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共 7529 條

量子計算和人工智能融合如何開啟新技術革命

作為量子計算研究科學家，我們正站在一個新時代的崖邊，在這個新時代，量子系統的獨特能力正被用于增強和加速傳統的人工智能算法，而人工智能技術同時被用于優(yōu)化量子電路并減輕嘈雜的中等規(guī)模量子（NISQ）設備中的誤差。

2024-11-06 17:17:40

量子計算人工智能機器學習

Keras vs JAX，我該選哪個？

這篇評比文章分析和比較了構建深度學習解決方案架構的兩大框架。

2024-11-06 16:07:39

深度學習 Keras JAX

一種實現符號鋼琴音樂聲音和譜表分離的GNN新方法

本文介紹了一種基于圖形的方法，用于符號鋼琴音樂中的同音分離和譜線預測。新方法比現有的深度學習或基于啟發(fā)式的系統表現更好。最后，還提供了一個后處理步驟，可以從模型中刪除可能導致分數不正確的問題預測。

2024-11-05 08:19:11

深度學習神經網絡機器學習

改進分析的五種鮮為人知的數據轉換技術

數據轉換是通過某些計算或方法將數據轉換為另一種值以更好地表示數據的過程。它通常用于滿足某些統計測試假設或澄清數據可視化。有許多數據轉換公式，但不是每種轉換都是一樣的、都能滿足你的需求。

2024-11-05 08:00:00

數據轉換數據預處理 Python

PHP操作碼：無需重構代碼即可提高應用程序性能

本文介紹一些語法技巧，可以自動優(yōu)化PHP代碼執(zhí)行性能，而無需進行復雜的重構。

2024-11-04 11:02:56

PHP 開發(fā)重構代碼

基于關系型深度學習的自助機器學習

在本文中，我們將深入探討一種有趣的深度學習（DL）新方法，稱為關系型深度學習（RDL）。我們還將通過在一家電子商務公司的真實數據庫（不是數據集！）上做一些RDL來獲得一些實踐經驗。

2024-11-04 08:14:48

關系型深度學習數據庫機器學習

使用Streamlit、LangChain和Bedrock構建一個交互式聊天機器人

本文將幫助你使用低代碼前端、用于會話管理的LangChain以及用于生成響應的Bedrock LLM來創(chuàng)建聊天機器人。

2024-11-01 14:52:24

低代碼前端聊天機器人 LLM后端

一種高效的順序劃分算法——循環(huán)劃分算法

本文將詳細介紹一種新穎高效的順序劃分算法——循環(huán)劃分算法，它能夠對普通類型值數據進行最小次數的重新排列。

2024-11-01 08:00:00

順序劃分算法循環(huán)劃分算法

情感即服務：AI的下一個市場是你的心

Moflin是一種人工智能的情感支持寵物，它能提供真實動物的所有溫暖和依戀的感覺，同時省去了喂養(yǎng)、散步等實際照顧它的負擔。

2024-10-31 08:15:46

Moflin 人工智能 AI

探索云原生環(huán)境中的人工智能和機器學習

人工智能/機器學習技術與云原生環(huán)境中的集成提供了一些令人興奮的功能，但卻并非沒有挑戰(zhàn)。

2024-10-31 08:00:00

云原生人工智能機器學習

開發(fā)人員是否應該使用人工智能代碼審查工具？

人工智能編碼工具是利用人工智能來分析和改進代碼的軟件解決方案。傳統上，代碼審查需要同行或高級開發(fā)人員人工實施這一過程，但這可能很耗時，并且容易受到人類的監(jiān)督。

2024-10-30 08:19:07

人工智能編碼工具 AI 機器學習

Python中zip()函數的解析及其簡單示例

在Python編程領域，zip() 函數以其簡潔性而著稱，它能夠將多個列表或其他可迭代對象（如元組、集合乃至字符串）巧妙地合并成一個元組構成的可迭代對象。想象一下，它就像夾克上的拉鏈，巧妙地將兩側緊密連接在一起。

