作者：张永泰，北京工业大学，Datawhale优秀学习者探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析
在写文章、画图之后，AI 大模型现在又同时有了打游戏的能力。不禁在想，DeepMind 的智能体 Gato 未来还能玩出哪些花活？假如使用单一序列模型就能解决所有任务，是再好不过的事情，因为这种模型减少了不必要的麻烦。不过这需要增加训练数据的数量和多样性，此外，这种通用模型随着数据的扩充和模型的扩展，性能还会提高。从历史上看，更擅长利用计算的通用模型最终也会超过特定于专门领域的模型。今日，受大规模
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2024-04-17 13:04:36
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深度学习框架智能时代的操作系统是什么？在AI领域深度学习框架被视为“AI操作系统”，基于深度学习框架，企业可以根据自身行业的特点和场景需要，更快更便捷地开发AI应用。深度学习作为AI领域的一个重要分支，俨然已经成为AI的代名词，人们提起AI必定会想到深度学习。随着越来越多开发者基于深度学习框架构建、训练和部署人工智能应用，人工智能正处在大规模落地时代。在AI领域深度学习框架被视为“AI操作系统”，
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2023-12-26 21:59:03
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近日，Gartner发布了最新的《2022年人工智能技术成熟度曲线》报告，报告称尽早采用复合型人工智能（AI）、决策智能等AI技术将给企业机构带来明显的竞争优势，缓解AI模型脆弱性引发的问题，有助于捕捉业务背景信息，推动价值实现。已进入生产成熟期的技术，其实际效益已得到证明和认可。随着越来越多的企业机构认为风险已下降至可接受程度，AI技术的采用开始进入快速增长阶段（见图一）。AI一直是企业、政府和
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2024-01-04 16:39:09
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软件架构--工业软件架构分析1 工业软件概述2 工业软件分类3 工业软件产业图谱4 需要解决的问题5 国外工业软件产业发展分析6 发展趋势7 工业软件架构介绍7.1 传统与新型架构碰撞与共存传统架构新型架构微服务介绍微服务在工业软件应用的问题现状：以传统架构的工业软件为主，未来并存7.2 三足鼎立同时彼此交汇融合8 国内一些工业公司架构介绍参考 1 工业软件概述工业软件是工业技术和知识的程序化封
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2023-07-12 16:26:56
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“在新基建之下，‘+AI’能够实现数据化、IT化、云端化的一步到位，对重构、提升中国经济将扮演一个重要的角色。”7月9日，在2020世界人工智能大会云端峰会上，创新工场创始人及首席执行官李开复分享了从“AI+”到“+AI”，人工智能技术如何赋能传统公司，并重构中国经济。
“在新基建之下，‘+AI’能够实现数据化、IT化、云端化的一步到位，对重构、提升
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2024-07-26 14:32:22
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通过从真实世界的架构案例研究中学习，成为一个更好的软件架构师。你将会学到的将架构模式应用于复杂系统使用最相关的技术栈定义非功能性需求作为架构的基础使用各种冗余技术使用各种消息传递方法要求需要先前的软件架构知识熟悉软件架构流程者优先说明恭喜！你将成为一名伟大的软件架构师！软件架构师是业内最具挑战性和最有价值的工作之一。丰厚的薪水、与管理层合作、处理最新的技术和模式、与各种项目和团队合作——所有这些都
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2023-10-10 21:51:35
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# AI 数据分析软件简介
随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量的数据。这些数据蕴藏着巨大的潜力，而如何有效地分析和利用这些数据正是当今数据分析行业的核心挑战。AI 数据分析软件的迅猛发展为这一问题提供了优秀的解决方案。本文将介绍AI数据分析软件的基础知识、工作原理及其应用，并通过代码示例进行演示。
## 什么是 AI 数据分析软件？
AI 数据分析软件是一种运用人工智能技术处理和分析
哈哈部署都俩个一起说了 先说一个部署框架 在说基本的方式哦 这个最坑的还是也昂看硬件吧 反正懂得都懂 我也发过几个坑的帖子 群里也好多人遇到过当收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！ 哈哈使用GPU Coder生成整个端到端应用程序的代码将深度学习模型部署到生产环境面临两大挑战：我
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2023-12-22 14:05:07
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最近，斯坦福人工智能研究所（HAI）发布了2023年AI指数报告，提供了AI领域当前技术成就、政策趋势、经济影响等多方面的最新情况。今天我们将报告最重要的12个结论精简出来，分享给大家。▍AI大模型不只是大这么简单在2019年发布的GPT-2被认为是第一个大型语言模型，拥有15亿个参数，培训成本估计为5万美元。三年后，PaLM推出，拥有5400亿个参数，培训成本估计为800万美元。各个领域的大型语
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2024-04-29 15:35:02
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AI视频智能分析技术与应用（一）AI视频智能分析技术与应用（二）AI视频智能分析技术与应用（三）三、AI视频智能分析应用场景有哪些？从静态图像到动态视频，视频智能分析技术壁垒正在逐步被突破，而全视频时代正在加速到来，据统计，2022年我国安防摄像头出货量近5亿台，同时，以抖音为首的视频媒体平台每天产生数以千万的视频。海量视频中蕴藏巨大的智能分析需求。总的来说，视频智能分析的核心需求主要包括事件智能
