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原创 【STL源码阅读】std::sort(),十分钟了解msvc的stl的sort实现
https://www.geeksforgeeks.org/internal-details-of-stdsort-in-c/简化版本/* A Program to sort the array using Introsort.The most popular C++ STL Algorithm- sort()uses Introsort. */#include<bits/stdc++.h>using namespace std;// A utility function .
2021-10-30 22:55:19 685 1
原创 使用Spring AI让你的Spring Boot应用快速拥有生成式AI能力
生成式AI技术在未来的发展趋势和挑战主要包括:提高生成质量:生成式AI技术需要不断提高生成数据的质量,以满足实际应用的需求。提高生成速度:生成式AI技术需要提高生成速度,以满足实时应用的需求。提高可解释性:生成式AI技术需要提高可解释性,以提高用户对生成数据的信任度。应对伦理和隐私问题:生成式AI技术需要应对伦理和隐私问题,以保护用户的数据和隐私。
2024-03-28 00:51:32 475
原创 OpenAI开发系列(一):一文搞懂大模型、GPT、ChatGPT等AI概念
大模型、GPT和ChatGPT等AI概念在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域具有广泛的应用前景。随着计算资源的不断发展和算法的不断优化,这些概念在未来的应用将更加广泛和深入。然而,这些概念也面临着一些挑战,如数据隐私、模型解释性、计算资源消耗等。大模型是指具有大量参数的神经网络模型,通常由数亿到数千亿个参数不等。大模型通过学习大量的数据,可以实现对复杂任务的建模和预测,如语言理解、图像识别等。
2024-03-28 00:50:52 532
原创 AI创新之美:AIGC探讨2024年春晚吉祥物龙辰辰的AI绘画之独特观点
随着计算能力的提升和算法的优化,AI绘画技术将越来越成熟,应用场景将更加广泛。结合深度学习、强化学习等技术,AI绘画将实现更加个性化和创新的艺术创作。
2024-03-28 00:50:12 656
原创 [AI]文心一言出圈的同时,NLP处理下的ChatGPT-4.5最新资讯
ChatGPT-4.5作为一款强大的聊天机器人,展示了自然语言处理技术的巨大潜力。未来,随着人工智能技术的不断发展,聊天机器人将更加智能化、个性化,能够更好地满足用户的需求。然而,也面临着一些挑战,例如如何提高模型的可解释性、如何处理虚假信息和如何保护用户隐私等。
2024-03-28 00:49:33 361
原创 使用c++onnxruntime部署yolov5模型并使用CUDA加速
YOLOv5模型在目标检测领域具有广泛的应用,通过使用C++、ONNX Runtime和CUDA进行部署和加速,可以进一步提高模型的实时性和性能。模型压缩和加速:通过模型压缩技术,如知识蒸馏、量化等,进一步减小模型大小,提高推理速度。硬件优化:利用新型硬件,如TPU、FPGA等,进行模型部署和加速。模型可解释性:提高模型的可解释性,以便更好地理解模型的决策过程。数据隐私和安全:在部署模型时,保护用户数据隐私和安全。
2024-03-28 00:48:53 561
原创 人工智能绘画的时代下到底是谁在主导,是人类的想象力,还是AI的创造力?