2024-10-30 08:00:00

Python 函數工作原理

多模態(tài)RAG應用開發(fā)實戰(zhàn)演練

本文將介紹如何基于高級解析、語義和關鍵字搜索以及重排序技術開發(fā)支持上下文檢索的多模態(tài)RAG應用系統。

2024-10-29 11:54:25

多模態(tài)RAG應用 LLM 大型語言模型

重磅！協同過濾算法被證實存在理論錯誤！

推薦系統算法能夠給公司帶來巨大的流量，并且大幅度的減少營銷費用。世界上最早的推薦系統來自施樂公司，David Goldberg 等人在 1992 年發(fā)明了基于用戶的協同過濾算法。

2024-10-29 09:00:00

推薦系統算法推薦系統過濾算法

部署特權訪問管理（PAM）要避免這七大坑

特權訪問管理（PAM）部署并不總是成功的。在Reddit上，系統管理員們忍不住吐槽：PAM大材小用，我討厭它；PAM成本高，實施起來很費勁；我可以說，它簡直就是垃圾

2024-10-29 08:00:00

PAM PAM部署 IT

使用TAG和RAG實現摘要和標簽的自動化來簡化客戶反饋分析

本文將深入研究TAG和RAG的工作原理、它們對數據標記和Text-to-SQL生成的含義，以及它們在真實場景中的實際應用。通過提供具體的示例，說明了這些技術如何增強數據分析和促進明智的決策，從而滿足經驗豐富的數據科學家和新入行者的需求。

2024-10-28 08:24:17

TAG RAG 自然語言處理

微服務激增：太多的微服務會造成不必要的負擔

本文探討與過度創(chuàng)建微服務相關的陷阱，了解其原因、影響和潛在的緩解策略。

2024-10-28 08:00:00

微服務架構開發(fā)

基于自定義數據集的YOLOv8模型實戰(zhàn)

本文將通過一個完整的實戰(zhàn)案例來展示使用Python、命令行或Google Colab等方式在自定義數據集上訓練自己的計算機視覺模型。

2024-10-25 08:30:57

計算機視覺神經網絡 YOLOv8模型

如何改進RAG模型的性能？

我們在本文中將重點介紹如何優(yōu)化RAG系統，使其盡可能高效。我們從多個角度介紹RAG系統，深入了解其用途以及如何優(yōu)化。

2024-10-24 08:07:25

大語言模型 LLM RAG模型

十大PHP框架：哪種框架是被用得最多的PHP框架？?

Web開發(fā)的主力編程語言PHP繼續(xù)在構建Web應用程序和定制應用軟件開發(fā)中占統治地位。由于可供使用的框架太多，選擇一種合適的框架可能并非易事。

2024-10-24 08:00:00

Web開發(fā)編程語言框架

人類如何通過機器智能增強認知過程和行為

本文將主要關注ALP代理框架的規(guī)范性元素，探索如何利用它來增強人們的認知過程和行為。具體來說，將研究它在日常生活中提高人們的溝通技巧和決策能力的潛力。

2024-10-23 08:25:48

ALP代理模型人工智能決策分析

Linux用戶寶典：重復使用命令的八個簡易方法

一遍又一遍地輸入相同的命令會讓人感到厭煩。有許多方法可以使重復命令（或者重復命令，但做一些更改）比想象的容易得多。

2024-10-23 08:00:00

Linux 字符串命令

如何編寫出色的生成式AI提示？

優(yōu)秀提示的關鍵在于清晰、明確的溝通。記住下面這點很重要：盡管AI很強大，但它無法讀懂我們人類的思想。我們給出的指示越具體越詳細，就越有可能得到有用的輸出。

2024-10-22 08:11:15

人工智能生成式AI GenAI

如何利用預取技術提升Web性能：減少加載時間，優(yōu)化用戶體驗

我們都曾遭遇過這樣的煩惱：漫長的加載界面之后，卻只等來了毫無反應的網頁。隨處可見的加載圖標不停旋轉，但一切似乎都停滯不前。

2024-10-22 08:00:00

Web API 預取技術

微軟開源視覺語言模型Florence-2的應用實戰(zhàn)

在本教程中，我們將要介紹Florence-2模型（參考文獻1）——一種新穎的開源視覺語言模型（VLM），旨在處理各種視覺和多模型任務，包括字幕識別、對象檢測、分割和OCR等內容。