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2024-01-16 14:46:29
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ai人工智能数据处理分析 (Top highlight) Businesses realize that as more and more products and services become digitized, there is an opportunity to capture a lot of value by taking better advantage of data. I
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2023-09-14 16:34:17
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我们都知道，AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业，然而绝大部分业务场景想应用AI技术，都需要算法工程师根据自身业务的标注数据，来进行单独训练，才能打磨出合适的AI模型。如此一来，如何以最低的门槛和成本，实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。市场上的AI服务非常多，但是在视觉领域，通用的AI服务主要是基于图像的架构来做的，视频时代已经到来，基于图像的AI架构是否还能被广泛应用？阿里云视频云团
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2023-11-20 11:47:19
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对复杂的大规模软件系统，软件架构分解是架构设计中必不可少的关键步骤。通过分解识别架构元素，同时也是解决非功能需求的重要手段之一。好易科技CTO王国波在“软件架构分解”一文中从架构的定义出发，对架构形而上的本质给出了自己独特的理解。在架构设计上提出了架构分解过程模型和多维度多层次分解模型。他总结的架构分解原则包括：低耦合、高内聚：莱布尼兹指出：“分解的主要难点在于怎么分。分解策略之一是按容易求解的方
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2023-07-18 14:09:37
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文章目录前言一、从训练模型出发1.准备测试资料
2.最典型的程序范例
3.撰写App来引导推论总结 前言《耐能KL520的Python程序雕龙小技》Part-005：By 神樱AI团队2022/7/01为KL520推论后，添加Softmax运算说明：& 二元分类(Binary Classification)只要表现于最后一层的FC层(即全连接层)。& FC层的标准实践机制，就是P
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2024-08-05 18:41:26
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制造业是中国工业化的源头，也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，还会对其性能产生不良影响。因此，制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。传统的检修盒面板按钮安装是否正确的质量检查方法是依靠人工肉眼逐一检查是否正确、效率低、误识别率高、耗时耗力。对于一些重要的按钮，尤其是停机和上下键安装错误，很容易导致严重事故，因此迫切需要使用人工智能检测手段，引
现在人工智能的发展可谓是如火如荼，从而引起了很多人学习人工智能的兴趣。我们在学习人工智能的时候，会接触到算法和数据，而人工智能是由很多算法组成的，因此大家都认为在人工智能学习中算法是比数据重要的，但是事实是这样的吗？在这篇文章中我们就给大家解答一下这个问题。很多关于人工智能的文献以及报告都不约而同的偏重于关注机器学习算法，将其视为最重要的部分。主流媒体似乎把算法与人脑等同了。他
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2024-06-10 08:47:24
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结构分析：架构分析工作主要从宏观上考虑一个软件系统应该怎样组织。通常，在架构分析工作中，我们须要确定一些策略性的设计方针，原则和基本模式。在它们的指导下，我们能够高屋建瓴地分析软件系统的宏观结构。认识软件系统由哪些组件构成，了解组件之间的接口和协作关系。架构分析的结果对于兴许的面向对象设计工作也是一种约束，有助于消除设计和实现过程中的任意性。因此。架构分析有时也被称为策略设计组件指的是一组对象构成
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2023-07-13 17:35:06
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联发科发布了具高速边缘AI运算能力，可快速实现影像识别的AIoT平台i700芯片，进一步提升联发科在人工智能领域的领导地位。联发科i700平台方案能够广泛被应用在智慧城市、智能楼宇和智能制造等领域，其单芯片设计整合了包含CPU、GPU、ISP和AI专核等在内的处理单元，能够协助客户快速推出产品，助力人工智能和物联网的落地融合。联发科i700平台采用八核架构，集成了两个工作频率为2.2GHz的arm
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2024-01-31 09:36:43
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AI智能分析系统架构是一个无处不在的话题，它结合了数据分析、机器学习和智能决策，以便企业能够高效地处理和分析海量数据。本博文将通过以下几个部分详细回顾如何设计和实施AI智能分析系统的架构，逻辑清晰、内容详实，旨在为希望了解这一领域的读者提供有价值的参考。
在现代数据驱动的环境中，AI智能分析系统不仅能够提升业务决策的效率，还能帮助公司精确把握市场动态。以下是关于该系统架构的一些关键要点：
引用
