 一、Stable Diffusion概念 Stable Diffusion 这个模型架构是由 Stability AI 公司推于2022年8月由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员在 Latent Diffusion Model 的基础上创建并推出的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的首席研究科学家 Patrick Esser，以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Rombach 这两位开发者在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Late...阅读全文
金句频出！天翼云中国行·赣州站，大咖有话说！ 图像 小部...阅读全文
以下是一些降低照片文件大小的方法：改变图片尺寸：使用图像处理软件（如Photoshop、GIMP、Paint.NET或在线工具如TinyPNG）更改图片分辨率。通常，在「图像」菜单下有「调整尺寸」或「图像大小」选项，可以输入新的尺寸。选择合适的格式：不同的图片格式有不同的压缩特点。例如，JPEG格式通常用于照片，因为它能在保持相对较高视觉质量的同时提供很好的压缩。PNG通常用于需要透明度或不希望失去任何图像质量的场景，但文件会比JPEG大。调整压缩质量：导出或另存为新文件时，选择较低的质量设置（通常1-100或1-12的范围，具体取决于使用的程序）。质量越低，文件尺寸越小，但图像质量也会降低。使用批量处理：如果需要减小多张图片的文件大小，可以使用支持批量处理功能的图像编辑工具，批量调整它们的...阅读全文
大模型Llama架构：从理论到实战 一、LLaMA模型架构 LLaMA模型的核心架构基于Transformer，但与标准的Transformer结构有所不同。它采用了前置层归一化（Pre-normalization）并使用RMSNorm归一化函数，同时激活函数更换为了SwiGLU，并使用了旋转位置嵌入（RoPE）。这些改进使得LLaMA在训练过程中更加稳定，提高了模型的性能。 二、LLaMA模型特点 LLaMA大模型具有多个显著特点，这些特点使其在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。 高可扩展性：LLaMA旨在高度可扩展，可以训练具有数十亿甚至万亿参数的大型模型。这种可扩展性使其能够处理大量文本数据，学习复杂的语言模式。 模块化架构：LLaMA采用模块化架构，允许研究人员轻松替换或添加模型组...阅读全文
【17章】计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战 transformer多场景目标检测 在计算机视觉领域，特别是在深度学习和目标检测任务中，Transformer模型由于其强大的全局依赖性建模能力，已经在许多领域取得了显著成果。然而，传统的目标检测方法，如基于区域卷积网络（Region-based Convolutional Neural Networks, R-CNN系列）和单阶段方法（如YOLO、SSD）等，通常更适合处理目标检测任务。尽管如此，近年来，研究者们也在探索如何将Transformer模型应用于目标检测任务中，以期获得更好的性能。 Transformer在目标检测中的应用 1. ViT (Vision Transformer) Vision Transf...阅读全文
AI Agent智能应用从0到1定制开发(完结)获课：789it.top/5047/AI Agent智能应用指的是通过人工智能技术为用户提供自动化、智能化服务的各种应用。这些应用能够理解、分析、预测并执行任务，提供更高效的解决方案。以下是一些常见的AI Agent智能应用领域：1.智能助手语音助手（如 Siri、Google Assistant、Amazon Alexa）：这些智能助手通过语音识别与自然语言处理技术，帮助用户管理日常任务，例如设置提醒、查询信息、控制智能家居设备等。个人助理：可以通过手机、电脑等设备进行任务管理、日程安排、邮件分类等，帮助用户提高工作效率。2.自动驾驶无人驾驶汽车：AI系统在自动驾驶车辆中的应用，利用传感器、计算机视觉、机器学习等技术实现自主导航和避障。Tes...阅读全文
获课：keyouit.xyz/13680/获取ZY↑↑方打开链接↑↑陈超-Android音视频图像处理NDK专家班 是一门专注于 Android 平台上音视频和图像处理的高级课程，重点讲解如何使用 NDK（Native Development Kit）进行高性能的音视频和图像处理开发。以下是对该课程的详细介绍和内容整理，帮助你更好地了解和学习。课程概述课程名称: 陈超-Android音视频图像处理NDK专家班课程目标: 掌握 Android 平台上音视频和图像处理的核心技术，学会使用 NDK 进行高性能开发。适合人群: Android 开发者、音视频处理工程师、图像处理工程师课程特色: 深入讲解音视频和图像处理的底层原理，结合 NDK 开发，提供丰富的实战案例。课程大纲第 1...阅读全文
极客时间-AI大模型应用开发实战营（完结）获课：789it.top/4303/AI大模型应用开发是一个综合性的过程，涉及多个环节和技术。以下是对AI大模型应用开发的详细解析：一、AI大模型概述AI大模型是指参数量巨大的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数千亿个参数。这些模型通过海量数据的训练，具备强大的特征提取和模式识别能力，能够处理复杂的任务和数据。AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，能够在不进行微调或少量微调的情况下完成多场景任务，具有强大的处理能力和泛化能力。二、AI大模型应用开发的流程需求分析与数据准备明确项目需求，确定AI大模型的应用场景和目标。收集和整理相关数据，进行数据清洗、标注和预处理，为模型训练做好准备。例如，在自然语言处理项目中，需要准备文本数据并进行分词、词...阅读全文
