人工智能

人工智能如何重塑音频、视觉及多模态领域的应用格局随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其影响力已经渗透到我们生活的方方面面，特别是在音频、视觉及多模态领域，AI的应用正在深刻地改变这些领域的传统格局。本文将探讨AI如何在这三个关键领域推动创新，重塑应用格局，并展望未来的发展趋势。

机器学习-K近邻算法鸢尾花数据集鸢尾花Iris Dataset数据集是机器学习领域经典数据集，鸢尾花数据集包含了150条鸢尾花信息，每50条取自三个鸢尾花中之一：Versicolour、Setosa和Virginica 每个花的特征用如下属性描述：

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7. 计算机视觉计算机视觉（Computer Vision，简称 CV）是人工智能（AI）领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够像人类一样“看”并理解数字图像或视频。它结合了计算机科学、数学、图像处理、模式识别、机器学习等多个学科，广泛应用于图像识别、目标检测、图像生成、视频分析等领域。

RLHF技术应用探析：从安全任务到高阶能力提升标题：RLHF技术应用探析：从安全任务到高阶能力提升文章信息摘要：该分析探讨了RLHF技术在三个主要应用方向的发展现状和潜力。在安全性和结构化任务方面，RLHF已展现出成熟优势，特别是在内容审核和格式转换等领域。在增强模型高阶能力方面，虽然显示出提升逻辑推理和代码生成能力的潜力，但仍处于探索阶段，面临数据集缺乏等挑战。在风格转换方面，RLHF能够实现更细粒度的表达方式控制，对提升模型实用性具有重要价值，但需要在优化体验和保持核心能力间寻找平衡点。

【分布式日志篇】从工具选型到实战部署：全面解析日志采集与管理路径大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。

OpenCV：高通滤波之索贝尔、沙尔和拉普拉斯目录简述什么是高通滤波？高通滤波的概念应用场景索贝尔算子算子公式实现代码特点沙尔算子算子公式实现代码特点

OpenCV文字绘制支持中文显示OpenCV版本：4.4 IDE：VS2019OpenCV绘制文本的函数putText()不支持中文的显示，网上很多方法推荐的都是使用FreeType来支持，FreeType是什么呢？FreeType的官网上有介绍

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yolov11配置环境,实现OBB带方向目标检测1. 安装GPU驱动，cuda验证安装,nvidia-smi命令查看状态nvcc -V查看cuda版本, 按安装后提示配置路径。

【自然语言处理（NLP）】介绍、发展史个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类（自然）语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言，并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。

基于深度学习的微出血自动检测及解剖尺度定位|文献速递-视觉大模型医疗图像应用Title题目Toward automated detection of microbleeds with anatomical scale localization using deep learning

【深度学习】微积分在2500年前，古希腊人把一个多边形分成三角形，并把它们的面积相加，才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状（比如圆）的面积，古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。这个过程也被称为逼近法（method of exhaustion）。

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2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。文章参考网站： https://sklearn.apachecn.org/ 和 https://scikit-learn.org/stable/

AI Agent的记忆系统实现：从短期对话到长期知识在上一篇文章中，我们搭建了 AI Agent 的基础框架。今天，我想深入讲讲 AI Agent 最核心的部分之一：记忆系统。说实话，我在实现记忆系统时走了不少弯路，希望通过这篇文章，能帮大家少走一些弯路。

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【TVM教程】为 ARM CPU 自动调优卷积网络Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →https://tvm.hyper.ai/

《OpenCV》——图像透视转换对以下图片进行图像透视转换：invoice_new.jpg如果不想使用这张照片，换其他图片也是可以的，处理步骤都是相同的

【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构（如图像、语音）的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测首先，需要导入所需的库：scikit-learn提供了方便的函数来加载鸢尾花数据集：3. 数据预处理对数据进行标准化处理，以提高KNN算法的性能：

使用AI生成金融时间序列数据：解决股市场的数据稀缺问题并提升信噪比“GENERATIVE MODELS FOR FINANCIAL TIME SERIES DATA: ENHANCING SIGNAL-TO-NOISE RATIO AND ADDRESSING DATA SCARCITY IN A-SHARE MARKET”

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【机器学习实战中阶】使用Python和OpenCV进行手语识别项目构思精要：本项目旨在帮助聋哑人，通过创建一个能够识别手语的检测器，促进他们与他人之间的交流。此手语识别系统利用机器学习技术，为聋哑人群体提供了一个宝贵的沟通工具。