随着人工智能技术的不断发展,AI在艺术创作领域的应用将越来越广泛。未来,AI将不仅仅局限于模仿和重现,而是能够进行真正的创新和生成。然而,这也带来了一系列挑战,如如何确保AI创作的原创性、如何评价AI的艺术价值等。此外,如何平衡AI与人类艺术家之间的关系,也是一个值得探讨的问题。生成对抗网络(GANs)是一种无监督学习模型,由生成器和判别器组成。生成器负责生成数据,判别器负责判断数据的真实性。通过对抗训练,生成器不断优化生成数据的质量,使其越来越难以被判别器区分。
2024-03-28 00:48:13 425
原创 从YOLOv1到YOLOv8的YOLO系列最新综述【2023年4月】
YOLO(You Only Look Once)系列算法是一种实时物体检测算法,由Joseph Redmon等人于2015年提出。YOLO系列算法以其检测速度快、准确率高等特点,在计算机视觉领域得到了广泛的应用。从YOLOv1到YOLOv8,每一代算法都在前一代的基础上进行了改进,以提高检测速度和准确率。
2024-03-28 00:47:34 450
原创 Devin内测注册全攻略:一文带你快速体验最新AI软件工程师技术 ️
AI软件工程师技术在未来将继续快速发展,为各行各业带来更多创新应用。然而,随着技术的发展,也面临着一些挑战,如数据隐私、算法偏见、安全性等。因此,AI软件工程师需要不断学习新技术,关注行业动态,以应对未来的挑战。
2024-03-28 00:46:54 645
原创 [OpenAI]继ChatGPT后发布的Sora模型原理与体验通道
Sora模型作为一种基于Transformer的通用语言模型,通过引入新的注意力机制和模型结构,在长文本处理方面取得了显著的成果。未来,Sora模型可能会在以下几个方面继续发展:模型规模:随着计算资源的增加,Sora模型的规模可能会继续扩大,以提高其处理能力。模型优化:研究人员可能会继续优化Sora模型的结构和参数,以提高其性能和效率。跨模态学习:Sora模型可能会与其他模态(如图像、音频等)相结合,进行跨模态学习,以提高其理解和生成能力。
2024-03-28 00:46:14 443
原创 Python实现逻辑回归(Logistic Regression)
逻辑回归作为一种经典的分类方法,在许多领域都有广泛的应用。集成学习:将逻辑回归与其他机器学习算法结合,提高分类性能。模型优化:通过正则化、特征选择等方法,提高模型的泛化能力。模型解释性:提高逻辑回归模型的解释性,使其在敏感领域(如医疗、金融)中的应用更加广泛。数据不平衡:在实际应用中,数据不平衡是一个常见问题,需要采用过采样、欠采样或合成新样本等方法来解决。特征选择:选择合适的特征对逻辑回归模型的性能至关重要,需要采用特征选择方法来提高模型性能。
2024-03-28 00:45:34 526
原创 AI时代Python量化交易实战:ChatGPT让量化交易插上翅膀
随着人工智能技术的不断发展,ChatGPT等自然语言生成模型在量化交易领域的应用将越来越广泛。然而,也面临着一些挑战,如数据隐私、模型解释性等。未来,随着技术的进步和监管的完善,量化交易将更加智能化和高效。
2024-03-28 00:44:55 359
原创 2024 年 AI 辅助研发趋势将更加强调智能化、自动化和个性化
未来,AI辅助研发将更加注重智能化、自动化和个性化。同时,也将面临数据隐私、模型可解释性等挑战。
2024-03-28 00:43:09 440
原创 AI短视频制作一本通:文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频
AI短视频制作技术在未来将继续发展,实现更加高效、智能的视频制作。同时,也需要面对隐私保护、版权问题等挑战。
2024-03-28 00:41:21 358
原创 【AI】Stable-Diffusion-WebUI使用指南
提高生成质量:通过改进模型架构和训练方法,提高生成图像的质量。增加可控性:通过引入更多的控制变量,使生成图像更加符合用户的期望。扩展应用场景:将稳定扩散模型应用于更多的实际应用场景,如虚拟现实、游戏开发等。数据隐私和安全:在生成图像时,需要确保不侵犯用户隐私和版权。模型解释性:提高模型的解释性,使用户能够更好地理解生成图像的过程。模型泛化能力:提高模型在未见过的数据上的泛化能力,使其能够生成更加多样化和创新的图像。
