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摘要:在昇腾平台上运行PyTorch业务时,需要搭建异构计算架构CANN软件开发环境,并安装PyTorch 框架,从而实现训练脚本的迁移、开发和调试。 本文分享自华为云社区《手把手教你在昇腾平台上搭建PyTorch训练环境》,作者:昇腾CANN。 PyTorch是业界流行的深度学习框架,用于开发深
摘要 ChatGPT和元宇宙都是当前数字化领域中非常热门的技术和应用。结合两者的优势和特点,可以探索出更多的应用场景和商业模式。例如,在元宇宙中使用ChatGPT进行自然语言交互,可以为用户提供更加智能化、个性化的服务和支持;在ChatGPT中使用元宇宙进行虚拟现实体验,可以为用户提供更加真实、丰
1 准备工具 CMake CUDA Toolkit + CUDNN VIstual Studio 2019 OpenCV + OpenCV_contrib 点击上面链接跳转,我使用的是CMake3.24,CUDA11.1,CUDNN8.0.5,已上传至百度网盘。 链接:https://pan.ba
1. C++端安装 TensorRT安装过程比较简单,和OpenCV类似,特别需要注意的是与CUDA和cuDNN版本的对应。 1.1 CUDA和cuDNN版本 在安装TensorRT之前,请严格按照官方要求安装与TensorRT相匹配的CUDA和cuDNN。各版本安装要求可参考官方文档。以Tens
0 前言 最近朋友圈以及身边很多朋友都在研究GPT开发,做了各种各样的小工具小Demo,AI工具用起来是真的香!在他们的影响下,我也继续捣鼓GPT Demo,希望更多的开发者加入一起多多交流。 上一篇结合即时通 IM SDK捣鼓了一个Demo ChatGPT群聊机器人Demo ,也收到了一些还不错
# 控制结构 ## 判断语句 基于一定的条件判断是否要执行代码 一般结构: ```jupyter if <condition 1>: <statement 1> <statement 2> elif <condition 2>:
​     导读:最近AI绘画非常的火,今天我们看ChatGPT如何生成Midjourney提示词,让AI教AI做事。   本文字数:900,阅读时长大约:3分钟   正如 Midjourney 的官方网站报道的那样,提供工作提示(Prompt)是一项碰运气的业务。从单个表情符号或单词都可以生成图
一、问题重述   强化学习是机器学习中重要的学习方法之一,与监督学习和非监督学习不同,强化学习并不依赖于数据,并不是数据驱动的学习方法,其旨在与发挥智能体(Agent)的主观能动性,在当前的状态(state)下,通过与环境的交互,通过对应的策略,采用对应的行动(action),获得一定的奖赏(re
索引与切片 索引 在许多编程语言中,都有可以通过索引访问值的数据结构。 比如说c++的数组,字符串。 在python中,也有许多数据结构可以通过索引访问值。访问字符串中某一个字符: s = 'sadas' s[1] 访问列表中某一个元素: l = [1,2,3] l[0] 切片 切片的规则是v
​         导读:马斯克对人工智能可能变得失控并“摧毁人类”的担忧促使他采取行动,发起了一个名为“TruthGPT”的项目。   本文字数:1400,阅读时长大约:9分钟   亿万富翁埃隆·马斯克在谈到人工智能(AI)的危险时,从他的虚构角色托尼·斯塔克那里得到了启示。   在漫威电影宇
​         导读:苹果公司最近发布了一份内部备忘录,禁止员工使用生成式AI平台(包括ChatGPT和GitHub的Copilot等)用于工作任务。   本文字数:600,阅读时长大约:2分钟   苹果公司最近发布了一份内部备忘录,禁止员工使用生成式AI平台(包括ChatGPT和GitHub
摘要 虚拟人和数字人是人工智能技术在现实生活中的具体应用,它们可以为人们的生活和工作带来便利和创新。在直播间场景里,虚拟人和数字人可用于直播主播、智能客服、营销推广等。接入GPT的虚拟人像是加了超强buff,具备更强大的自然语言处理能力和智能对话能力,可以实现更加智能化、自然化的人机交互。 直播主
随着AI人工智能的迅速发展,测试人员也是需要不断地学习和适应新技术和工具,以确保自己在AI时代中能够跟上潮流,小伙伴们可以及时关注公众号来获取测试最新技术和工具。今天小编就从软件测试的角度给大家分享一些应对AI时代的建议。   (图片来源于网络,如有侵权请联系删之) 首先一定要知道AI相关知识,测
​关注文章下方公众号,可免费获取AIGC最新学习资料       本文字数:1500,阅读时长大约:10分钟   Midjourney成为了最受欢迎的生成式AI工具之一。它的使用很简单。输入一些文本,Midjourney背后的大脑(或计算机)将自动为您绘制生动的图像。但与DALL-E等其他AI图
1. 算法原理(K-Nearest Neighbor) 本质是通过距离判断两个样本是否相似,如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别 找到离其最近的 k 个样本,并将这些样本称之 为「近邻」(nearest neighbor)。 对这 k 个近邻,查看它们的都属于何种类别(这些类别我们称作「标签