基本概念1.1.使用现有代理1.2.一个简单的代理2.提供编辑器3.向模型提交数据4.更新编辑器的几何图形5.编辑提示Qt模型视图(四):代理类QAbstractItemDelegate模型/视图结构是一种将数据存储和界面展示分
- 2024-09-17前端大模型入门:掌握langchain的核心Runnable接口(一)
在构建复杂的对话式AI应用程序时,Langchain是一个绕不开的工具,它帮助开发人员轻松地处理各种语言模型的集成与管理。v0.3是该框架的一个重要版本,它进一步优化了功能,提升了在JavaScript/TypeScript环境下的易用性。本文将介绍Langchainv0.3的核心功能,并特别着重于其Runnab
- 2024-09-17孙怡带你深度学习(2)--PyTorch框架认识
文章目录PyTorch框架认识1.Tensor张量定义与特性创建方式2.下载数据集下载测试展现下载内容3.创建DataLoader(数据加载器)4.选择处理器5.神经网络模型构建模型6.训练数据训练集数据测试集数据7.提高模型学习率总结PyTorch框架认识PyTorch是一个由Facebook
- 2024-09-17浅谈OpenAI GPT4o 的使用
OpenAI-o1的首次总结在阅读了OpenAI的出版物后,我对其本质特点进行了总结,并得出了以下结论:1.复杂问题的推理能力显著提升:OpenAI-o1在处理复杂问题时表现出色,尤其在逻辑任务方面。2.定期更新和改进:通过不断的训练,模型学会完善自己的思维过程,尝试不同的策略,并识别和
- 2024-09-17浅谈OpenAI o1
OpenAI-o1的首次总结在阅读了OpenAI的出版物后,我对其本质特点进行了总结,并得出了以下结论:1.复杂问题的推理能力显著提升:OpenAI-o1在处理复杂问题时表现出色,尤其在逻辑任务方面。2.定期更新和改进:通过不断的训练,模型学会完善自己的思维过程,尝试不同的策略,并识别和纠
- 2024-09-17存储论——经济订货批量模型精解
运筹学中的存储问题主要研究如何通过优化库存管理,确保在满足需求的同时,尽可能降低与库存相关的成本。这一问题在生产制造、物流运输、仓储等各个领域具有重要应用。核心目标是通过合理规划进货、存货和出货策略,实现成本最小化和资源的高效利用。在实际应用中,由于需求的不确定性、
- 2024-09-17飘柔洗发水销售AI大模型
引言随着人工智能技术的飞速发展,AI在市场营销领域的应用越来越广泛。飘柔洗发水销售AI大模型是一种利用深度学习技术,特别是大型语言模型,来辅助销售团队提高销售效率和客户满意度的工具。本文将介绍飘柔洗发水销售AI大模型的设计理念、技术实现,以及在阿里云G8i服务器上的部署方案。
- 2024-09-17基于 ChatGLM 智谱大模型的 AI 健身教练
引言健康和健身已经成为现代人生活的重要组成部分。基于ChatGLM智谱大模型的AI健身教练是一款利用人工智能技术,特别是自然语言处理(NLP)和机器学习技术,来辅助用户进行健身训练和健康管理的工具。本文将详细介绍基于ChatGLM智谱大模型的AI健身教练的设计理念、技术实现,以及在
- 2024-09-17移动设备上的大模型优化:MobileLLM
人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处现有的大模型因为过于庞大难以直接部署在资源受限的移动设备上。针对这一问题,来自 Meta公司和PyTorch的研究团队提出了一种新的优化方法,旨在为移动设备设计高效的、参数少于十亿的高质量大模型,即MobileLLM。图1为小于10亿参数的
- 2024-09-17想转行AI大模型开发工程师?这本书是你的必读指南!!!《AI大模型开发之路》
当前最热门的技术无疑是AI大模型。虽然它的应用前景广阔,但真正精通大模型技术的人还不多。然而,市场对大模型的需求却在不断增长,吸引了不少开发者想要转行进入这个领域。然而,面对新技术,许多人心中充满疑虑,担心自己无法掌握。笔者也是充满疑虑,然后直到我看到这本书籍,感觉受益匪
- 2024-09-17数模原理精解【11】
文章目录logistic模型多元回归分析多元回归分析概览1.多元回归的概念与重要性2.多元回归在实际应用中的例子3.多元回归在预测和解释数据中的优势和局限性4.多元回归的优缺点及改进建议多元线性回归分析详解一、原理二、性质三、计算四、例子与例题五、应用场景六、
- 2024-09-17YoloV8改进策略:BackBone改进|Swin Transformer赋能YoloV8,性能跃升的新篇章
