京东图片搜索拍立淘 API 接口全攻略
京东图片搜索拍立淘 API 基于先进图像识别技术，支持通过上传图片、提供 URL 或拍摄实物搜索相似商品。依托机器学习与大数据，该接口精准匹配商品特征，覆盖广泛商品库，提供高效便捷的购物体验。其特点包括便捷搜索、精准匹配、智能推荐和广泛数据覆盖。示例代码展示如何使用 Python 调用接口，需根据实际文档调整参数与签名算法，确保请求安全性和准确性。
GPT-4o mini：开启人工智能新篇章
GPT-4o mini为AI开发者带来了新的机遇与挑战。深入理解其理论基础，有效运用于实践，不断提升个人能力，借助团队合作的力量，开发者可以驾驭这一AI模型，推动技术发展，开启智能科技的新篇章。在AI技术不断演进的今天，持续学习与创新是成为行业先锋的关键。
Attention优化重大突破！显存减半效率倍增
本文探讨了Transformer中Attention机制的演变与优化。从2017年Transformer提出以来，各种改进如MQA、GQA、MLA等层出不穷，旨在降低计算复杂度和显存消耗，同时保持模型性能。文章首先介绍了Attention的基本原理，通过QKV矩阵运算实现序列建模。接着分析了优化方法：kv caching将计算复杂度从O(n^3)降至O(n^2)，但带来显存压力；MQA、GQA等通过减少或压缩K/V降低显存需求；而NSV、MoBA等稀疏化研究进一步缓解长序列下的计算与存储负担，推动大模型向更长上下文扩展。
PyTorch PINN实战：用深度学习求解微分方程
物理信息神经网络（PINN）是一种将深度学习与物理定律结合的创新方法，特别适用于微分方程求解。传统神经网络依赖大规模标记数据，而PINN通过将微分方程约束嵌入损失函数，显著提高数据效率。它能在流体动力学、量子力学等领域实现高效建模，弥补了传统数值方法在高维复杂问题上的不足。尽管计算成本较高且对超参数敏感，PINN仍展现出强大的泛化能力和鲁棒性，为科学计算提供了新路径。文章详细介绍了PINN的工作原理、技术优势及局限性，并通过Python代码演示了其在微分方程求解中的应用，验证了其与解析解的高度一致性。
英伟达提出全新Star Attention，10倍加速LLM推理！登顶Hugging Face论文榜
英伟达推出的Star Attention技术，旨在解决Transformer模型在长序列推理中的高计算成本与速度瓶颈问题。通过两阶段块稀疏近似方法，第一阶段利用块局部注意力并行处理上下文信息，第二阶段通过全局注意力机制交互查询与缓存令牌，从而显著提升计算效率并减少通信开销。该技术可无缝集成到现有LLM中，将内存需求和推理时间降低多达11倍，同时保持高准确性。然而，其在极长序列处理中可能面临内存限制，并增加模型复杂性。尽管如此，Star Attention为长序列推理提供了创新解决方案，推动了Transformer模型的实际应用潜力。
基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测算法matlab仿真
本内容主要介绍一种基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测技术及MQAM调制类型识别方法。完整程序运行效果无水印，需使用Matlab2022a版本。核心代码包含详细中文注释与操作视频。理论概述中提到，传统人脸识别易受非活体攻击影响，而MobileNet通过轻量化的深度可分离卷积结构，在保证准确性的同时提升检测效率。活体人脸与非活体在纹理和光照上存在显著差异，MobileNet可有效提取人脸高级特征，为无线通信领域提供先进的调制类型识别方案。