人工智能包含的内容很丰富，常见的学习内容包括数学、编程、计算机数据结构、算法、推荐系统、cv（计算机视觉）、nlp（自然语言处理）、数据分析、数据可视化等等…人工智能职业没有最香，只有更香，大致分为如下几大类：数据管理及数据清洗从业者数据分析师BI，即智能业务（Business Intelligence）算法工程师（CV 计算机视觉、NLP 自然语言处理、推荐系统）总的来说他们的业务范围是不同的，
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2024-01-06 19:21:45
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Transformer 论文阅读一、背景 NLP 领域模型主要有三种经典架构：自 CV 领域沿袭而来的卷积神经网络（CNN）、用于序列类任务的循环神经网络（RNN）（包括其变体 LSTM）、在 NLP 任务中表现良好具有独特优势的注意力机制（attention）。在2017年以前，以序列类任务为主流的 NLP 领域还是循环神经网络及其变体的天下，其具有的时序特征捕捉、序列到序列转换能力使其成为各个
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2023-12-12 21:25:16
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像草稿纸一样随意。诞生于1984年的MATLAB或许是至今尚在广泛使用的编程语言中最“古老”的解释性语言。这意味着，使用MATLAB编程，不需要写一个完整的带有变量定义、程序头和尾的“程序段”，而是写一行程序，即可执行一行程序，并看到计算机返回的结果。我做论文的时候，MATLAB运行的时间远超过OFFICE组件，因为它真的如同草稿纸一样便捷，计算矩阵、解方程信手拈来。像搭积木一样简单。MATLAB
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2024-01-04 09:33:51
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1. 大模型的技术趋势本节我们将分析“大模型现象”在语言模型以外的领域的进展情况，主要包括计算机视觉领域和多模态（语言+图像）领域。计算机视觉（Computer Vision，CV）领域和NLP一样，也是本轮深度学习科技热潮中被极大颠覆了的研究领域，2012年被提出的近代深度学习的开山之作AlexNet便是CV领域中的深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CN
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2024-05-24 21:30:56
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【论文速递】CVPR 2020 - CLIP-Event：用事件结构连接文本和图像【论文原文】：Li, Manling and Xu, Ruochen and Wang, Shuohang and Zhou, Luowei and Lin, Xudong and Zhu, Chenguang and Zeng, Michael and Ji, Heng and Chang, Shih-Fu【作者信
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2024-01-30 08:53:08
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在当今的技术领域，计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）技术融合的需求日益增加。企业希望通过将图像信息与文本数据结合，获取更全面的洞察，进而提升用户体验和决策效率。然而，在实现这一目标的过程中，存在诸多挑战，例如数据预处理、模型选择和调试等。本文将分享我在处理CV与NLP结合问题中的经验，包括参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等方面的深入分析。
## 背景定位
结合CV和NL
该篇文章右谷歌大脑团队在17年提出，目的是解决对于NLP中使用RNN不能并行计算（详情参考《【译】理解LSTM（通俗易懂版）》），从而导致算法效率低的问题。该篇文章中的模型就是近几年大家到处可以听到的Transformer模型。一、算法介绍前的说明由于该文章提出是解决NLP（Nature Language Processing）中的任务，例如文章实验是在翻译任务上做的。为了CV同学更好的理解，先简
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2023-12-29 22:00:56
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文章目录0 前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测**3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践
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2023-11-29 10:55:00
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此文最大的贡献，可能是在NLP和CV两大领域之间架起了一座更简便的桥梁。此前，大名鼎鼎的GPT和BERT已经将大型自然语言处理（NLP）模型的性能提升到了一个新的高度。直观点讲，就是事先遮住一些文本片段，让AI模型通过自监督学习，通过海量语料库的预训练，逐步掌握上下文语境，把这些被遮住的片段，用尽可能合乎逻辑的方式填回去。这和我们做「完形填空」的方式有些类似。经过海量数据的学习和训练，AI模型慢慢
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2023-07-31 23:26:51
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文章目录监督学习(Supervised Learning)分类问题(典型的监督学习)以CV领域的图片分类问题为例以NLP领域的判断垃圾邮件为例房价预测(理解回归问题)与神经网络都有关系的小点Linear EquationNoiseGradient Descent初步无监督学习(Unsupervised Learning)简述机器学习的过程监督学习、无监督学习区别 机器学习主要有: 监督学习(Su
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2024-01-11 15:04:19
