在前端开发领域，目前最流行的三个框架是Angular、React和Vue.js。这些框架非常高效，并且它们各自具有一系列的优缺点。
在AI辅助编程工具CodeGeeX的后台中，也看到有大量的前端开发者使用这三个框架，并且Vue的使用率在CodeGeeX的后台中，持续走高。接下来我们针对Angula
标签：人工智能
作者：京东健康 陈刚
一、前言
近年来，随着人工智能技术，VR，元宇宙等技术的发展，数字人（Digital Human）逐渐成为研究的热点之一，数字人是指通过计算机技术模拟出的具有人类外表，动作和语言能力的虚拟人物，具体可以应用到电影、游戏、虚拟现实、智能客服、带货主播等多个领域。
本文大致分为三
目录介绍环境安装CMAKE安装hmmer安装HHsuite安装Kalign安装OpenMM安装PDBfixer安装Python依赖包安装AlphaFold安装AlphaFold报错处理后续
介绍
AlphaFlod2作为最近在生物领域非常的火的AI，给生物医药领域带来了划时代的影响，许多研究者都开
导数偏导数的数学定义
参考资料1和2中对导数偏导数的定义都非常明确.导数和偏导数都是函数对自变量而言.从数学定义上讲,求导或者求偏导只有函数对自变量,其余任何情况都是错的.但是很多机器学习的资料和开源库都涉及到标量对向量求导.比如下面这个pytorch的例子.
import torch
x = t
目录Introduce 简介setting 设置Prompt 提示Sample response 回复样本API request 接口请求python接口请求示例node.js接口请求示例curl命令示例json格式示例其它资料下载
ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人，它能够理解图片和文
ChatGPT的泛用性极高，上知天文，下通地理，参考古今，博稽中外，几乎无所不知，无所不晓。但如果涉及垂直领域的专业知识点，ChatGPT难免也会有语焉不详，闪烁其词的毛病，本次我们将特定领域的学习材料“喂”给ChatGPT，让它“学习”后再来回答专业问题。
专业领域语料问题
所谓专业领域语料问题
上面图片截自官网，主要想体现的是如下四点：
1. 生产环境可用。
使用torch script在eager和graph模式间能够做到无缝切换，并且可以使用TorchServe加速。
2. 分布式训练。
在研究和生产中，通过torch.distributed能实现可伸缩的分布式训练和性能优化。
3
前言：
2023年3月份，OpenAI放出了官方最新的gpt-3.5-turbo API ，而且价格还很便宜，ChatGPT API价格为1k tokens/$0.002，大约等于每输出100万个单词，才2.7美金左右，于是很多大佬出来了基于chatgpt api搭建的项目，今天就教大家如何在自
pytorch已经来到了2.0版本！！！
然后之前搞文档翻译或者系列教程的几个网站也已经停更很久，有的停留在1.4，较新的也停留在1.11。
遂决定在此更新一下，作为同学们的参考。
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下面
1、正则化的理解 当模型的复杂度>>数据的复杂度时，会出现过拟合现象，即模型过度拟合了训练数据，其泛化能力变差。为此，会通过数据增强、降维、正则化等方法防止模型过拟合。
[mathop{argmin}limits_{omega} (mathcal{L}(w) + lambda O
目录
摘要：本案例我们使用FairMOT进行车辆检测与跟踪、yolov5进行车牌检测、crnn进行车牌识别，在停车场入口、出口、停车位对车辆进行跟踪与车牌识别，无论停车场路线多复杂，小车在你掌控之中！
本文分享自华为云社区《AI寻车》，作者：杜甫盖房子。
本案例我们使用FairMOT进行车辆检测与跟踪、
学会说话才是完整的人
有种说法在民间流传已久，在某些非洲部落中，孩子出生后往往会被称作“小人”或者“半个人”，直到他们能够进行语言的交流才被认为是完全的人。这是因为在这些部落中，人们认为人类的本质不仅仅在于生命和生理，还在于社交和文化认同，只有在孩子能够适应社会文化并与他人进行交流之后，才能真正
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ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人，它能够理解图片和文
摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错
本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。
做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在O
人工智能的概念
当人们提到“人工智能（AI）”时，很多人会想到机器人和未来世界的科幻场景，但AI的应用远远不止于此。现在，AI已经广泛应用于各种行业和生活领域，为我们带来了无限可能。
AI是一个广泛的概念，它包括很多不同的技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等。这些技术都具有不同的功能和应
概述
本文向整个软件行业展示了出现GPT后的软件开发流程的颠覆性变化。由于这只是一个简单的案例，并没有涉及代码初次编写后的debug以及变更维护的流程。通过纳入GPT以及一些其他的开发环节和工具，后GPT时代的软件开发估计至少可以降低0%以上的人工编码量，50%以上的测试工作量，以数量级规模提
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。
但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。
甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。
将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录
达特茅斯会议
1956 年，美国新罕布什尔州达特茅斯学院开了个学术讨论会，与会者包括 John McCarthy、Marvin Minsky 等，来自计算机科学、数学、物理学等不同领域的科学家，目的是共同探索人为制造智慧能力的可能性。这可以认为是人工智能历史上的一个开创性事件。因为当前 AI 的很
这章感觉没什么需要特别记住的东西，感觉忘了回来翻一翻代码就好。
3.1 线性回归
3.1.1 线性回归的基本元素
1. 线性模型
用符号标识的矩阵 (boldsymbol{X} in mathbb{R}^{ntimes d}) 可以很方便地引用整个数据集中的 (n) 个样本。其中 (boldsym
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