2024-10-21 08:24:29

Florence-2 視覺語言模型 VLM

十種最關鍵的LLM漏洞及預防策略

本文介紹了基于大型語言模型（LLM）的人工智能應用中最普遍且最具影響力的十個漏洞。

2024-10-21 08:00:00

大型語言模型人工智能

使用OpenAI和Kumologica對用戶支持請求進行智能分類

本文將討論如何使用Kumologica中AI代理和OpenAI平臺，實現智能案例分類場景的設計。

2024-10-18 08:17:36

Kumologica OpenAI AI代理

分布式系統中的背壓

本文介紹有關背壓的知識。背壓是分布式系統中的一種技術，通過控制請求流來防止發(fā)生過載和級聯故障。

2024-10-18 08:00:00

分布式系統背壓數據庫

兩難抉擇：自己定制LLM代理還是使用現有LLM代理框架？

這篇文章旨在讓這個選擇變得更容易一些。在過去的幾周里，我使用當前主流的人工智能開發(fā)框架構建了相同的LLM代理，以便在技術層面檢查每個框架的優(yōu)缺點。

2024-10-17 08:10:02

人工智能 LLM代理 LLM代理框架

開發(fā)者，你逃不過全棧調試的“藝術魅力”

全棧開發(fā)通常被比作一種復雜的平衡行為，開發(fā)人員需要兼顧前端、后端、數據庫等多個職責。隨著全棧開發(fā)的定義不斷發(fā)展，調試方法也在不斷發(fā)展。

2024-10-17 08:00:00

開發(fā)全棧調試前端

如何分析和修復LLM應用程序中的錯誤

大型語言模型（LLM）為機器學習的應用創(chuàng)造了一個新的范式。一方面，用戶有一個機器學習模型，可以根據自己的需求和任務進行定制。另一方面，可能無法訪問模型的權重和超參數。用戶可以通過調整提示和提供給模型的信息來控制模型的行為。

2024-10-16 08:23:15

大型語言模型 LLM 機器學習

AI數據周期：適合大規(guī)模AI工作負載的最佳存儲組合

雖然AI在徹底改變人們的生活，并激發(fā)各種全新的應用，但從根本上來說，其核心是數據使用和數據生成。

2024-10-16 08:00:00

人工智能 AI模型硬盤驅動器

如何使用NotebookLM制作YouTube視頻學習指南？

NotebookLM是一個幫助你做筆記和總結的工具。它使用AI為你節(jié)省時間和精力，只需要幾個步驟就可以把視頻變成學習指南。在本文中，你將學習如何使用NotebookLM用YouTube視頻制作學習指南。

2024-10-15 08:10:49

NotebookLM YouTube視頻 AI

基于PyTorch自動混合精度庫對ResNet50模型進行優(yōu)化訓練

在這篇文章中，我將專注介紹自動混合精度技術。首先，我將簡要介紹Nvidia的張量核設計；然后，我們一起探討發(fā)表在ICLR 2018上的開創(chuàng)性工作——“混合精度訓練”相關論文；最后，我將介紹一個在FashionMNIST數據集上訓練ResNet50模型的簡單示例。

2024-10-14 08:19:15

深度學習 PyTorch ResNet50模型

采用ASP. NET Core構建零信任API的開發(fā)人員指南

采用零信任模型保護ASP. NET Core API，可以通過對每個請求進行身份驗證，實施最小權限原則，并持續(xù)監(jiān)控以防范威脅。

2024-10-14 08:00:00

零信任開發(fā)網絡威脅

采用RAG和知識圖譜克服人工智能幻覺問題

RAG創(chuàng)建了一組數據，可以搜索與用戶查詢相關的語義匹配，然后將這些匹配與LLM共享，以便包含在響應中。隨著時間的推移，向量數據集可以添加新的或額外的數據，因此可以將相關和及時的數據包含在響應中。

2024-10-12 08:03:25

RAG 大型語言模型人工智能

使用Docker部署機器學習模型分步指南

你是否厭倦了修復同樣的部署問題？不妨了解Docker如何使你的機器學習模型每次都能順暢運行。

2024-10-12 08:00:00

機器學習 Docker

改進RAG管道檢索文檔質量的五種方法

檢索增強生成(RAG)是利用外部信息定制大型語言模型的重要技術之一。但是，RAG的性能取決于檢索到的文檔的質量。除了在RAG管道中使用的標準檢索方法之外，還有這4種技術有助于提高所檢索文檔的質量。

