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力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。机器人 分支一：计算机视觉计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的
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2023-07-30 22:44:55
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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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# 实现NLP与CV大模型的流程指南
在当今的科技领域，NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）大模型成为了热门话题。这两种技术结合在一起，可以为我们带来更强大的应用能力，例如图像语义理解和多模态搜索等。本文将为刚入行的小白开发者提供一个清晰的实现流程，以及每一步的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现NLP与CV大模型的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-08-16 06:09:34
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目录一、颜色空间介绍1.1 RGB模型1.2 CMYK模型1.3 YUV（YCbCr）模型1.4 HSI模型1.5 HSV(HSB)模型二、颜色空间转换2.1 RGB转灰度图2.2 RGB和HSV相互转换2.3 RGB和HSI相互转换2.4 RGB和YUV相互转换参考一、颜色空间介绍颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统）它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。&n
# 如何实现大模型 NLP CV
在过去的几年中，深度学习尤其是大模型（如GPT、BERT、ResNet等）的发展，使得自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域得到了飞速的进步。若你是刚入行的小白，可能会觉得实现一个大模型是一项复杂的任务。本文将为你提供一个清晰的流程，并介绍每个步骤需要做的事情。
## 整体流程
下表展示了实现大模型 NLP CV 的主要步骤：
| 步骤
北大河图团队提出了一套面向大模型的自动并行分布式训练系统Galvatron，相比于现有工作在多样性、复杂性、实用性方面均具有显著优势，论文成果已经被 VLDB 2023 接收。最近一段时间，「大模型」在 AI 领域的各种应用场景都大放异彩，其中基于 Transformer 的大规模预训练模型是最典型的大模型之一，已经成为了当前基础模型（Foundation Model）的核心架构。例如
# 实现 CV 大模型 NLP 的指南
作为一名开发者，创建一个计算机视觉 (CV) 大模型自然语言处理 (NLP) 项目是一个具有挑战性的任务，但也是一个非常令人兴奋的过程。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，以及每一步需要采取的具体措施，并提供相应的代码示例和注释。
## 项目流程概述
首先，我们需要明确实现该项目的基本步骤。以下是一个简化的流程图，展示了实现 CV 大模型 NLP 的主
# 自然语言处理与计算机视觉的大模型解析
自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）是当今人工智能领域的两个重要分支。随着深度学习技术的快速发展，尤其是大模型（如GPT、BERT和CNN等）的广泛应用，这两者之间的界限逐渐模糊。本文将探讨NLP和CV大模型的基本原理、应用场景以及它们之间的关联。
## 1. 大模型概述
大模型通常是指具有大量参数的机器学习模型。这些模型通过在大规模数据集上训
原创
2024-10-03 06:39:32
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一文详解Google最新NLP模型XLNet语言模型和BERT各自的优缺点在论文里作者使用了一些术语，比如自回归（Autoregressive, AR）语言模型和自编码（autoencoding）模型等，这可能让不熟悉的读者感到困惑，因此我们先简单的解释一下。自回归是时间序列分析或者信号处理领域喜欢用的一个术语，我们这里理解成语言模型就好了：一个句子的生成过程如下：首先根据概率分布生成第一个词，然
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2023-09-01 14:15:38
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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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1. 抢跑的nlp nlp发展的历史非常早，因为人从计算机发明开始，就有对语言处理的需求。各种字符串算法都贯穿于计算机的发展历史中。伟大的乔姆斯基提出了生成文法，人类拥有的处理语言的最基本框架，自动机(正则表达式)，随机上下文无关分析树，字符串匹配算法KMP，动态规划。 nlp任务里如文本分类，成熟的非常早，如垃圾邮件分类等，用朴素贝叶斯就能有
