瀑布模型 把每个阶段当成瀑布中的一个阶梯，强调由上而下，互相衔接、逐级下落，固定次序。优点：开发阶段清晰，便于评审、审计、跟踪、管理和控制缺点：不可逆或很难可逆 问题会积累，错误会传递发散扩大，导致成本和质量失控快速原型模型（原型模型）快速原型模型的第一步是快速建立一个能反映用户主要需求的原型系统，让用户在计算机上试用它，通过实
开门见山：推荐使用Stable Diffusion，其在2022年8月23日完全开源了自己的V1版模型，如今AI绘图已经是只要有GPU资源即可免费、快速实现的事了！未来聊天表情包将全由AI自动生成（包括动图），动画制作只需要关键原画其余都由AI自动补全，AI计算绘画师也将成为炙手可热的新职业。附上开源链接：项目链接：GitHub - CompVis/stable-diffusion: A late
在如今这个快速发展的科技时代，生成内容（AIGC）和人工智能（AI）的大模型正在成为热议的话题。大模型依托于海量数据，利用复杂的算法生成高质量的文本、图像甚至音频内容，正应用于广告、创作及客户服务等多个业务领域。然而，随着业务需求的增加，如何高效地管理和优化这些系统也成了一项不小的挑战。接下来，我将详细剖析解决“AIGC和AI大模型”所涉及的过程，从背景分析到演进历程，架构设计，再到性能优化和故障
大家都知道，机器学习中有很多算法，比如说决策树，随机森林，线性回归等等，其实这些算法都是有很多优点，同时也是有很多的缺点。我们在这篇文章中给大家介绍一下ID3、C4.5算法、CART分类与回归树和Adaboosting算法的优缺点，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解机器学习。首先我们给大家介绍一下ID3、C4.5算法，其实ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据
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2024-05-21 22:36:39
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AIGC与大模型之间的区别在于，它们的目的与运用方式不同。AIGC（人工智能生成内容）主要侧重于利用大模型生成文本、图像等内容，而大模型则是基于庞大的数据集和资源训练出来的复杂算法。下面，我将详细探讨在理解和分析“AIGC和大模型的区别”时所需的一系列技术配置和流程步骤。
### 环境配置
在搭建AIGC和大模型分析环境时，首先需要安装一些基本工具和库。以下是所需的依赖环境和版本表：
| 组件
在当前的人工智能领域，AI大模型（AIGC）以其强大的生成能力引起了广泛关注。然而，实现高效、灵活、精准的AI大模型仍然面临诸多挑战。本文将围绕如何构建和优化AI大模型进行深入探讨。
### 背景描述
AI大模型技术的快速发展为生成内容提供了强有力的支持。在多个领域中，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域，AIGC正在成为关键驱动力。为此，我们需要构建一个清晰的流程来理解这一领域的基本结构和实
Date：2020-9-9
作者：蒋天园 原文链接：3D目标检测多模态融合算法综述 欢迎加入国内最大的3D视觉交流社区，1700+的领域从业者正在一起学习~ 0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含
作者 | 王云鹤，华为诺亚方舟实验室 大家好，这里是NewBeeNLP。从学术界到业界大厂，大模型都俨然成为了标配，今天分享一篇关于AI领域大模型的思考。欢迎评论区给出你的想法~三问大模型，AI的路在何方近日内部有关大模型的讨论比较多，也组织了几次内部的分析和研讨，有赞同、有批判、有质疑、有期许，抱着略懂的心态，本着 “胡说八道” 的精神，借着弹窗的周末时间，谈谈对大
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2024-03-29 23:14:18
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【火炉炼AI】机器学习027-项目案例：用聚类算法建立客户细分模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )客户细分是市场营销成功的前提，我们从市场中获取的数据一般都没有标记，要想对这些市场数据进行客户细分，将客户划分簇群，这也是一种典型的无监督学习问题。本项目拟用各种不同的聚类算法
AI 技术与安全模型 人工智能是一种通过预先设计好的理论模型模拟人类感知、学习和决策过程的技术。完整的AI技术涉及到AI模型、训练模型的数据以及运行模型的计算机系统，AI技术在应用过程中依赖于模型、数据以及承载系统的共同作用。AI 模型 模型是AI技术的核心，用于实现AI技术的预测、识别等功能，也是 AI 技术不同于其它计算机技术的地方。AI 模型具有数据驱动、自主学习的特点，负责实现机器学习理论
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2024-05-05 17:37:49
