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FastGPT 是一个超级
标签：人工智能
——书接上文
Training
半监督网络的训练分两步进行：a)对标记数据独立训练学生模块，由教师模块生成伪标签；b)结合两个模块的训练，得到最终的预测结果。
伪标签框架
实验
数据集：
TableBank是文档分析领域中用于表识别问题的第二大数据集。该数据集有417,000个
摘要：本文围绕LIBRO技术的主要步骤进行介绍。
本文分享自华为云社区《【LLM for SE】顶会ICSE-2023发布LIBRO技术，利用大模型技术进行缺陷重现，自动重现率(33%)实现业界突破》，作者： 华为云软件分析Lab 。
随着大模型（Large Language Model, LLM
前言
GPT-4已经发布有一段时间了，但是出于安全性等各种原因，OpenAI并没有公布GPT-4的技术细节和代码，而是仅仅给出了一个长达100页的技术报告[1]。
这个技术报告着重介绍了GPT-4的强大之处，仅仅给出了几个技术方向的概括，对于想了解技术细节的我们远远不够。
在本文中，我将结合GPT
前言
上一篇文章中说了ChatGPT是什么，然后怎么注册使用。
传送门：花了1块钱体验一把最近很火的ChatGPT
但是实际操作下来还是有不少小伙伴跟我一样遇到各种坑。
没有魔法工具
OpenAI的服务在你的国家无法使用（最多的问题）
注册不上国外手机号
注册上手机号了，但是收不到验证码（等了20
起因：
大无语事件啊家人们
大家还习惯使用chatGpt等AI工具为你整理文档或者搜一些资料吗，上点心吧，小心被AI坑了。
起初是偶然看到公司也有AI应用产品了，大家可以看看这个T-Chat（非公测产品），T-Chat是公司新出的一个AI产品，基于ChatGpt核心封装的
本图由AI生成
黄仁勋说的AI发展迎来iPhone时刻，对NVIDIA有什么影响？
文/王吉伟
近期的AIGC领域仍旧火爆异常。
但火的不只是AIGC应用，还有巨头之间的AI竞赛，以及接连不断上新的AI大模型（LLM，Large Language Model）。
面对ChatGPT带
本文介绍基于Python语言，实现机器学习、深度学习等模型训练时，数据集打乱的具体操作。
1 为什么要打乱数据集
在机器学习中，如果不进行数据集的打乱，则可能导致模型在训练过程中出现具有“偏见”的情况，降低其泛化能力，从而降低训练精度。例如，如果我们做深度学习的分类，其中初始数据的前80%
摘要：输入一个图像，通过Segment Anything模型即可获得图像所有目标的分割点位置，再通过位置将图像进行分割保存。
本文分享自华为云社区《一键分割图像》，作者：雨落无痕 。
Segment Anything
Segment Anything Model（SAM）通过点或框等输入提示生成高
摘要
将2D大核的成功推广到3D感知具有挑战性，因为:
1.处理3D数据的三次增加的开销;
2. 数据的稀缺性和稀缺性给优化带来了困难。
以前的工作通过引入块共享权重，已经迈出了将内核大小从3 × 3 × 3尺度到7×7×7的第一步。但是，为了减少块内的特征变化，它只使用了适度的块大小，并没有获得
影史经典《卡萨布兰卡》是大家耳熟能详的传世名作，那一首壮怀激烈，激奋昂扬的马赛曲，应当是通片最为激动人心的经典桥段了，本次我们基于faceswap和so-vits库让AI川普复刻美国演员保罗·亨雷德高唱《马赛曲》的名场面。
配置人脸替换DeepFakes项目
关于人脸替换，业内鼎鼎有名的deepf
前三章都围绕指令微调，这一章来唠唠RLHF。何为优秀的人工智能？抽象说是可以帮助人类解决问题的AI, 也可以简化成3H原则：Helpful + Honesty + Harmless。面向以上1个或多个原则，RLHF只是其中一种对齐方案，把模型输出和人类偏好进行对齐。大体分成3个步骤
人类偏好数据的
第三章 常用的表格检测识别方法
3.2表格结构识别方法
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
在当前的研究中，表格结
目录1 平台2 目标3 步骤3.1 驱动1 更新apt软件源2 使用apt安装驱动3 重启计算机4 验证3.2 CUDA1 CUDA Toolkit安装2 环境变量设置3 POWER9设置4 重启计算机5 验证3.3 cuDNN1 配置临时环境变量2 添加apt库3 安装cuDNN 和cuDNN
最近在研究AIGC，先是玩了一下Midjourney，后来Midjourney免费额度用完了，也不再开放免费额度给新用户使用了，于是转而研究Stable Diffusion。
Stable Diffusion（以下简称SD）的最大优点就是开源免费，而且对硬件的要求不高，Mac M1芯片就能跑，当然
摘要：本文将介绍如何使用录音文件识别极速版给无字幕视频自动生成字幕。
本文分享自华为云社区《利用录音文件极速版为视频生成字幕》，作者：戈兀。
引言
越来越多的人们使用抖音、B站等视频app，记录、分享日常生活，随之互联网上产生了大量的长、短视频。字幕是影响视频观看体验的重要因素。以日常分享为主的视
NMS（non maximum suppression）即非极大值抑制，广泛应用于传统的特征提取和深度学习的目标检测算法中。
NMS原理是通过筛选出局部极大值得到最优解。
在2维边缘提取中体现在提取边缘轮廓后将一些梯度方向变化率较小的点筛选掉，避免造成干扰。
在三维关键点检测中也起到重要作用，筛选
⚠️ FBI Warning：本文纯属作者自娱自乐，数字人的观点不代表 CEO 本人的观点，请大家不要上当受骗！！
哪个公司的 CEO 不想拥有一个自己的数字克隆？
想象
深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分，后者包括步骤2-5。
以GoogLeNet模型为例，测得几种推理方式在推理部分的耗时如
列表list
前言
list作为python里面的一个重要的数据结构，
本文仅介绍几个常用的方法
列表的创造
列表用[]生成，里面的元素可以是不同类型，长度不固定
生成空列表：
l = []
l = list()
方法
作用
例子
append(x)
将x添加到列表末尾,x可以是任意数据甚至结构
客服
