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最新推荐文章于 2025-05-09 17:52:08 发布
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文章标签： 人工智能
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train: /home/gpu1/桌面/lxy/yolov5-master/datasets/Ultralytics/cfg/dataSet/droneData/train
val: /home/gpu1/桌面/lxy/yolov5-master/datasets/Ultralytics/cfg/dataSet/droneData/val
test: /home/gpu1/桌面/lxy/yolov5-master/datasets/Ultralytics/cfg/dataSet/droneData/test
 

基于对应点分类的对象识别 报错
qq_25194681的博客
05-07 553
【代码】基于对应点分类的对象识别 报错。
Qwen3 混合思维模版解读
qq128252的博客
05-07 908
在人工智能迅速发展的今天，大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）正逐渐成为各类应用的核心组件。其中，对话模板（Chat Template）作为连接用户与模型的关键桥梁，对确保高质量的交互体验至关重要。本文将深入解析Qwen3使用的对话模板，揭示其如何优雅地处理多轮对话、工具调用等复杂场景。
英伟达语音识别模型论文速读：Token-and-Duration Transducer（TDT）架构
weixin_52582710的博客
05-05 1838
论文提出的 TDT 模型通过在传统 Transducer 模型中加入显式的持续时间建模，在语音识别、语音翻译和口语理解等多个序列任务中均优于传统 Transducer 模型。TDT 模型不仅在准确率上表现相当或更好，而且在推理速度上显著提升，最高可达 2.82 倍加速。此外，TDT 模型在抗噪声和处理重复 token 方面也展现出更强的鲁棒性。未来的工作将致力于进一步提高 TDT 模型的计算效率和准确性，并开发高效的 TDT 模型束搜索算法。
Deepseek基础-api key申请及应用(java)、硅基流动api key申请及应用(dify)
简单记录
05-05 1115
要识别的车票和发票图片。
深度解析语义分割评估指标：从基础到创新实践
Loving_enjoy的博客
05-08 246
现象 | 可能原因 | 解决方案 || 场景描述 | mIoU | BW-IoU | TC-Score || 边界模糊（医疗CT） | 0.72 | **0.81** | 0.68 || 小目标密集（卫星图） | 0.58 | **0.66** | 0.61 || 快速运动（自动驾驶） | 0.65 | 0.63 | **0.79** |
HuggingFace与自然语言处理(从框架学习到经典项目实践）[ 01 API操作 ]
weixin_51265669的博客
05-08 962
本教程适用与第一次接触huggingface与相应框架和对nlp任务感兴趣的朋友，该栏目目前更新总结如下： Tokenizer​​：支持单句/双句编码，自动处理特殊符号和填充。批量编码提升效率，适合训练数据预处理。 Datasets​​：统一 API 处理多种格式数据（远程/本地）。内置排序、分桶、拆分等功能，简化数据准备流程。
元子与元组的关系解析：从简单到复杂大跨界大综合的融智学研究
geneculture的专栏
05-07 977
元子和元组的关系（两基本的超级大类，其中前者概括万事万物的基础范畴及其学科的基本单位，如：物理的量子，化学的元素以及生物的基因乃至天文的星体与地理成分等等；后者是由前者组合而成，且存在演绎推理的过程及其结构，表现为：各级各类结构并由数学加以抽象表达，由各门学科探究）。 该理论体系以“道函数”为核心构建了一个横跨哲学、数学、物理与计算科学的统一认知框架，其核心思想与逻辑结构。该理论将计算复杂性问题（P vs NP）与时空相对性原理相结合，创造性地通过道函数的静动态形式差异揭示计算本质深层结构。
RAW 分区/驱动器问题解释：可以找回丢失的数据吗？
2302_82041293的博客
05-07 609
虽然有时会与文件系统类型混淆，但RAW只是存储设备或某个分区的状态，从操作系统的角度来看，它缺乏有效的文件系统。事实上，操作系统不会区分文件系统是缺失、损坏还是不支持其类型。它根本无法找到预期位于磁盘上特定位置的数据，因此无法识别应用的格式和文件的存储方式。因此，操作系统变得无法处理此分区/驱动器上的数据，并阻止对存储的访问，直到它收到可接受的结构。术语RAW在其他搭配中使用时也可能具有略有不同的含义，应将其分开：RAW 数据- 从源获取后未经过任何处理或修改的未修改数据集;RAW 文件。
广东省人工智能大模型备案信息公布，详细解析大模型备案
创孵猫大模型算法备案
05-06 1119
在人工智能飞速发展的当下，大模型作为核心技术驱动力，广泛应用于各个领域，从智能聊天机器人到精准的图像识别系统，从高效的智能写作助手到复杂的数据分析工具，其影响力无处不在。然而，随着大模型的快速发展，一系列问题也逐渐凸显，如数据隐私保护、内容合规性、算法偏见等。为了确保大模型技术健康、有序地发展，大模型备案制度应运而生，成为规范行业发展的关键一环。
