技术栈
machine learning
AI是这个时代的魔法
13 天前
ai
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machine learning
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deep learning
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computer vision
CNNs for image processing and other applications
A structure to simulate the brain’s visual cortex. They can both perform well in CV [object detection (classifying multiple objects in an image and placing bounding boxes around them) and semantic segmentation (classifying each pixel according to the clas
大模型铲屎官
1 个月前
人工智能
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pytorch
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python
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深度学习
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机器学习
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自动驾驶
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machine learning
什么是机器学习?从零基础到自动驾驶案例全解析
01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南 02-玩转 LangChain Memory 模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖 03-全面掌握 LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南 04-玩转 LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战 05-玩转 LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手动评估与LLM辅助评估) 06-从 0 到 1 掌握 LangChain Agents:自定义工具 + LLM 打造智能
super晓权
7 个月前
算法
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svm
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machine learning
SVM原理
SVM这里由于过了很长时间 博主当时因为兴趣了解了下 博主现在把以前的知识放到博客上 作为以前的学习的一个结束 这些东西来自其他资料上 小伙伴看不懂英文的自行去翻译下吧 博主就偷个懒了
营赢盈英
8 个月前
python
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ai
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azure
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openai api
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machine learning
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chatgpt api
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azure api
AttributeError: module ‘openai’ has no attribute ‘error’
题意:访问 Python 中 openai 模块的一个不存在的属性 errorI'm running a Python summarizer in Azure ML that queries my gpt4 deployment for information. Everything was working fine until two days ago, when I decided to switch the output directory of the summaries to a differe
营赢盈英
8 个月前
python
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ai
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openai
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openai api
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machine learning
openai command not found (mac)
题意:mac 系统上无法识别 openai 的命令I'm trying to follow the fine tuning guide for Openai here.
Time_Memory_cici
8 个月前
大数据
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图像处理
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machine learning
ImageNet数据集和CIFAR-10数据集
人工智能其实就是大数据的时代,无论是目标检测、图像分类、还是现在植入我们生活的推荐系统,“喂入”神经网络的数据越多,则识别效果越好、分类越准确。因此开源大型数据集的研究团队为人工智能的发展做了大量贡献。下面介绍关于图像方面的经典数据集。
仙魁XAN
8 个月前
python
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机器学习
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数据处理
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machine learning
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房价分析
Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】房价数据中位数分析 之 [ 数据探索 ] [ 可视化 ] [数据清洗] | 2/3(含分析过程)
目录Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】房价数据中位数分析 之 [ 数据探索 ] [ 可视化 ] [数据清洗] | 2/3(含分析过程)
SunStriKE
10 个月前
cuda
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machine learning
cuda性能优化-2.访存优化
在CUDA程序中, 访存优化个人认为是最重要的优化项. 往往kernel会卡在数据传输而不是计算上, 为了最大限度利用GPU的计算能力, 我们需要根据GPU硬件架构对kernel访存进行合理的编写.
cstutor
1 年前
machine learning
R Business Problem
General Information for CandidatesThis project has 7 tasks numbered 1 through 7. The points for each task are indicated at the beginning of the task.
Learning改变世界
2 年前
machine learning
statistic learning outlook
贝叶斯估计决策树与信息熵logisticSVMBoost方法——组合权重不同的同一种分类器,得到强分类器