2024-10-11 09:04:55

RAG LLM 大型語言模型

一文看懂Linux訪問控制列表

本文介紹Linux訪問控制列表（ACL），它相比標準的Linux權限提供了更大的靈活性。我將討論為多個獨立用戶和多個用戶組查看和配置ACL。你選擇的Linux發(fā)行版很可能已經啟用了ACL（ACL實際上是文件系統的一項功能）。

2024-10-10 17:55:57

Linux ACL 訪問控制列表

微調谷歌開源Gemini Flash模型實現PII脫敏實戰(zhàn)

本文中，我們將以PII（個人識別信息）脫敏算法數據集為例，探討使用微調谷歌Gemini Flash模型的情況下樣本效率的概念。我們將研究隨著樣本數量的增加而進行的微調如何影響調整后的模型的功能。

2024-10-09 08:27:30

脫敏算法 PII脫敏機器學習

醫(yī)療圖像分割中的深度學習方法

我們在本文中將深入研究深度學習為醫(yī)療圖像分割領域帶來的變革性方法，探索這些先進的算法如何推動醫(yī)療成像發(fā)展、乃至推動醫(yī)療領域本身發(fā)展。

2024-10-08 08:19:19

深度學習醫(yī)療圖像分割算法

Java中的異常處理：高級特性和類型

Java異常處理的高級特性包括堆棧跟蹤、異常鏈、Try-with-resources、多重捕獲、最終重新拋出異常，以及堆棧遍歷。

2024-10-08 08:00:00

Java 異常處理堆棧

為什么AI PC不適合開發(fā)者

AI硬件正在迅速發(fā)展，英特爾正在大肆宣傳其最新的Lunar Lake芯片。近期的評測稱贊這款芯片具有出色的電池續(xù)航。但不要為了開發(fā)目的購買它——它沒有足夠的內存或帶寬來本地運行語言模型。?

2024-10-06 13:00:05

AI 芯片英特爾

如何使用SpringAI、React和Docker構建AI聊天機器人

在本教程中，我們將使用SpringBoot、React、Docker以及OpenAI來構建一個聊天機器人的應用程序。此應用程序能夠讓用戶與由AI驅動的聊天機器人進行交互，可以向其提出問題，并實時獲取回復。

2024-09-30 13:11:09

OpenAI React 聊天機器人

區(qū)塊鏈技術在網絡安全領域的十大用例

盡管區(qū)塊鏈通常與加密貨幣聯系在一起，但它對加強網絡防御的變革性影響正日益得到認可。

2024-09-30 13:10:50

網絡安全區(qū)塊鏈加密貨幣

基于網格環(huán)境的模仿學習技術實戰(zhàn)探索

本文將全面探討在網格環(huán)境下，模仿學習中一些著名方法的測試運行與結果對比分析。模仿學習成為當下一個具有挑戰(zhàn)性和吸引力的領域。

2024-09-29 11:07:46

模仿學習機器學習強化學習

如何為分布式系統設計一種安全架構

由于涉及多種多樣的大規(guī)模組件，保護分布式系統是一項復雜的挑戰(zhàn)。鑒于多個服務在可能不安全的網絡上交互，未經授權的訪問和數據泄露的風險顯著增加。

2024-09-27 08:00:00

安全分布式系統

提高LLM安全性的分步指南

在過去一年中，關于大型語言模型（LLM）的討論激增，這促使許多組織開始思考：我們應該如何保護人工智能？安全影響又是什么？

2024-09-25 08:46:31

大型語言模型 LLM 人工智能

在領域驅動設計（DDD）中應該避免的十件事

領域驅動設計（DDD）是軟件開發(fā)中的一種重要戰(zhàn)略方法。本文將探討在DDD中應該避免的10件事，并舉例來說明這些陷阱。

2024-09-25 08:00:00

領域驅動設計軟件開發(fā)

OpenAI o1推理模型基礎入門

?本文介紹了如何使用OpenAI o1-預覽版和o1-迷你版，用于決策、編碼以及從頭開始構建一個端到端機器學習項目。

2024-09-24 11:01:03

OpenAI o1推理模型機器學習

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