2024-03-28 00:38:16 539
原创 【探索AI潜能,连结现代通讯】相隔万里,我们与AI一同赏月。
AI在相隔万里赏月这一场景中的应用具有巨大的潜力。随着AI技术的不断发展,我们可以期待更多的创新和突破。然而,也面临着一些挑战,如数据隐私、算法偏见等。我们需要在推动技术发展的同时,也要关注这些问题,确保AI技术的应用能够真正造福人类。
2024-03-28 00:36:58 513
原创 文心一言官网入口:一站式解决AI疑惑,探索AI世界的无限可能
文心一言作为一款一站式AI解决方案,具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。然而,在未来的发展中,也面临着一些挑战:数据隐私和安全:随着AI技术的发展,数据隐私和安全问题日益凸显,如何保护用户数据成为亟待解决的问题。算法公平性和透明度:AI算法可能存在偏见和歧视,如何提高算法的公平性和透明度是未来发展的关键。模型可解释性:如何提高AI模型的可解释性,使模型决策过程更加透明和可理解。跨领域应用:如何将AI技术应用于更多领域,解决实际问题,提高人类生活质量。
2024-03-27 00:27:50 588
原创 前端开发神器之 VsCode AI 辅助插件 DevChat
DevChat 作为一款 AI 辅助插件,为前端开发带来了极大的便利。未来,随着人工智能技术的不断发展,AI 辅助工具将更加智能和高效,为开发者提供更多帮助。然而,也面临着一些挑战,如模型的准确性和泛化能力,以及用户隐私和数据安全等问题。
2024-03-27 00:27:11 290
原创 AI智能化办公:巧用ChatGPT高效搞定Excel数据分析
ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序,于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文等任务。随着人工智能技术的不断发展,ChatGPT等自然语言处理模型在办公自动化领域的应用将越来越广泛。
2024-03-27 00:26:31 382
原创 AI 对齐是未来十年最重要的科学和社会技术工程 | 新程序员
AI 对齐是指确保 AI 系统的行为与人类的目标和价值观保持一致。这包括两个方面:内部对齐(Intrinsic Alignment)和外部对齐(Extrinsic Alignment)。内部对齐:确保 AI 系统的目标与人类目标一致。外部对齐:确保 AI 系统的行为与人类价值观一致。AI 对齐是未来十年最重要的科学和社会技术工程之一,具有广泛的应用前景。然而,在实现 AI 对齐的过程中,仍面临许多挑战,如如何确保 AI 系统的行为符合人类价值观、如何处理复杂的环境和任务等。
2024-03-27 00:25:51 656
原创 【国内可用的ai工具分享】智谱清言 和 Kimi chat
随着人工智能技术的不断发展,AI工具在未来的应用将更加广泛。数据隐私和安全:在使用AI工具时,需要确保用户数据的隐私和安全。模型解释性:提高AI模型的解释性,使人们能够理解模型的决策过程。模型偏见:减少AI模型中的偏见,确保公平性和公正性。持续学习和适应性:使AI模型能够持续学习和适应新的数据和任务。
2024-03-27 00:25:12 731
原创 AI:148-开发一种智能语音助手,能够理解和执行复杂任务
未来,智能语音助手在理解和执行复杂任务方面将面临以下挑战:语音识别的准确性和鲁棒性:提高语音识别的准确性和鲁棒性,以应对不同的说话人、环境噪声等。自然语言处理的深度和广度:提高自然语言处理的深度和广度,以理解更复杂的语言结构和语义。对话管理的智能和自适应:提高对话管理的智能和自适应能力,以更好地管理用户与智能语音助手的交互过程。任务执行的多样性和灵活性:提高任务执行的多样性和灵活性,以应对不同的任务需求和场景。
2024-03-27 00:24:32 699
原创 【AIGC】1、爆火的 AIGC 到底是什么 | 全面介绍