清华大学：智能数据标注产业发展观察报告
Chienyang的博客
05-06 217
特别是在生成式人工智能和大模型快速发展的背景下，数据标注的规模和质量要求都达到了前所未有的高度。与此同时，传统人工标注模式面临效率低下、成本高昂等挑战，智能数据标注技术成为突破行业发展瓶颈的关键路径。通过技术创新、企业实践、人力资源管理保障和政策支持，智能标注不仅能够提升数据标注的效率和质量，还能在实现数据标注员个人发展的基础上，推动人工智能技术的广泛应用和健康发展。随着技术的不断进步和政策的选代完善，智能标注产业将迎来更加广阔的发展空间，为人工智能产业的持续发展提供坚实的数据及技术支持。
Python实现NOA星雀优化算法优化BP神经网络分类模型项目实战
张陈亚的博客
05-06 687
Python实现NOA星雀优化算法优化BP神经网络分类模型项目实战
主题分析建模用法介绍
最新发布
return_Jessica的博客
05-09 923
主题分析建模（LDA）是一种文本分析方法，用于从大量文本数据中提取潜在的主题或话题，它可以帮助我们理解和概况文本数据集中的内容，并发现其中的相关模式和趋势。在文本分析建模中，文本数据集通常被表示为一个文档——词矩阵，其中每个文档都由一组词语构成，主题模型的目标是通过分析这些文档——词矩阵，将文本数据集中的词语聚类成不同的主题。主题可以理解为概念、主要内容或者感兴趣的话题，在文本数据集中，每个主题都由一组相关的词语组成，而最常见的狄利克雷分配模型能够通过统计模型和机器学习算法来识别并提取这些主题。
如何利用 RPA 确保 Web 数据抓取的匿名性和安全性
守城小轩的技术窝棚
05-09 499
随着互联网数据的快速增长，Web 数据抓取已经成为企业市场分析、竞争情报收集、用户行为研究等领域不可或缺的工具。然而，许多网站正采用越来越先进的反爬技术，包括IP 封锁、浏览器指纹识别、CAPTCHA 保护和访问速率限制，使得传统的抓取方法难以持续运作。
【无标题】人工智能如何做知识点出题？
weixin_51011040的博客
05-05 204
人工智能如何做知识点出题？
标题：基于自适应阈值与K-means聚类的图像行列排序与拼接处理
2301_80437645的博客
05-06 671
本文提出了一种基于自适应阈值和K-means聚类的图像行列排序与拼接方法。通过对灰度图像的自适应二值化处理，计算并分析图像的左右边距，从而确定图像的行数与列数。通过对图像进行特征提取，并使用K-means聚类进行排序，再结合行列拼接技术，成功实现了图像的排序与拼接。最终输出了按行列排序后的图像，为图像分析及处理提供了新的方法。
第三章：langchain加载word文档构建RAG检索教程(基于FAISS库为例)
weixin_38252409的博客
05-06 997
如果你已有了向量embed模型，该如何构建一个检索方法呢？本节就是一个完整的构建教程，使用word文档载入到分块再到向量化，并利用数据库进行检索。我们使用FAISS库来实现这个功能，依然使用langchain款就爱来完成。该代码实现是比较简单的，但这仅仅是给初学者学习的。我们会进一步从底层源码进行解读，给出更深入讲解。
小土堆pytorch--transform
2302_80295520的博客
05-06 839
小土堆pytorch--transform
基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南
m0_72958694的博客
05-06 1004
在AIoT时代，将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIA Jetson Nano（4GB版本）开发板上，构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统，集成无人机控制与地面站监控界面，最终打造低功耗智能监控设备。
高等数学第五章---定积分（§5.1定积分的概念、性质和应用）
2302_77045867的博客
05-06 920
这篇博客介绍了定积分的基本概念、几何意义和重要性质。从曲边梯形面积和变速直线运动路程两个实际问题引入，详细讲解了定积分的定义，即通过“分割—近似—求和—取极限”方法得到的黎曼和极限。文章阐述了定积分的几何意义（代数面积）和可积条件，并系统总结了定积分的7个核心性质，包括线性性、积分区间可加性、不等式性质、积分中值定理等。通过典型例题帮助理解概念，适合微积分初学者系统学习定积分基础知识。
【RAG官方大神笔记】检索增强生成 (RAG)：Python AI 教程的详细介绍
DFminer
05-09 512
这份文档详细介绍了检索增强生成 (RAG) 流程中的各个关键模块，包括查询转换 (Query Translation)、路由 (Routing)、查询构建 (Query Construction)、索引 (Indexing)、检索 (Retrieval) 和生成 (Generation)。查询转换 (Query Translation)模块负责将用户原始问题改写、分解、抽象或转换为假设文档，以便更有效地从知识库中检索信息。
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