假设 1个图像样本由神经网络处理后的输出是 size 10×4 的tensor，随机生成一个tensor，
使用Sigmoid对该tensor进行概率变换，tensor的每个数值的变换都是相互独立的，下面得出预测的概率分布，
我们在这里随机生成一个真值的概率分布y，
自己定
标签：人工智能
最近看到一篇论文，觉得特别有意思，并且在学术界引起了不小的动静，他就是一致性模型，据说图像生成效果快、质量高，并且还可以实现零样本图像编辑，即不进行一些视觉任务训练，可以实现图像超分、修复、上色等功能。
目前代码已经开源到GitHub上面：https://github.com/open
作者：京东零售 何雨航
“4.0版本的ChatGPT可以有效提升产品经理工作效率，但并无法替代产品经理的角色。”
一、引言
3月15日，OpenAI发布了最新的基于GPT-4的ChatGPT，关于其智能性的讨论热度在互联网上空前高涨。
我之前体验过3.5版，发现其难以应用于实际工作中。4.0版本
近期，合合信息旗下扫描全能王推出液晶手写板（简称“手写板”），为用户带来仿真、流畅的书写绘画体验，一同发布的还有扫描全能王APP的新功能“拍手写板”。该功能可帮助用户在拍摄手写板内容后去除图片上的反光干扰，形成更贴近白纸、板报的图片，并通过手写字迹识别，快捷、有序地获取可编辑、可分享的电子文档
摘要：多模态认知智能是AI人工智能当前发展的主流趋势之一，其核心是以多模态知识的获取，表示与推理为主要内容的跨模态知识工程与认知智能，也是为了更好的处理多模态的数据，需要融合多种感知模态和智能处理技术。
本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之三：多模态认知智能
chatgpt接口开发笔记1:completions接口
个人博客地址： https://note.raokun.top
拥抱ChatGPT，国内访问网站：https://www.playchat.top
序：写这一系列文章的动机来源于在部署Chanzhaoyu/chatgpt-web项目时发
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由于本章内容比较少且以后很显然会经常回来翻，因此会写得比较详细。
5.1 层和块
事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。例如，在计算机视觉中广泛流行的ResNet-152 架构就有数百层，这些层是由层组（groups of layers）
摘要：本文将通过实践案例带大家掌握CutMix&Mixup。
本文分享自华为云社区《CutMix&Mixup详解与代码实战》，作者：李长安。
引言
最近在回顾之前学到的知识，看到了数据增强部分，对于CutMix以及Mixup这两种数据增强方式发现理解不是很到位，所以这里写了一个项目
在训练神经网络时，用到的数据量可能很大，训练周期较长，如果半途中断了训练，下次从头训练就会很费时间，这时我们就想断点续训。
一、神经网络模型的保存，基本两种方式：1. 保存完整模型model， torch.save(model, save_path)
2. 只保存模型的参数， tor
导读
在当今的人工智能时代，大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键。但是，这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间，因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力，这通常需要使用云计算服务。从云产品性能上来看，GPU云主机是最适合的工具之一，对于业务方或者个人开发者来讲，使用GPU云主
国内视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV17441137fa/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=bda72e785d42f592b8a2dc6c2aad2409
1 NLP
这篇文章的作者是广州大学的范立生老师和他的学生汤舜璞，于2022年10月发表在 IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY。
文献提出了一种基于空洞卷积（Dilated Convolution）的CSI反馈网络，即空洞信道重建网络(Dilated Chann
1. ChatGPT发展现状... 2
2. ChatGPT如何与工业相结合... 2
3. ChatGPT在工业领域的研究与应用... 3
1. ChatGPT发展现状
ChatGPT是基于OpenAI的GPT-4架构的一种大型语言模型。截至20
一、简要介绍
本文简要介绍了论文“ Marior: Margin Removal and Iterative Content Rectification for Document Dewarping in the Wild ”的相关工作。照相机捕捉到的文档图像通常会出现透视和几何变形。考虑到视觉
上一章介绍了如何基于APE+SELF自动化构建指令微调样本。这一章咱就把微调跑起来，主要介绍以Lora为首的低参数微调原理，环境配置，微调代码，以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节
标题这样写是因为上周突然收到了一周内上线一版chatbo的命令，原因无它领导们都刷到了《一个小时你也可以拥有
本教程收集于：AIGC从入门到精通教程汇总
之前给大家介绍过了Midjourney 的注册教程：AI绘画：Midjourney 注册（保姆级教程）
也有Stable Diffusion（开源）的本地搭建教程：AI数字绘画:stable-diffusion 本地部署教程
你是不是遇到以下问题：
1.
1.概述
ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一，通过预训练和微调的方式，ChatGPT可以生成高质量的文本，可应用于多种场景，如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图，帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。
2.内容
在当今
前言
chatGPT越来越令人惊奇，有一些答案在百度上搜半天却找不到你想要的，但与chatGPT的聊天中就可以非常快的得到你想要的结果，不得不说人工智能很好用下面就是我与chatGPT的聊天内容
chatGPT问答之 Webpack 5 多入口打包如何指定打包文件名规定的文件名
问1： Webpa
一、数学优化
1.1 定义
Mathematical Optimization（数学优化）问题，亦称最优化问题，是指在一定约束条件下，求解一个目标函数的最大值（或最小值）问题。
根据输入变量
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12.1 编译器和解释器
原书主要关注的是命令式编程（imperative programming）。Python 是一种解释性语言，因此没有编译器给代码优化，代码会跑得很慢。
12.1.1 符号式编程
考虑另一种选择符号式编程（symbolic programmi
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