获课：keyouit.xyz/13680/获取ZY↑↑方打开链接↑↑陈超-Android音视频图像处理NDK专家班 是一门专注于 Android 平台上音视频和图像处理的高级课程，重点讲解如何使用 NDK（Native Development Kit）进行高性能的音视频和图像处理开发。以下是对该课程的详细介绍和内容整理，帮助你更好地了解和学习。课程概述课程名称: 陈超-Android音视频图像处理NDK专家班课程目标: 掌握 Android 平台上音视频和图像处理的核心技术，学会使用 NDK 进行高性能开发。适合人群: Android 开发者、音视频处理工程师、图像处理工程师课程特色: 深入讲解音视频和图像处理的底层原理，结合 NDK 开发，提供丰富的实战案例。课程大纲第 1...阅读全文
获课：物联网基础入门，实战可落地的 AIoT 项目（完结无秘）实战可落地的 AIoT 项目AIoT（人工智能物联网）结合了人工智能（AI）和物联网（IoT）技术，能够实现智能化、自动化的数据采集、分析和决策。以下是几个实战中可落地的 AIoT 项目，涵盖了不同领域的应用场景。1.智能家居项目描述：通过 AIoT 技术实现家居设备的智能化控制和管理，提升居住舒适度和能源效率。核心功能：智能照明：根据环境光线和用户习惯自动调节灯光亮度和颜色。智能安防：通过摄像头和传感器实时监控家庭安全，异常情况自动报警。智能温控：根据室内外温度和用户偏好自动调节空调和暖气。语音控制：通过语音助手（如 Alexa、Google Assistant）控制家居设备。技术实现：使用 IoT 设备（如智能灯泡、智能插座、...阅读全文
获课：weiranit.fun/5047/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是关于 AI Agent 智能应用从 0 到 1 定制开发的一般步骤和要点：需求分析与客户沟通：深入了解客户的业务场景、目标和期望，明确智能应用要解决的具体问题，例如是用于客户服务聊天、智能营销推荐还是生产流程优化等。功能梳理：根据业务需求，确定 AI Agent 应具备的核心功能，如自然语言处理、图像识别、数据分析、决策制定等功能。性能指标设定：明确应用的性能指标，如响应时间、准确率、召回率、可扩展性等，以便为后续的开发和测试提供标准。技术选型框架选择：根据功能需求选择合适的 AI 框架，如用于自然语言处理的 Transformer 架构、用于计算机视觉的 PyTorch 或 TensorFlow 等。工具和平台：选...阅读全文
https://97it.top/14261/ 引言 随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习和自然语言处理领域的突破，大型预训练模型（大模型）在各个行业中发挥着越来越重要的作用。大模型作为一种通过大量数据和计算资源训练得到的强大AI模型，能够处理各种复杂任务，如语言生成、机器翻译、图像识别、文本理解等。近年来，国内外企业纷纷推出大模型产品，推动了人工智能的创新和应用。 本文将重点探讨国内外大模型产品的发展现状、关键技术、主要产品及其应用场景，结合市场趋势和实际需求，分析如何应对大模型技术的挑战，如何选择和使用这些产品，为研究人员、开发者及企业决策者提供参考。 一、大模型的背景与技术发展 大模型通常指的是具有数十亿到数千亿参数的深度神经网络模型，它们通过海量的训练数据和强大的计算资源来进行...阅读全文
黑马人工智能AI课程概述黑马程序员在2024年推出了多个人工智能相关的课程，旨在帮助学员系统掌握人工智能领域的核心技术和实战应用能力。这些课程涵盖了从基础理论到高级应用的多个方面，适合不同阶段的学习者。课程类型与内容人工智能AI进阶班课程内容：涵盖图像识别、自然语言处理（NLP）、深度学习、模型部署等高级技术。具体包括EfficientNet图片分类优化、分布式任务队列Celery、OpenPose动作捕捉、情感分析、机器翻译、BERT模型动态量化等。项目实践：如视频场景识别、在线商品检测、智能客服系统等，通过实际项目帮助学员提升实战能力。AI大模型训练营获课：keyouit.xyz/14297/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容：8周内掌握大模型在垂直业务领域的应用与开发能力，包括大模型开...阅读全文
获课：weiranit.fun/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密一、课程概述本课程专注于TensorFlow与卷积神经网络（CNN）在AI图像处理中的应用，旨在帮助学员快速入行计算机视觉领域。通过实战演练，学员将掌握如何利用TensorFlow构建和训练CNN模型，实现对图像的高效分类、识别和处理。二、课程内容TensorFlow基础TensorFlow简介与安装TensorFlow核心概念：张量、计算图、会话等TensorFlow的高级API：Keras的使用卷积神经网络（CNN）基础CNN的原理与结构：卷积层、池化层、全连接层等CNN在图像处理中的应用优势数据准备与预处理图像数据集的获取与整理图像数据...阅读全文
获课：weiranit.fun/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密一、课程概述本课程专注于TensorFlow与卷积神经网络（CNN）在AI图像处理中的应用，旨在帮助学员快速入行计算机视觉领域。通过实战演练，学员将掌握如何利用TensorFlow构建和训练CNN模型，实现对图像的高效分类、识别和处理。二、课程内容TensorFlow基础TensorFlow简介与安装TensorFlow核心概念：张量、计算图、会话等TensorFlow的高级API：Keras的使用卷积神经网络（CNN）基础CNN的原理与结构：卷积层、池化层、全连接层等CNN在图像处理中的应用优势数据准备与预处理图像数据集的获取与整理图像数据的预处理：缩放...阅读全文