摘要在深度学习领域,目标检测作为计算机视觉的核心任务之一,其性能的提升始终吸引着研究者们的目光。近期,我们创新性地将SwinTransformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV8目标检测模型中,通过替换其原有的主干网络,实现了检测性能的显著提升,为YoloV8系列模型注入了新的
- 2024-09-1751c大模型~合集55
#新型忆阻器昂贵LLM的救星?Nature新研究提出新型忆阻器,比HaswellCPU高效460倍前些天,OpenAI发布了ο1系列模型,它那「超越博士水平的」强大推理性能预示着其必将在人们的生产生活中大有作为。但它的使用成本也很高,以至于OpenAI不得不限制每位用户的使用量:每位用户每周仅能给o1-
- 2024-09-17过拟合与欠拟合、批量标准化
过拟合与欠拟合过拟合(Overfitting)1、基本概念:过拟合指的是模型在训练数据上表现很好,但在未见过的测试数据上表现较差的情况。过拟合发生的原因是模型过于复杂,能够记住训练数据的细节和噪声,而不是学习数据的通用模式。2、特征:模型在训练数据上的准确度高。模型在测试数据
- 2024-09-17Springboot+vue的便利店信息管理系统(有报告),Javaee项目,springboot vue前后端分离项目。
演示视频:Springboot+vue的便利店信息管理系统(有报告),Javaee项目,springbootvue前后端分离项目。项目介绍:本文设计了一个基于Springboot+vue的前后端分离的便利店信息管理系统,采用M(model)V(view)C(controller)三层体系结构,通过Spring+SpringBoot+MybatisPlus+Vue+Maven
- 2024-09-17深度学习 初识学习 9.16
什么是SVMSVM(SupportVectorMachine,支持向量机)是一种监督学习模型,用于分类和回归分析。其基本思想是找到一个超平面,使得两类样本在该超平面上的间隔最大化。这个间隔被称为“最大间隔”,而位于最大间隔边界上的样本点则被称为“支持向量”。SVM的关键概念:超平面:在n维空间中,一
- 2024-09-17【Paper Reading】结合 NanoFlow 研究,优化大语言模型服务效率的探索
作者王伟PAI引擎团队近年来,人工智能领域的快速发展推动了大型语言模型的广泛应用,随之而来的是对其服务效率的迫切需求。论文《NanoFlow:TowardsOptimalLargeLanguageModelServingThroughput》提出了一种突破性的新型服务框架,旨在提高大语言模型在实际应用中的服务吞吐量。这
- 2024-09-17计算机人工智能前沿进展-大语言模型方向-2024-09-17
计算机人工智能前沿进展-大语言模型方向-2024-09-171.LargeLanguageModelsinBiomedicalandHealthInformatics:AReviewwithBibliometricAnalysisHYu,LFan,LLi,JZhou,ZMa,LXian,WHua,SHe…-JournalofHealthcare…,2024生物医学和健康信
- 2024-09-17【多变量输入超前多步预测】基于BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)
- 2024-09-17图像生成领域老牌的GAN模型简要回顾
- 2024-09-17【单变量输入多步预测】基于TCN-BiGRU的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
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- 2024-09-17图像生成大模型Imagen
图像生成大模型ImagenImagen是由GoogleResearch开发的一款基于深度学习的图像生成模型,其在文本到图像(Text-to-Image)的转换技术上取得了显著突破。Imagen通过结合大型Transformer语言模型的强大能力和高保真图像生成技术,实现了前所未有的照片级真实感和深度语言理解能力,成
- 2024-09-17机器学习和深度学习的区别:从基础到前沿
随着人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的不断发展,机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)这两个术语变得越来越重要。它们在推动AI技术进步中发挥着关键作用,但对于很多人来说,机器学习和深度学习这两个概念容易混淆。本文将深入探讨机器学习和深度学习