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作为测试和记录，就随便试一个数据集，AID数据集，AID数据集是一个遥感影像数据集，其包含 30 个类别的场景图像，其中每个类别有约 220 – 420 张，整体共计 10000 张，其中每张像素大小约为 600*600。PaddleX全流程模型训练PaddleX是基于飞桨核心框架、开发套件和工具组件的深度学习全流程开发工具。具备 全流程打通 、融合产业实践 、易用易集成 三大特点。这里是体验的P
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2024-07-10 21:58:46
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aigc与ai达模型分别代表生成对抗网络（AIGC）和人工智能调度（AI达模型）的新兴技术，前者侧重于内容生成，后者则在优化决策和资源分配中展现其优势。本文将深入探讨如何有效解决“aigc和ai达模型”的相关问题，并提供详细实施过程。
## 环境预检
在进行部署前，需要进行环境预检。首先，我们通过四象限图来分析项目需求与可用资源的兼容性。
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quadrantChart
文章目录一、AIGC 的简要介绍二、AIGC 的发展历程三、AIGC 的基石3.1 基本模型3.2 基于人类反馈的强化学习3.3 算力支持四、生成式 AI（Generative AI）4.1 单模态4.1.1 生成式语言模型（Generative Language Models，GLM）4.1.2 生成式视觉模型（Generative Vision Models）4.2 多模态4.2.1 视觉语
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2024-03-29 20:41:57
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2024-04-25 12:10:46
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⭐⭐个人主页?后端小知识?欢迎关注??⭐️留言?。
原创
2024-04-19 10:57:17
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尝试了最近大火的AI应用，包括对话、编程、绘图等。对于AI在CFD仿真中的应用可行性，做了点自己的思考总结。1 AI的优势领域基于现有数据的统计分析工具。AI主要优势在于隐式规则场景，即依赖人类经验可进行学习和识别，但是难以采用数学手段定量表述规则。对于可采用数学手段定量化描述的显式规则，其直接基于代码进行固化和执行，执行效率比AI学习高得多，且没有错误。 CFD中对AI
是Adobe Illustrator的文件扩展名，是一种矢量图形文件格式。Adobe Illustrator是一种流行的基于矢量图形的绘图程序。AI格式是一个严格限制的，高度简化的EPS子集（EPS:是ps保存文件的一种格式，只能用ps打开，打开之后是可以继续编辑的）。矢量图，也称为面向对象的图像或绘图图像，矢量文件中的图形元素称为对象。每个对象都是一个自成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大
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2024-04-30 16:55:17
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多模态AI与AIGC的区别
随着人工智能技术的不断发展，多模态AI（Multimodal AI）与AIGC（AI Generated Content）逐渐成为当今技术和产品设计中的热门主题。许多人在使用这些技术时，往往难以区分它们的核心特性和应用场景。在本文中，我将系统地阐述多模态AI与AIGC之间的区别，通过结构化的内容来帮助读者更好地理解这些概念。
### 背景定位
多模态AI和AIGC
多模态 AI 和 AIGC 的区别探讨
在当今快速发展的人工智能领域，多模态 AI（Multimodal AI）和 AIGC（AI Generated Content）作为两种新兴技术，常常引起热议。它们虽然都在推动AI的发展，但在构建方式、应用场景等方面却存在显著差异。本文将详细探讨这两者之间的区别，并从不同的维度进行分析，以帮助读者更好地理解和应用这两种技术。
### 背景定位
在过去的
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型程、实战学习等录播视频，免费分享！
原创
2024-08-02 11:08:52
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