人工智能toto学习
关注
分享
扫一扫
阿克兔
985建筑学硕士，空间认知视觉追踪智能化工程师，高校教师一枚
建筑智能化一线探索兔toto
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
建筑兔零基础人工智能自学记录113|comfyui-22
使用ControlNet进行更精准的绘图控制原创 2025-07-18 16:11:56 · 143 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录112|comfyui尝试-21
文生图尝试图生图需添加VAE编码器节点并重新连线原创 2025-07-18 07:15:00 · 211 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录111|初识comfyui-20
对比了WebUI和ComfyUI的界面异同点,介绍了ComfyUI的主要工作流功能原创 2025-07-17 21:58:49 · 235 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础python自学记录110|爬取条款-17
获取网页条款原创 2025-07-16 16:41:51 · 274 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录109|LangChain简单翻译应用-19
用LangChain和智谱AI开发一个简单的翻译API应用原创 2025-07-15 21:22:21 · 606 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录108| 扣子coze-18
生成在线答题网站原创 2025-07-08 09:42:20 · 197 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录107| Video Tutor自动生成视频-17
自动生成科普视频网站简易测评原创 2025-07-06 10:59:50 · 318 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录105|YOLO11视频检测(2)-16
视频检测效果测试原创 2025-06-05 07:15:00 · 292 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录104|YOLO11环境配置(1)-15
Yolo安装原创 2025-06-04 11:38:32 · 236 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录101|Transformer（1）-14
transformer简介原创 2025-05-31 20:27:11 · 465 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录98|图神经网络理论基础(2)-13
更详细的图神经网络介绍，涉及空域、谱域原创 2025-05-21 07:15:00 · 215 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录97|图神经网络（1）-12
图神经网络速览原创 2025-05-20 07:15:00 · 273 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录96|情感计算（1）-11
情感计算涉及相关研究原创 2025-05-19 07:15:00 · 164 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录95|模式识别（下）-模式结构理解10
模式结构理解速览原创 2025-05-18 07:15:00 · 268 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录94|模式识别（上）-9
·模式识别主要做分类（+描述），把目标进行分类后进行输出。·BP多层神经网络、向量机是早期方法，不可解释。现在主要是神经网络(包括图神经网络）、GNN等可解释。另一种分类是生成、判别模型。·局限在于对于数据量的大量需求·新的动态:GAN、图神经网络、自监督学习、连续学习（小样本）等原创 2025-05-17 07:15:00 · 199 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录93|人工智能概论-8
目前发展：多模态大模型未来发展：人工智能+机器人（具身智能）智能三大范式：信息智能、类脑智能、博弈智能大模型（自监督学习）—— chatgpt主流路径：信息智能范式3：博弈智能就是对抗过去主要是单模态，现在往多模态+大模型发展。出现“智能的涌现”拓展机器的输入源声音生成图片，图片生成声音未来发展：人工智能+机器人（具身智能），尚未能体验社会。原创 2025-05-16 07:15:00 · 200 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录92|类脑智能与脑机接口-7
类脑智能与脑机接口概述学习记录原创 2025-05-15 16:26:26 · 182 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录59|API和开放平台-6
一些开放平台原创 2025-03-29 07:30:00 · 544 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录58|k-means的手写字体识别-5
训练神经网络时，如果参数更新卡在局部最优，模型可能无法正确拟合数据。也就是站在全局来看局部最优的结果是错的。关键区别：范围大小不同。局部最优是 “小圈子里的第一”，全局最优是 “所有人中的第一”。是一个优化问题中的概念，在某个小范围内的最佳结果。这就是最简单的k-means应用，一起试试吧~是一个强大的机器学习库，是整个问题中的最佳结果。首先安装sklearn。原创 2025-03-28 07:30:00 · 501 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录57|聚类K-means和DBSCAN可视化-4
聚类中K-means和DBSCAN的简单可视化对比原创 2025-03-27 07:30:00 · 885 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录48|神经网络可视化Tensorflow-3
神经网络可视化尝试~原创 2025-03-18 22:08:49 · 719 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础自学记录44|十方DEEPUD 城市设计方案生成 测评1
简单过程记录和结果测评原创 2025-03-11 08:00:00 · 980 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2
卷积神经网络CNN/循环神经网络RNN/生成对抗网络GAN原创 2025-03-01 15:51:38 · 1223 阅读 · 0 评论 -
建筑兔零基础人工智能自学记录33|基础知识1
训练集（80%） +测试集（20%）主要分为分类算法、回归算法、聚类算法三种，细分为朴素贝叶斯分类、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K最近邻、K-均值聚类。训练集（60%）+验证集（20%）+测试集（20%）训练集（课本）、验证集（作业）、测试集（考试）原创 2025-02-28 21:29:41 · 405 阅读 · 0 评论