黑白图片 黑白图片（灰度图）通过 2 维向量（矩阵）来表达。2个维度的长度分别代表了图片的高度和宽度（以像素为单位），向量元素记录着每一个像素的灰度（数值越大，颜色越浅） 例如下面右图矩阵标注了左图像素点的灰度分布： 彩色图片 彩色图片通过 3 维向量来表达。3个维度的长度分别代表了图片的高度、高度 ...

豆包MarsCode是字节跳动旗下的一款AI工具，最近在刷帖子时看到已经可以在vscode中通过插件安装MarsCode工具，接下来我们来看下操作流程以及使用效果。 第一步：首先需要注册下豆包账号 豆包 MarsCode--智能编码，一触即发! 第二步：打开vscode 后，左侧导航栏上点击扩展，搜 ...

0 前言 Agent是一个使用大语言模型决定应用程序控制流的系统。随着这些系统的开发，它们随时间推移变得复杂，使管理和扩展更困难。如你可能会遇到： Agent拥有太多的工具可供使用，对接下来应该调用哪个工具做出糟糕决策 上下文过于复杂，以至于单个Agent无法跟踪 系统中需要多个专业领域（例如规划者 ...

强化学习笔记之【Q-learning算法和DQN算法】 前言： 强化学习领域，繁冗复杂的大段代码里面，核心的数学公式往往只有20~40行，剩下的代码都是为了应用这些数学公式而服务的 这可比遥感图像难太多了，乱七八糟的数学公式看得头大 本文初编辑于2024.10.5 CSDN主页：https://bl ...

近日，以“聚智向新 算领未来”为主题的2024中国算力大会在河南郑州举行。本届大会由工业和信息化部新闻宣传中心、中国信息通信研究院联合主办。大会按照“1+2+20+Y”整体架构，举办1场开幕式、2场主论坛、20场分论坛以及Y场特色活动，解读算力产业政策，共享算力发展成果，研讨技术发展趋势，搭建“政产... ...

前言 在之前的内容中，我们详细讲解了Spring AI的基础用法及其底层原理。如果还有小伙伴对此感到困惑，欢迎参考下面这篇文章，深入学习并进一步掌握相关知识：https://www.cnblogs.com/guoxiaoyu/p/18441709 今天，我们将重点关注AI在实际应用中的落地表现，特别 ...

强化学习笔记第5篇，精读2024年7月ICML论文ACE 强化学习方向的学习者可以参考或复刻 ACE:Off-PolicyActor-CriticwithCausality-AwareEntropyRegularization精读 ...

我们在上一篇博客中介绍了合情推理中所要满足的合情条件。在这一篇博客中我们将看到，上述条件皆不是空穴来风，而且不多不少刚刚好。一旦我们导出了满足上述合情条件的合情推理定量规则，我们就会发现，我们实际上就得到了概率的原始定义（乘法规则 + 加法规则 + 无差别原则）。其中，条件(Ⅰ)(Ⅱ)(Ⅲa)是机器... ...

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点，并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。 美食推荐 We ...

0 前言 在数据分析领域快速发展的今天，通过自然语言与数据交互的能力变得越来越有价值。对话式分析旨在使复杂数据结构对没有专业技能的用户更易于访问。 LangGraph 是个框架，用于构建使用语言模型的状态化、多代理应用程序。Waii 提供文本到 SQL 和文本到图表的功能，使用户能够通过自然语言与数 ...

环境搭建 系统环境 需要Nvidia显卡，至少8G显存，且专用显存与共享显存之和大于20G 建议将非安装版的环境文件都放到非系统盘，方便重装或移植 以Windows11为例，非安装环境文件都放在 E 盘下 设置自定义Path文件夹 创建 E:\mypath 文件夹，将其添加进用户环境变量Path中， ...

ChatGPT的终极指南概要Prompt Format（提示格式）是一种用于指导ChatGPT生成特定类型回答的模板。它通常包括以下几个部分：角色（Role）：定义AI模型在Prompt中所扮演的角色，例如专家、顾问、教师等。 任务（Task）：明确指定AI模型需要完成的具体任务，如回答问题、提供建 ...

简要表格 IDE/插件优点缺点 VSCode+AI插件 vscode的插件可以找到很多类型 1. 灵活性高：VSCode作为流行的代码编辑器，支持安装多种AI插件，如TabNine、Kite等，实现智能代码补全、错误检测等功能。2. 社区支持强：VSCode拥有庞大的用户社区，提供丰富的插件和教程资 ...

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 今天我们将结合第一章节中清洗得到的菜品数据，利用多种分类器对这些数据进行训练，以构建有效的模型。在这个过程中，我会详细讲解每一种分类器的原理及其重要性。 尽管这些知识点对于实践来说并不是必须掌握的，因 ...

1 新建一个实时搜索工具 @tool def web_search(query: str): """ 实时搜索工具 """ serp = SerpAPIWrapper() result = serp.run(query) print("实时搜索结果:", result) return result ...

第三十章 照片拍摄实验 1）实验平台：正点原子DNK210开发板 2）章节摘自【正点原子】DNK210使用指南 - CanMV版 V1.0 3）购买链接：https://detail.tmall.com/item.htm?&id=782801398750 4）全套实验源码+手册+视频下载地址：htt ...

开篇问题？ 作为程序员的你，写代码累吗？累！苦嘛？苦，想哭嘛？哭不出来。 还在为工作中繁重的编码任务、复杂的调试过程以及不断更新的技术栈而苦恼吗？这些挑战不仅消耗大量的时间和精力，还时常让人陷入思维的瓶颈。然而，随着AI技术的不断发展，其实可以尝试将AI应用于编程的各个环节，从而极大地提高了工作效率 ...

学习了 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 这篇论文后, 看到里面的一些公式, 思考着它们是怎么来的, 同时查询了很多资料和博客, 现在将它们的推导汇总起来. ...

论文速读：https://arxiv.org/pdf/2409.09214 Seed-Music: A Unified Framework for High Quality and Controlled Music Generation 速读海报 研究背景 1．研究问题 这篇文章要解决的问题是如何利 ...

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 在上一节中，我们已经完成了对所有经过均衡和清洗的菜品数据的准备工作。接下来，我们将考虑使用多种算法，也就是不同的分类器，来构建模型。我们将利用这个数据集和各种分类器，基于一组特定的配料，预测这些菜品属 ...