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2024-02-23 09:56:21
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如何实现CV大模型和NLP大模型
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现CV（计算机视觉）大模型和NLP（自然语言处理）大模型。下面是整个流程的概览：
1. 数据准备
2. 模型选择
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 模型优化
现在让我们逐步解释每个步骤以及需要执行的代码。
**1. 数据准备**
在实现CV和NLP大模型之前，你需要准备好训练数据。数据的质量和数量对模型的性
原创
2023-12-13 11:55:56
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# 大模型在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的应用
近年来，人工智能（AI）领域的迅猛发展使得大模型（例如 GPT、BERT、ViT 等）在多个任务中展现出了惊人的性能。尤其是在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域，大模型的影响力与日俱增。这篇文章将为你介绍大模型在这两个领域的基本应用，结合代码示例，使其更易于理解。
## 大模型在计算机视觉中的应用
计算机视觉任务如图
NLP中监督任务的基本套路都可以用三个积木来进行归纳： 文本数据搜集和预处理 将文本进行编码和表征 设计模型解决具体任务1.1 语言模型对于语言序列，计算该序列出现的概率。马尔科夫假设：一个词出现的概率只与它前面出现的一个或几个词有关。（n-gram模型）存在的问题： 参数空间过大。条件概率P的可能性太多。 数据稀疏严重。很多词的组合语料库中没有出现，概率为0.1.2 NNLM(Neural Ne
编辑: ShuYini 引言语言模型是构建NLP应用程序的关键。现在人们普遍相信基于预训练模型来构建NLP语言模型是切实有效的方法。随着疫情阴霾的散去，相信NLP技术会继续渗透到众多行业中。在此过程中，肯定有很多同学会用到NLP预训练模型，为此作者整理了目前2023年NLP的十大预训练模型及论文。BERT模型 BERT模型（Bidirectional Encoder Representatio
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2024-02-04 21:22:46
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导读本研究描述了一个连接分析工具箱(CATO)，用于基于扩散加权成像(DWI)和静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据来重建大脑结构和功能连接。CATO是一个多模态软件包，使研究人员能够运行从MRI数据到结构和功能连接组图的端到端重建，定制其分析并利用各种软件包对数据进行预处理。结构和功能连接组图可以根据用户定义的(亚)皮层图谱进行重建，为集成多模态分析提供对齐的连接矩阵。CATO是在麻省理工
CVRP建模与求解—基于粒子群算法1. VRP简要描述经典VRP可描述为：对一系列装卸货点进行适当的路径规划，在满足约束条件（客户需求、车辆载重和容积、车型、车辆行驶里程、配送时间窗、配送中心数量等限制）和目标最优化（路程最短、成本最低、使用车辆数最少、配送时间最快等）下，将客户的配送需求从配送中心送达客户点，或从客户点送回配送中心。2. 课题场景设计2.1 场景单向：纯取货/纯送货； 单配送中心
作者 | 金雪锋 最近经常被问，你看“万亿的模型都出来了，你们训练的千亿模型是不是落伍了？”我想说：“虽然都叫超大模型，但是类型是不一样的，虽说每一类模型训出来都不容易，不过澄清一下概念还是必要的”。大概盘算了一下，一年多来，业界发布了非常多的大模型，从去年OpenAI GPT-3 1750亿参数开始，到年初华为盘古大模型 1000亿，鹏程盘古-α 2000亿参数，G
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2024-05-20 12:17:43
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# 开发 NLP 和 CV 模型的基础入门
在当今人工智能的浪潮下，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）是两个最为热门的领域。对于初入行的小白开发者来说，理解它们的实现步骤非常关键。下面，我们将逐步解析实现一个简单的 NLP 和 CV 模型的流程，以及代码实现。
## 整体流程
首先，我们来看看实现 NLP 和 CV 模型的整体流程，具体步骤如下：
| 步骤
原创
2024-08-13 09:50:18
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打印机介绍1.打印术语 *: 1 英寸= 2.54 厘米(cm)= 25.4 毫米(mm) cpi (Characters Per Inch): 每英寸内所含的字符数，用来表示字符的大小、间距 cpl（Characters Per Line): 每行中所含的字符个数，用来在横向方向表示
