喜大普奔，Sealos 中的数据库功能现已全面升级，支持外网访问！ 现在你可以从互联网的任何地方访问 Sealos 中的数据库，无论您的应用部署在何种环境，现在都可以轻松通过外网连接到 Sealos 中的数据库，打破地理限制，提升工作效率和灵活性。 目前数据库是通过 NodePort 暴露到公网，集 ...

在本篇文章中，我们对逻辑回归这一经典的机器学习算法进行了全面而深入的探讨。从基础概念、数学原理，到使用Python和PyTorch进行的实战应用，本文旨在从多个角度展示逻辑回归的内在机制和实用性。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经 ...

AI的自我意识建立不可能一蹴而就。我们努力解构自我意识的每一个细分领域，不断为AI附加各种模拟自我意识的模块。从理论上我们预期多模态的应用以及人类行为规则的高抽象建模最终能对人类自我意识进行解释。 ...

在这个项目中，我们将使用Python作为开发语言，结合Hugging Face、Milvus、Langchain、OpenAI等工具和技术，实现一个简易版的架构图。通过嵌入技术处理文本和图像数据，利用Hugging Face的预训练模型进行自然语言处理，使用Milvus作为向量数据库进行存储和查询。... ...

神经网络模型流程 神经网络模型的搭建流程，整理下自己的思路，这个过程不会细分出来，而是主流程。 在这里我主要是把整个流程分为两个主流程，即预训练与推理。预训练过程主要是生成超参数文件与搭设神经网络结构；而推理过程就是在应用超参数与神经网络。 卷积神经网络的实现 在 聊聊卷积神经网络CNN中，将卷积神 ...

随着 AI 技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。 ...

本文分享自华为云社区《风靡万千软件开发者：揭秘华为研发代码大模型是如何实现的？》，作者： DevAI 。 秉持“自己的降落伞，自己先跳”的原则，由公司装备部门牵头，携手华为云PaaS作为基础能力提供方，与公司各产品线共同研发面向产业的代码大模型。在研发过程中，我们已取得初步成果，为了巩固各产品线的代 ...

本文全面深入地探讨了机器学习和深度学习中的学习率概念，以及其在模型训练和优化中的关键作用。文章从学习率的基础理论出发，详细介绍了多种高级调整策略，并通过Python和PyTorch代码示例提供了实战经验。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团 ...

本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准，并对三个代码生成模型（CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT）在该基准上的表现进行了评估和比较。 ...

本文对现有的基于经典机器学习和深度学习方法的日志异常检测方法进行了实证研究，并提出了一种自动化日志异常检测评估框架LightAD。 ...

RoadDamageDetector 地址：https://github.com/sekilab/RoadDamageDetector/ 注意：CRDDC2022 数据集包含 GRDDC2020 数据集，Road Damage Dataset 2019 包含 Road Damage Dataset ...

本文全面探讨了ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）的重要性和应用，从其历史背景、数学基础到Python实现以及关键评价指标。文章旨在提供一个深刻而全面的视角，以帮助您更好地理解和应用ROC曲线在模型评估中的作用。 关注TechLead，分享AI ...

概述 在上一篇博客中，已经阐述了预训练过程中，神经网络中超参数的计算逻辑，本文，从程序实现的角度，将数学计算转换为程序代码，最终生成超参数文件；并将替换 聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测 中已训练好的超参数文件，推理预测数字，最终比对下两者的精确度。 神经网络层实现 首先，根据神经网络 ...

本文深入探讨了MapReduce的各个方面，从基础概念和工作原理到编程模型和实际应用场景，最后专注于性能优化的最佳实践。 关注【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员 ...

2022年末OpenAI推出了ChatGPT对话机器人，拉满了人工智能（Artificial Intelligence，即AI）的火爆度。作为一名计算机从业人员，感觉如果不懂点AI都不好意思在茶前饭后愉快的聊天了。因此，从最新最简单的入手，赶紧拜读史蒂芬·沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）... ...

概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ...

博客园:无限:waifu2x 基于 onnxruntime-web 的 waifu2x 的实验性浏览器版本。 它可以在浏览器上运行，而无需将图像上传到远程服务器。 得益于这种方式让我可以通过嵌入博客园展示这个 ai !!! 开始使用： File (D&D ) 模型选择 降噪 放大倍数 无 4x 支持 ...

以Feature envy架构坏味道为例，利用一系列启发式规则和一个基于决策树的分类器，实现了一种基于真实数据的高质量重构数据集构造方法，并利用此方法构建的数据集将Feature envy架构坏味道的检测与重构准确率提升到业界SOTA水平。 ...

本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例，本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角，以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、A ...

之前学习了解过了神经网络、CNN、RNN、Transformer的内容，但除了在魔塔上玩过demo，也没有比较深入的从示例去梳理走一遍神经网络的运行流程。从数字推测这个常用的示例走一遍主流程。 MNIST数据集 MNIST是机器学习领域 最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种 ...