AIGC的未来发展趋势包括提高生成内容的质量、实现多模态生成、提高生成速度、降低计算资源消耗等。同时,AIGC面临的挑战包括如何生成具有创造性和多样性的内容、如何避免生成有害和不恰当的内容、如何确保生成内容的版权和隐私等问题。
2024-03-27 00:23:52 392
原创 多模态模型学习1——CLIP对比学习 语言-图像预训练模型
CLIP模型是一种有效的多模态模型学习方法,通过学习图像和文本之间的相似性,实现了对图像和文本的高效理解和处理。未来,多模态模型学习将继续发展,包括更高效的模型结构、更强大的数据集和更丰富的应用场景。同时,多模态模型学习也面临着一些挑战,例如模型的可解释性、模型的泛化能力和模型的安全性等。
2024-03-27 00:22:33 778
原创 人工智能时代的引领者:AI提示工程激发大语言模型的无限潜能
随着计算资源的增加,大语言模型的规模和能力将不断提高。提示工程将更加成熟,能够更好地引导大语言模型生成高质量的输出。大语言模型将在更多领域得到应用,如医疗、金融、教育等。
2024-03-27 00:21:52 636
原创 OpenAI发布Sora模型,可根据文字生成逼真AI视频
Sora模型作为一种基于文本到图像的生成模型,将自然语言处理与计算机视觉相结合,实现了根据文本生成逼真的视频。未来,随着人工智能技术的不断发展,Sora模型在虚拟现实、游戏开发、影视制作等领域将具有更广泛的应用潜力。然而,Sora模型在处理复杂文本、生成高质量视频等方面仍面临一定的挑战,需要进一步的研究和改进。
2024-03-27 00:21:12 727
原创 人工智能技术的工程伦理问题 --以美团外卖大数据杀熟为例
大数据杀熟技术在给人们带来便利的同时,也引发了一系列的伦理问题。未来的发展趋势是继续提高个性化推荐的准确性和用户体验,同时需要加强对用户隐私的保护和公平性。面临的挑战包括如何平衡个性化推荐和用户隐私保护、如何确保个性化推荐的公平性和透明度等。
2024-03-27 00:20:33 647
原创 【AI】自回归 (AR) 模型使预测和深度学习变得简单
更高效的算法:随着计算能力的提升,未来将出现更高效的算法来训练自回归模型。更复杂的模型:随着对自回归模型的理解加深,未来将出现更复杂的模型来解决更复杂的问题。更广泛的应用:随着自回归模型的普及,未来将在更多领域得到应用。过拟合:自回归模型容易过拟合,需要通过正则化、dropout等技术来防止过拟合。计算资源:训练自回归模型需要大量的计算资源,需要优化算法和模型来减少计算资源的需求。数据质量:自回归模型的预测效果依赖于数据的质量,需要对数据进行预处理和清洗。
2024-03-27 00:19:53 806
原创 人脸识别经典网络-MTCNN(含Python源码实现)
MTCNN是一种高效的人脸检测和识别算法,具有较高的准确性和实时性。提高检测和识别的准确度:通过改进网络结构和训练方法,提高MTCNN的检测和识别准确度。减少计算资源消耗:通过优化网络结构和算法,减少MTCNN的计算资源消耗,提高实时性。扩展应用场景:将MTCNN应用于更多场景,如自动驾驶、智能家居等。数据集和标注:需要更多高质量的人脸数据集和标注,以提高模型的泛化能力。模型解释性:提高模型的解释性,以便更好地理解模型的决策过程。
2024-03-27 00:19:12 529
原创 一文详解Yolov5——基于Yolov5的火灾检测系统
实时性:提高模型的检测速度,以满足实时应用场景的需求。准确性:提高模型的检测精度,降低误报率。泛化能力:通过数据增强和模型优化,提高模型在实际应用场景中的泛化能力。轻量化:进一步优化模型结构,降低模型复杂度,提高计算效率。
2024-03-27 00:18:32 391
原创 AI:150-基于深度学习的医学数据挖掘与病症关联发现
算法的进步:深度学习算法不断优化,提高预测准确性和效率。计算能力的提升:GPU和TPU等硬件设备的发展,为深度学习提供更多计算资源。数据量的增长:医疗数据呈现爆炸式增长,为深度学习提供了丰富的训练数据。
2024-03-26 00:10:57 814
原创 大模型、AI-Agent、langchain之间的关系
