AIGC从入门到实战：AI 2.0 向多领域全场景应用迈进

已于 2024-07-02 01:41:59 修改
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分类专栏： MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶 文章标签： 计算科学 神经计算 深度学习 神经网络 大数据 人工智能 大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
于 2024-06-30 02:36:57 首次发布
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AIGC从入门到实战：AI 2.0 向多领域、全场景应用迈进

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM

文章目录

AIGC 从入门到实战：AI 2.0 向多领域、全场景应用迈进

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 人工智能的发展历程

1.1.1 人工智能 1.0 时代

人工智能(Artificial Intelligence, AI) 的概念最早可以追溯到上世纪 50 年代，图灵在 1950 年发表的论文《计算机器与智能》中提出了著名的“图灵测试”，被认为是人工智能的开山之作。此后，人工智能经历了几十年的发展，经历了符号主义、连接主义、专家系统等阶段，但始终未能突破理论和应用的瓶颈。

20 世纪 80 年代末，机器学习开始兴起，并在 90 年代取得了突破性进展，例如支持向量机(SVM) 和决策树等算法的提出。然而，受限于当时的计算能力和数据规模，人工智能 1.0 时代的应用场景仍然十分有限，主要集中在模式识别、

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2025年1-3月人工智能AI行业500+份报告汇总解读|附下载
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原文链接：https://tecdat.cn/?p=41437在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已成为推动各行业变革的核心力量。从生命科学到制造业，从数据中心能耗到企业运营，AI正以前所未有的速度渗透到各个领域，改变着我们的生活和工作方式。本次汇总解读将深入剖析AI在多领域的应用现状、发展趋势以及面临的挑战，为行业从业者和关注者提供全面且深入的洞察，助力把握AI时代的机遇（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。本报告汇总洞察基于文末500+份人工智能行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群
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在被ChatGPT和大模型裹挟着踏入AGI时代后，产品经理们率先成了那群最焦虑、躁动，且迷茫不知去向的人。“最近有很多互联网产品经理找到我，尤其是有过几年工作经历的产品经理，他们对于自己当下所处的行业大环境有非常强烈的危机感。”前科大讯飞业务线负责人、阿里云AI产品专家、也是《人工智能产品经理》一书的作者张竞宇对品玩说。随着AGI浪潮汹涌而至，张竞宇的著作近期再度成为一本职业畅销书，同时他也接收到越来越多的行业演讲与咨询邀约，其中大半与如何成为/做好AI产品经理有关。
Java 大数据与区块链的融合：数据可信共享与溯源（45）
【青云交】华为云云享专家，在技术圈个人影响力位居前 17，跻身博客之星 TOP23。全国原力、全网领军人物双料登顶，作者周榜位居前二，苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！
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快递物流行业大模型头号玩家，快递100的AI底气
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百度世界2023发布会上，李彦宏这句话掷地有声。
Python实现P-PSO优化算法优化循环神经网络LSTM分类模型项目实战
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【摘要】本项目提出一种基于改进粒子群算法(P-PSO)优化LSTM神经网络的分类模型。针对传统LSTM训练中易陷入局部最优等问题，采用带压缩因子的PSO算法优化网络初始参数，提升模型性能。实验使用包含10个特征和2000条样本的数据集，经过数据预处理和探索性分析后，构建P-PSO-LSTM模型。结果表明，优化后的模型在测试集上准确率达95%，F1分数为0.9533，显著优于基准模型。该方法有效解决了LSTM训练过程中的参数敏感问题，为序列分类任务提供了可靠解决方案。完整数据和代码可通过文末方式获取。
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维度DatasetDataLoader核心职责定义“数据是什么”和“如何获取单个样本”定义“如何批量加载数据”和“加载策略”核心方法（获取单个样本）、__len__（样本总数）无自定义方法，通过参数控制加载逻辑预处理位置在中通过transform执行预处理无预处理逻辑，依赖Dataset返回的预处理后数据并行处理无（仅单样本处理）支持多进程加载（典型参数root（数据路径）、transform（预处理）batch_sizeshuffle核心结论Dataset类：定义数据的内容和格式。
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工业系统故障诊断是确保现代工业设备安全稳定运行的关键技术环节。随着工业自动化和智能化水平的不断提高，传统故障诊断方法在应对日益复杂、多变的工业环境时显得力不从心。基于深度学习的故障诊断技术因其强大的特征学习能力和自适应性，已成为当前研究的热点和工业应用的前沿。本文将探讨一种融合卷积神经网络(CNN)和注意力机制的深度学习模型，用于工业系统故障诊断，包括项目背景、系统架构、技术原理、数据样例以及相关代码实现。
【深度学习相关安装及配环境】Anaconda搭建虚拟环境并安装CUDA、cuDVV和对应版本的Pytorch，并在jupyter notebook上部署
m0_51403396的博客
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本文详细介绍了在Windows系统下配置CUDA开发环境的完整流程。内容包括：1)通过nvidia-smi命令查看当前CUDA版本(12.8)；2)从NVIDIA官网下载并安装对应版本的CUDA Toolkit，12.0及以上版本会自动配置环境变量；3)下载安装cuDNN库并测试验证；4)使用conda创建Python 3.11虚拟环境；5)在虚拟环境中安装PyTorch并验证GPU可用性；6)将PyTorch环境集成到Jupyter Notebook中。整个过程涵盖了从软件下载、安装配置到环境测试的各个环
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SCNN是一种专为车道线检测设计的神经网络架构，通过在特征图的空间维度上进行四方向（上下左右）信息传播，有效捕捉车道线的长距离空间依赖关系。其核心模块将特征图沿不同方向拆分为切片，通过类似RNN的逐行/列传播机制，结合1D卷积和残差连接增强空间上下文建模能力。相比传统CNN的局部感受野，SCNN在保持特征图形状不变的前提下显著提升了细长、连续目标的检测性能，尤其适用于交通场景中的车道线识别任务。该方法已应用于多项实际工程并在相关竞赛中取得优异表现。
Python打卡第38天
2503_90353953的博客
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