深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第40天】本文将探索深度学习在图像识别领域的应用，并讨论其面临的挑战。我们将介绍深度学习的基本原理，以及它在图像识别中的优势和局限性。同时，我们还将探讨一些常见的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并展示如何在Python中使用TensorFlow库实现一个简单的图像识别任务。最后，我们将讨论深度学习在图像识别中的挑战，包括数据获取、模型训练和泛化能力等问题。
深入浅出卷积神经网络（CNN）
【10月更文挑战第40天】本文旨在通过浅显易懂的语言和直观的示例，带领初学者了解并掌握卷积神经网络（CNN）的基本概念、结构以及在图像处理中的应用。我们将从CNN的核心组成讲起，逐步深入到网络训练的过程，最后通过一个实际的代码示例来展示如何利用CNN进行图像识别任务。无论你是编程新手还是深度学习爱好者，这篇文章都将为你打开一扇通往人工智能世界的新窗。
使用Pytorch构建视觉语言模型（VLM）
视觉语言模型（Vision Language Model，VLM）正在改变计算机对视觉和文本信息的理解与交互方式。本文将介绍 VLM 的核心组件和实现细节，可以让你全面掌握这项前沿技术。我们的目标是理解并实现能够通过指令微调来执行有用任务的视觉语言模型。
人工智能浪潮下的自我修养：从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路，从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例，引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础，还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧，帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。
深度学习在图像识别中的应用
【10月更文挑战第39天】本文将探讨深度学习技术在图像识别领域的应用。通过介绍深度学习的基本原理，我们将了解到其在图像处理中的强大能力。文章还将展示一个简单的代码示例，用于实现一个基本的图像分类模型。最后，我们将讨论深度学习在图像识别中的未来发展趋势和挑战。
全网首发！真·从0到1！万字长文带你入门Qwen2.5-Coder——介绍、体验、本地部署及简单微调
2024年11月12日，阿里云通义大模型团队正式开源通义千问代码模型全系列，包括6款Qwen2.5-Coder模型，每个规模包含Base和Instruct两个版本。其中32B尺寸的旗舰代码模型在多项基准评测中取得开源最佳成绩，成为全球最强开源代码模型，多项关键能力超越GPT-4o。Qwen2.5-Coder具备强大、多样和实用等优点，通过持续训练，结合源代码、文本代码混合数据及合成数据，显著提升了代码生成、推理和修复等核心任务的性能。此外，该模型还支持多种编程语言，并在人类偏好对齐方面表现出色。本文为周周的奇妙编程原创，阿里云社区首发，未经同意不得转载。