一分钟部署 Llama3 中文大模型，没别的，就是快
Meta开源了80亿和700亿参数的大模型，挑战百度创始人李彦宏的观点。这些模型在性能上逼近GPT-4和Claude3。此外，一个400B的超大模型即将发布。Huggingface上已有多个Llama3中文微调版本。无GPU用户可使用量化模型在CPU上运行，如8B模型用8bit量化，70B模型用4bit量化。最佳中文微调版是zhouzr/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF，可在三分钟内通过Sealos公有云快速部署，搭配WebUI如Lobe Chat进行交互。
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【4月更文挑战第30天】
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像识别领域取得了显著的成果。本文将探讨深度学习在图像识别中的应用，分析其优势和面临的挑战，并提出一些可能的解决方案。
基于直方图的图像阈值计算和分割算法FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
这是一个关于图像处理的算法实现摘要，主要包括四部分：展示了四张算法运行的效果图；提到了使用的软件版本为VIVADO 2019.2和matlab 2022a；介绍了算法理论，即基于直方图的图像阈值分割，通过灰度直方图分布选取阈值来区分图像区域；并提供了部分Verilog代码，该代码读取图像数据，进行处理，并输出结果到"result.txt"以供MATLAB显示图像分割效果。
m基于Yolov2深度学习网络的智能零售柜商品识别系统matlab仿真,带GUI界面
MATLAB 2022a中展示了YOLOv2目标检测算法的仿真结果，包括多张检测图像。YOLOv2是实时检测算法，由卷积层和全连接层构成，输出张量包含边界框坐标和类别概率。损失函数由三部分组成。程序使用75%的数据进行训练，剩余25%作为测试集。通过ResNet-50预训练模型构建YOLOv2网络，并用SGDM优化器进行训练。训练完成后，保存模型为`model.mat`。
【云故事探索】NO1：看森马服饰，在阿里云上如何用AI实现创新？
在数字化转型中，云计算成为企业创新的关键驱动力。森马服饰借助阿里云函数计算，应对新零售挑战，实现业务模式重塑和效率提升。面对AI技术落地的困难，如高成本、长决策周期和复杂运维，森马通过阿里云的Serverless解决方案，快速将AI融入核心业务，优化了从设计到营销的全链条流程。通过函数计算，森马降低了AI项目初期的硬件投入和运维难题，提升了设计师的工作效率，将设计时间从3天缩短到30秒，实现了服装设计和营销的智能化升级。
【云故事探索】NO1：看森马服饰，在阿里云上如何用AI实现创新？
在数字化转型中，云计算成为企业创新的关键驱动力。森马服饰借助阿里云函数计算，应对新零售挑战，实现业务模式重塑和效率提升。面对AI技术落地的困难，如高成本、长决策周期和复杂运维，森马通过阿里云的Serverless解决方案，快速将AI融入核心业务，优化了从设计到营销的全链条流程。通过函数计算，森马降低了AI项目初期的硬件投入和运维难题，提升了设计师的工作效率，将设计时间从3天缩短到30秒，实现了服装设计和营销的智能化升级。