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RSS订阅原创 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
降维的定义与分类（线性 vs 非线性）常见降维方法简介（PCA、t-SNE、UMAP、LDA等）评价降维效果的指标（保留方差、局部结构完整性等）核心结论：根据任务需求选择降维方法扩展方向：UMAP、自编码器等进阶方法推荐资源：经典论文、工具库（scikit-learn、RAPIDS）此大纲兼顾理论深度与实践指导，适合技术博客或教材章节使用。
2025-09-05 01:04:42
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原创 【人工智能】华为昇腾NPU-Vllm Ascend部署及镜像制作
华为昇腾社区提供《Ascend CANN（Compute Architecture for Neural Networks）开发指南》，内含模型转换工具（OMG）、自定义算子开发及容器镜像制作流程。以下代码示例展示了如何在华为昇腾NPU上部署VLLM（Virtual Large Language Model）并制作Docker镜像，涵盖环境配置、依赖安装及模型推理测试。《昇腾AI处理器架构与编程实践》一书详细介绍了昇腾NPU的硬件设计、软件栈及推理优化方法，涵盖AscendCL（昇腾计算语言）接口的使用。
2025-09-05 00:48:18
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原创 【人工智能】深度学习利用人工智能进行VRT视频修复
以下代码基于PyTorch框架，结合VRT（Video Restoration Transformer）模型实现视频修复功能。该代码包含数据预处理、模型定义、训练和推理流程。以上代码提供了视频修复的基础框架，实际应用中需要根据具体任务调整模型结构和参数。建议使用更大的数据集和更深的网络结构以获得更好的修复效果。通过以上大纲，可以系统性地介绍深度学习在VRT视频修复中的应用，从理论基础到实践案例，覆盖技术细节与行业趋势。
2025-09-05 00:38:01
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原创 【人工智能】在PET-CT中的应用方向探析
代表性文献包括《基于深度学习的PET-CT肿瘤自动分割方法》（中华放射学杂志, 2022）和《影像组学在肺癌PET-CT预后预测中的应用》（中国医学影像技术, 2021）。人工智能在PET-CT影像分析中主要用于病灶检测、分割及分类。$$ I_{output} = f_{CNN}(I_{input} + \epsilon) $$ 其中$I_{input}$为低剂量输入图像，$\epsilon$为噪声，$f_{CNN}$为去噪网络。其中$x$为输入图像，$\theta$为网络参数，$y$为分割结果。
2025-09-05 00:35:17
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原创 【人工智能】异构算力重构AIGC | 蓝耘智算平台部署通义万相2.1文生图技术全解析
技术总结与行业价值提炼呼吁生态合作与开发者共建注：大纲可根据实际需求调整技术细节的深度或补充行业数据。若需扩展某部分内容（如代码实现或公式推导），可进一步细化至子章节。
2025-09-04 23:50:03
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原创 【人工智能】：搭建本地AI服务——Ollama、LobeChat和Go语言的全方位实践指南
Go语言适合构建高性能中间件。创建Go项目并初始化模块，安装必要的依赖如gin和ollama的Go SDK。编写API路由处理前端请求并转发至Ollama服务。= nil {return})Go语言适合构建高性能中间件。创建Go项目并初始化模块，安装必要的依赖如gin和ollama的Go SDK。编写API路由处理前端请求并转发至Ollama服务。
2025-09-04 23:16:37
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原创 【人工智能之深度学习】17. ECG异常检测实战：自编码器解决心律失常诊断的类别不平衡问题
编码器nn.ReLU(),nn.ReLU()# 解码器nn.ReLU(),nn.Sigmoid() # 输出值限制在[0,1]
2025-09-04 22:54:18
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原创 【AI大模型前沿】Baichuan-M1-14B：百川智能推出专为医疗优化的开源大语言模型
Baichuan-M1-14B 是百川智能推出的开源大语言模型，专为医疗领域优化。该模型基于 14B 参数规模，针对医学知识问答、诊断辅助、文献分析等场景进行深度调优，具备较强的专业性和准确性。Baichuan-M1-14B 是百川智能推出的开源大语言模型，专为医疗领域优化。该模型基于 14B 参数规模，针对医学知识问答、诊断辅助、文献分析等场景进行深度调优，具备较强的专业性和准确性。
2025-09-04 22:18:46
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原创 【人工智能99问】门控循环单元（GRU）的结构和原理是什么
门控循环单元（GRU）是一种改进的循环神经网络（RNN），通过引入重置门（reset gate）和更新门（update gate）解决传统RNN的梯度消失问题。此代码可直接用于序列建模任务（如时间序列预测或自然语言处理），通过堆叠多层 GRU 或结合其他模块（如全连接层）扩展功能。（Reset Gate）组成，用于解决传统RNN的梯度消失或爆炸问题。$\sigma$为Sigmoid函数，$W_z$为权重矩阵。$\odot$表示逐元素乘法，$\tanh$用于非线性变换。（Update Gate）和。
2025-09-04 22:08:27
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原创 【AI大模型】深入GPT-2模型细节：揭秘其卓越性能的秘密
模型的核心是多层堆叠的Transformer块，每个块包含多头自注意力机制和前馈神经网络。的极大似然目标： [ \mathcal{L} = -\sum_{t=1}^T \log P(x_t | x_{<t}) ] 通过预测下一个词的任务，模型隐式学习语法、事实知识和推理能力。：通过 $\sqrt{d_k}$ 缩放因子防止梯度消失： $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$
2025-09-04 22:06:00
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原创 【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，假设特征之间相互独立。尽管这个假设在现实中很少成立，但朴素贝叶斯分类器在许多实际应用中表现良好。贝叶斯优化是一种用于黑盒函数优化的序列设计策略，特别适用于评估成本高的函数。贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量间的依赖关系。这些代码示例覆盖了贝叶斯理论在分类和预测中的主要应用场景，包括离散特征和连续特征处理，以及更复杂的贝叶斯网络建模。贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，描述了在已知某些条件下事件发生的概率如何更新。
2025-09-04 22:01:58
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原创 【人工智能】多模态AI：如何通过融合文本、图像与音频重塑智能系统未来
多模态AI通过整合文本、图像、音频等不同模态数据，突破单一模态的局限性。典型应用包括跨模态搜索（用文字搜视频）、无障碍技术（图像转语音）、智能内容审核等。神经符号系统结合将成趋势，如将知识图谱注入多模态模型。多模态AI系统需整合文本、图像与音频处理模块，采用Transformer-based架构。多模态学习分析系统可同步解读学生表情（视觉）、答题语音（音频）和作业文本，实现精准学情诊断。其中$v_i$和$t_i$是匹配的视觉-文本对，$\tau$为温度系数。其中$h_t$为任务特征，$h_m$为模态特征。
2025-09-04 21:57:11
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原创 fastadmin + uniapp插件短视频仿抖音插件（h5/小程序/微信授权/APP），适配多端
基于fastadmin框架开发了个短视频插件，前端基于uniapp，后台基于fastadmin框架，适配多端，使用起来相对很丝滑，相对于一般市面上的video滑动播放的那种，丝滑的不是一点点。
2022-11-23 15:48:43
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悬浮QQ在线
2013-08-28
空空如也
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