Python音频处理-频谱图实现
本教程介绍如何使用 PyTorch 提取音频特征，重点实现频谱图的生成。内容包括使用 torchaudio 进行频谱提取、频谱图维度解析、手动实现频谱计算步骤，并对两种方法的结果进行对比分析，展示其差异与实现细节。
GPT为定制AI应用工程师转型第一周学习计划
本计划帮助开发者快速入门AI领域，首周涵盖AI基础理论、Python编程及PyTorch实战。前两天学习机器学习、深度学习与Transformer核心概念，掌握LLM工作原理。第三至四天快速掌握Python语法与Jupyter使用，完成基础编程任务。第五至七天学习PyTorch，动手训练MNIST手写识别模型，理解Tensor操作与神经网络构建。
AI Agent多模态融合策略研究与实证应用
本文从多模态信息融合的理论基础出发，构建了一个结合图像与文本的AI Agent模型，并通过PyTorch代码实现了完整的图文问答流程。未来，多模态智能体将在医疗、自动驾驶、虚拟助手等领域展现巨大潜力。模型优化的核心是提升不同模态的协同理解与推理能力，从而打造真正“理解世界”的AI Agent。
基于YOLOv8的二维码QR码识别项目
本项目集成了 YOLOv8 二维码识别模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的二维码自动检测功能。配套完整源码与训练流程说明，让你开箱即用、快速部署自己的二维码识别系统。适用于商场扫码识别、仓储物流标签、票务系统等多种实际应用场景。
SiLU函数
SiLU（Sigmoid Linear Unit）函数，也称为 Swish 函数，是一种常用于深度学习中的激活函数。它是由 Google 的研究人员提出的，旨在解决 ReLU（Rectified Linear Unit）函数的一些缺点，尤其是在深度网络的训练过程中。
【笔记】激活函数SiLU和Swish
激活函数 SiLU 和 Swish 都是 深度学习 中用于神经网络中的非线性激活函数，旨在增强模型的表达能力和训练性能。实际上，SiLU（Sigmoid Linear Unit）和 Swish 本质上是同一个激活函数的两种不同名称。
自注意力机制在Transformer中备受瞩目，看似‘主角’，为何FFN却在背后默默扮演关键角色？
本文三桥君深入解析Transformer模型中的前馈全连接层（FFN）机制，揭示其通过两层线性变换和ReLU激活增强模型表达能力的关键作用。文章从输入准备、结构原理到计算过程进行详细阐述，并提供PyTorch实现代码。同时探讨了FFN的优化方向及与自注意力机制的协同效应，为AI从业者提供实践建议。AI专家三桥君结合图文并茂的讲解方式，帮助读者掌握这一影响Transformer性能的核心组件。