大模型、AI-Agent和langchain代表了人工智能领域的发展趋势,具有广泛的应用前景。然而,它们也面临着一些挑战和问题,如数据隐私、模型解释性、计算资源等。未来,随着技术的不断进步和应用的不断拓展,这些问题将得到更好的解决,大模型、AI-Agent和langchain将在更多领域发挥更大的作用。
2024-03-26 00:10:17 558
原创 视觉 注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力
注意力机制的进一步研究,包括新的注意力机制的提出和现有注意力机制的改进。注意力机制与其他技术的结合,例如生成对抗网络(GAN)和强化学习。注意力机制在更多任务中的应用,例如语音识别和自然语言处理。注意力机制的计算复杂度较高,如何在保证性能的同时降低计算量。注意力机制的解释性较差,如何提高注意力机制的可解释性。注意力机制在实际应用中的泛化能力,如何提高注意力机制在实际应用中的泛化能力。
2024-03-26 00:09:38 691
原创 从 HPC 到 AI:探索文件系统的发展及性能评估
文件系统是一种用于存储和管理文件的系统,它将数据组织成文件和目录的形式,并提供对这些数据的访问、修改和删除等操作。文件系统的主要功能包括:数据存储、数据检索、数据保护、数据共享和数据管理。分布式存储与计算:随着数据量的增长,分布式存储和计算将成为文件系统发展的趋势。智能化与自动化:利用人工智能技术实现文件系统的自动化管理和优化。边缘计算与云计算:结合边缘计算和云计算,实现更高效的数据处理和存储。
2024-03-26 00:08:58 535
原创 深度学习(23):SmoothL1Loss损失函数
SmoothL1Loss损失函数在深度学习中具有广泛的应用,它能够有效地处理回归问题中的预测值与真实值之间的差异。未来的发展趋势可能包括进一步改进损失函数,以适应更复杂的任务和数据集。同时,挑战可能包括如何选择合适的损失函数来优化模型的性能。
2024-03-26 00:08:18 770
原创 Gemma模型:谷歌的小巨人,让高性能AI触手可及
Gemma模型作为一种轻量级的高性能AI模型,具有广泛的应用前景。未来的发展趋势可能包括:模型优化:通过进一步优化Gemma模型的结构和参数,提高其准确性和效率。模型压缩:通过模型压缩技术,减少Gemma模型的计算资源和存储需求。模型部署:通过将Gemma模型部署到边缘设备和移动设备上,实现实时AI应用。面临的挑战可能包括:数据集不平衡:在实际应用中,数据集可能存在不平衡问题,这会影响Gemma模型的性能。
2024-03-26 00:07:39 970
原创 从新能源汽车行业自动驾驶技术去看AI的发展未来趋势
自动驾驶技术的发展趋势是实现更高级别的自动驾驶,包括完全自动驾驶(Level 5)。未来的挑战包括提高自动驾驶系统的安全性、可靠性和鲁棒性,以及解决自动驾驶技术在复杂环境下的应用问题。此外,自动驾驶技术的发展还需要解决法规、伦理和社会接受度等问题。
2024-03-26 00:06:19 705
原创 AI:143-基于深度学习的实时视频人物识别与跟踪
提高准确性和鲁棒性:在复杂场景和遮挡情况下,提高目标检测和跟踪的准确性。实时性能:在保证准确性的同时,提高算法的实时性能。多模态融合:结合视觉、听觉、触觉等多模态信息,实现更全面的人物识别与跟踪。隐私保护:在应用过程中,保护个人隐私和数据安全。跨域适应性:提高算法在不同场景和领域中的适应性。
2024-03-26 00:05:40 683
原创 人工智能 - 人脸识别:发展历史、技术全解与实战
更高的识别准确率:通过深度学习等算法,提高人脸识别的准确率。更快的识别速度:通过优化算法和硬件,提高人脸识别的速度。更强的鲁棒性:通过对抗训练等方法,提高人脸识别的鲁棒性。隐私保护:人脸识别技术涉及到个人隐私,需要采取措施保护用户隐私。种族和性别偏见:人脸识别技术可能存在种族和性别偏见,需要进行公平性评估和优化。对抗攻击:人脸识别技术可能受到对抗攻击,需要提高模型的鲁棒性。
2024-03-26 00:05:00 678
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