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2023年01月

  • 发表了文章 2023-04-17

    在Ubuntu系统上安装OpenCV C++

  • 发表了文章 2023-04-16

    是在Ubuntu上编译并执行上面提供的C++程序的步骤和命令

  • 发表了文章 2023-04-11

    语义分割的几种算法

  • 发表了文章 2023-04-11

    如何用YOLOV5实现语义分割

  • 发表了文章 2023-04-11

    优化YOLOv5实现小目标检测的几种思路

  • 发表了文章 2023-02-09

    Transformer模型简介及与视觉结合运用

  • 发表了文章 2023-02-09

    Faster R-CNN简述

  • 发表了文章 2023-02-09

    神经网络的面试题－－什么是Batch Size？为什么需要Batch Size

  • 发表了文章 2023-02-09

    ＯｐｅｎＣＶ学习笔记－－边缘检测原理

  • 发表了文章 2023-02-09

    ＯｐｅｎＣＶ学习笔记－－ＳＩＦＴ，ＳＵＦＴ

  • 发表了文章 2023-02-09

    神经网络调优方法

  • 发表了文章 2023-02-09

    朴素贝叶斯和半朴素贝叶斯的区别

  • 发表了文章 2023-02-09

    贝叶斯分类算法

  • 发表了文章 2023-02-09

    反向传播机制

  • 发表了文章 2023-02-09

    人工智能相关名词科普

  • 发表了文章 2023-02-09

    机器学习算法之---PCA（主成分分析）

  • 发表了文章 2023-02-09

    机器学习之——SVM算法

  • 发表了文章 2023-02-09

    机器学习基础梯度下降算法

  • 发表了文章 2023-02-09

    jetson Nano开箱使用方法

  • 发表了文章 2023-02-09

    深度学习数据集的一些相关名词解释

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  • 回答了问题 2023-04-16

    面向AI时代，产品如何用大模型重新升级？

    在面向AI时代，产品升级的方式已经发生了很大的变化，其中使用大模型重新升级是一种常见的方式。以下是一个基本的流程： 1.数据收集：首先需要收集足够的数据以训练大模型，这些数据可能来自于多个渠道，包括用户行为数据、产品使用数据、社交媒体数据等。 2.模型训练：根据收集到的数据，使用一种或多种机器学习算法进行模型训练，得到一个能够更好地处理数据的大模型。 3.模型评估：在模型训练过程中，需要对模型进行评估，以确保模型的性能得到改善。评估的指标可能包括准确率、召回率、精确度等。 4.模型部署：一旦模型训练和评估完成，就可以将其部署到生产环境中。这个过程可能需要解决许多问题，如模型的集成、部署、性能优化等。 5.模型监控：为了确保模型能够持续发挥作用，需要对其进行监控，以便在出现问题时及时发现并修复。 6.持续改进：一旦模型被部署，需要对其进行持续改进，以进一步提高其性能和准确度。这个过程可能包括增加新的数据、更新算法、改进模型结构等。 需要注意的是，使用大模型重新升级是一种相对较复杂的过程，需要专业的数据科学家和工程师来实施。同时，该过程可能需要消耗大量的计算资源和时间。因此，在进行大模型重新升级之前，需要仔细评估其成本和风险，并确定其是否值得投入。
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  • 回答了问题 2023-02-14

    ChatGPT给国内外科技公司带来了怎样的机遇和威胁？

    针对问题一，第一个人觉得能和搜索引擎结合起来，因为看网上的用例大部分都是提出问题，并寻求答案，很符合搜索引擎的服务对象，现在的搜索引擎存在的状况往往是无法搜索到百分百契合自己的答案，然而chatGPT可以整合并过滤结果，满足用户的需求， 第二可以和代码编辑器结合起来，看到网上的例子，chatGPT可以很好的编写代码，并且检查报错，作为编码辅助工具，报错提醒，提供解决建议，会大大增加程序员编码效率。 问题二，更加看好百度和阿里云，因为chatGPT用的技术属于深度学习，深度学习最重要的就是模型的训练，阿里和百度拥有大量的数据集，而且都拥有自己的训练的服务器，都有人工智能智能开发的经验及人才，总之各方面条件都比较好，且因为这两家公司国人应用比较多，可以训练出符合国人使用习惯的模型。
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  • 回答了问题 2023-01-28

    2023，社区讨论聊什么？话题由你定！

    我想聊得人工智能方面的问题： 1.面对人工智能复杂且繁多的科目学习路线是什么 2.深度学习框架各种使用场景 3.深度学习项目的落地经验和避坑指南 4.利用阿里云对人工智能项目的帮助以及产品使用经验和落地经验
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