随着AIGC的火爆，AI换脸技术也被广泛应用于娱乐、广告、电影制作等领域，本期文章系统介绍了市面上超火的7款AI软件 换脸整合包收录了全部7款AI工具，请按照需要选择下载： 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1adTExVtBgVB9-ZRe4KO7bw?pwd=br9e 1 ...

1. 计算 1.1. 计算是一个无形的陌生宇宙，它无限广阔，同时包含无限多的细节 1.2. 它是一种不遵循物理定律的原材料，在某种意义上为互联网提供了远超于电的力量 1.3. 它是一种无处不在的媒介，由经验丰富的软件开发人员和科技行业控制，他们对计算的掌控程度甚至可能威胁国家主权 1.4. 今天我们 ...

摘要：本文介绍了一个基于YOLO算法的螺栓螺母智能检测系统，可精准识别图片和视频中的零件细节。系统采用三栏式界面设计，支持多模态检测、模型切换和个人信息管理。核心代码展示了YOLO模型的批量训练流程，可自动处理数据集路径并支持多种预训练模型。技术对比显示YOLO12n模型在精度和效率上表现最优。该系... ...

背景 Z-Image是阿里巴巴通义实验室开发的一款开源图像生成模型， 详细介结可以看这儿《Z-Image图像生成模型发布与竞品》。Z-Image系列高性能生成模型，其中包括用于快速推理的Z-Image-Turbo和专业的图像编辑模型Z-Image-Edit。这些模型基于可扩展单流扩散转换器 (S3- ...

Mirage是一款功能强大且操作简单的AI换脸工具，它采用先进的人工智能技术，基于PyTorch+TensorRT框架构建，凭借双加速特点实现换脸速度提升数倍，打破了传统换脸工具在速度与效果上的瓶颈，为用户提供图片、视频、网络直播等多场景的逼真换脸体验 针对图片和视频换脸场景，用户只需导入待换脸的图 ...

本文介绍了一个基于YOLO算法的非机动车头盔检测系统，通过深度学习技术实现骑行安全监测。系统采用PyQt5前端界面和SQLite数据库，支持图片、视频及实时摄像头的多模态检测，具备模型切换、参数调节和结果统计功能。核心代码展示了YOLO模型批量训练工具，支持自动路径修正和多模型训练对比。实验数据显示... ...

这篇文章会从向量索引的构建过程开始讲起，为大家深入且详细地分析：索引创建耗时慢优化问题、创建时对内存的要求、增量达到什么规模需要重建、重建性能影响等和数据库中向量索引有关的问题，欢迎感兴趣的同学阅读~ ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课第二周的课后习题和代码实践 ...

1. 基本信息 智能新物种 ​[美]凯特·达林，浙江科学技术出版社，2024年11月 1.1. 读薄率 书籍总字数18.2万字，笔记总字数22184字。 读薄率22184÷182000≈12.19% 1.2. 读厚方向 当我点击时，算法在想什么？ 算法霸权 极简算法史：从数学到机器的故事 算法的陷阱 ...

next-ai-draw-io —— 一个集成了 AI 功能的 Next.js 网页应用，与 Draw.io 图表无缝结合，通过自然语言命令和 AI 辅助可视化来创建、修改和增强图表。 ...

导言 在当今的工程领域，我们普遍面临一个核心挑战：如何从海量的、非结构化的数据（如日志、配置文件、告警信息）中高效提取价值。这些数据是诊断系统故障、洞察系统行为的“救命稻草”，但其杂乱无章的格式对机器而言形同“天书”。大语言模型（LLM）的出现，以其前所未有的语义理解能力，为破解这一难题带来了希望。 ...

AI幻觉(AI Hallucination)是指AI模型生成看似合理但完全不符合事实的内容. 表现为"一本正经地胡说八道". 个人使用一些AI工具到目前为止,发现AI幻觉越来越多了,可能也跟使用的频率有关系, 结合最近亲身经历的两个例子,来聊一聊AI幻觉 上周周末,诸多杂事,没有及时给6年级小孩检查 ...

本文介绍了一种基于YOLO系列深度学习算法的水果品质检测系统。该系统可自动识别多种水果（如草莓、香蕉等）及其变质程度（优质、轻微变质、腐烂），使用超过21,000张图片的数据集训练，在YOLOv5、v8、v11和v12等多个模型版本中实现高精度检测。系统采用三栏式用户界面，支持图片、视频、摄像头等多... ...

1. 概述 Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案和企业级 AI 应用生态集成。 在用Spring AI搭建Java AI应用的时候，会 ...

语言模型 语言模型（language model,LM）通过计算单词序列的概率进行语言建模，其主要作用是基于给定的上下文，预测序列中下一个词的概率分布。随着计算能力的提升和数据量的增长，LM的发展经历了从统计语言模型（statistical language model , SLM）到神经语言模型（ ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第二周内容，2.8到2. ...

破解海量表格检索难题一.概述 在当今的商业与科研领域，结构化数据——尤其是那些动辄包含数十万、数百万单元格的大型表格——构成了我们决策与洞察的基石。然而，一个令人困惑的现实是，即便强大如GPT系列的大型语言模型（LLM），在面对这些海量、规整的数据时，也常常会“迷航”。它们就像一位才华横溢的语言学家 ...

Asymptotic Equipartition Property，渐近均分性。 想象一下来自同一来源的一长串信息，就像一条符号构成的河流，日复一日地从我们身边流过。 如果你观察足够长的时间，就会发生神奇的事情：这条河流开始呈现出某些典型的模式，并非所有序列出现的概率都相同，但几乎所有的概率都汇聚到 ...

对于个人或小公司有部署使用本地大模型的需求，但由于业务需求直接部署一个开源的通用大模型又不满足需求。这时常见的解决方案是使用RAG方案或微调模型方案。微调是使用领域知识训练模型，使模型其具备相应的领域知识能力。微调后模型可独立生成相应的领域知识，无需再通过RAG方案问答时通过上下文提供对应的领域知识 ...

此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第二周内容，2.5到2. ...