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1、背景大概五月中就要开始答辩了，我给自己定的时间是五月搞定毕业设计。毕业设计做的是一个前后端分离的springboot项目，目前已经找到了对标的开源项目，是一个基于ruoyi脚手架开发的项目2、当前情况现本人在某家公司实习，技术栈为windows + .NET，客户端开发之前自学的是Linux下c/c++网络编程那一套对于java，javaweb只能说大概了解，简单写过。但是对于springbo
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2024-03-08 20:52:35
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目录一、项目介绍 二、开题报告三、截图四、源码获取一、项目介绍 管理员模块： 主要功能有：后台首页、用户管理、商品信息、客户信息、分类信息、入库记录、出库记录、供应商信息等功能。采购员：后台首页、商品信息、入库记录、供应商信息管理等功能。销售员：后台首页、首页、个人中心、客户信息 、商品信息、出库记录等功能。系统功能完整，适合作为毕业设计、课程设计、数据库大作业。二、
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2023-07-25 14:48:54
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文章目录0 前言1 课题背景2 实现功能2.1 系统整体设计2.2 业务流程3 运行效果4 部分实现代码最后 0 前言今天向大家展示学长帮助同学完成的一个毕业设计：基于java web的旅游网站设计与实现。需要的同学点击下方获取源码及论文。1 课题背景随着旅游业的迅猛发展，21世纪的中国将会成为世界上最大的旅游国家,对于旅游者而言获取相关的旅游信息以便于做出最优的旅游选择是十分必要的。塞北村镇旅
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2024-01-27 20:04:56
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包含的部分一般有摘要、前言、总体设计、硬件设计、软件设计、测试、结语、文献，致谢各部分要内部逻辑一致，按照顺序将设计内容论述清楚；论文框架为什么如此，是因为通过这么几个方面可以把设计内容呈现完整，详实；摘要：让读者（老师、同学、有相似研究主题的人、评审专家）对你所做的设计相当轻松的了解梗概及要点；前言：对研究背景、研究现状，本设计的研究意义加以阐述（就是回答我们为什么要选这个题目）；总体设计：从概
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2023-07-31 13:25:46
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【2022全国科技周】情感计算科普讲座：CV语义个性化，NLP多模态，Voice语音，人脸情绪，脑电情感 提示：不知道有没有回放CSIG情感计算与理解专委会于5月27日上午9点举办“情感计算”科普讲座，欢迎大家和自己的研究生参加，会议和直播的链接如下： 直播时间：2022年05月27日9:00 - 12:00 直播地址：腾讯会议号：652-756-332 文章目录【2022全国科技周】情感计算科普
摘要:在21世纪，智能手机的发展非常迅速，而手机操作系统的更新也非常快速。在现今的操作系统中，安卓操作系统的市场占有率非常高，安卓系统的开放策略是其快速发展的主要原因。现在安卓应用市场上的健身类应用程序，普遍功能冗余，用户使用麻烦，本健身房APP功能简介，使用方便，符合用户的使用习惯。本文首先介绍了健身房APP的背景和意义，然后介绍了APP的开发工具和技术，然后研究了Android系统架构和应用开
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2023-09-11 20:50:26
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PAGE毕业论文开题报告学 生 姓 名：周六来加班学 号：学 院：专 业：设计(论文)题目：指导教师:年 月 日开题报告填写要求1．开题报告作为毕业论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业论文工作前期内完成，经指导教师审查后生效；2．开题报告内容必须用按教务处统一设计的电子文档标准格式(可从教务处网页上下载)打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时
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2023-09-08 13:50:48
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2020年10 月份，深度学习领域顶级会议 ICLR 2021 论文投稿结束。这次盛会，又有大牛在深度学习领域有了新突破。这次技术的变革会带来哪些影响呢？且听东方林语娓娓道来。人工智能应用在CV计算机视觉领域中，CNN卷积神经网络一直占据相当主流的地位。而Transformer 架构，在NLP自然语言处理任务中，得到了广泛应用。 两个领域，每项技术各有所长，彼此之间井水不犯河水。但是，
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2023-09-06 11:13:30
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计算机毕业设计—基于区域卷积神经网络的目标检测模型Abstract目前机器学习的替代者深度学习（卷积神经网络）发展迅速，在当下，无论是人脸识别，还是工业上的产品流水线检测，都逃脱不开目标检测的模型的应用，基于卷积神经网络，设计一个基于目标检测算法的xxx检测系统，用于本科毕业论文可以说是非常合适的，这篇博文记录的就是一篇本科毕业设计所用到的模型算法，训练这个代码（在RTX4090上训练中等参数的M
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2024-05-09 08:58:08
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一、人工智能简单了解1.人工智能发展必备三要素：数据算法计算力CPU,GPU,TPU计算力之CPU、GPU对比：CPU主要适合I\O密集型的任务GPU主要适合计算密集型任务 2.人工智能、机器学习和深度学习人工智能和机器学习，深度学习的关系机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来 3.主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能
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2024-01-13 12:09:44
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