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GNN 中的消息传递框架二分图分析
2025/01/16
在图神经网络(GNN)中,消息传递框架和二分图是理解图数据结构和信息流动的重要组成部分。消息传递框架通过迭代更新节点状态,实现信息传递和融合,而二分图则提供了一种有效的节点关联方式,广泛应用于多目标跟踪和推荐系统。TrackMPNN 模型展示了如何在多目标跟踪任务中结合这些概念,通过动态无向图结构和消息传递机制,实现高效的数据关联和分析。

Flux.1提示词编写:提升图像生成创意
【AI驱动】
Flux.1是图像生成领域的先锋工具,通过提示词编写提升图像生成创意。其提示词增强功能利用自然语言处理技术,将简单输入转化为复杂的图像描述,提高图像的细节和质量。编写有效的提示词需结合主题、风格和技术细节,确保视觉和技术上的准确表达。尽管功能强大,用户需避免过长或过于细节化的输入。未来,Flux.1将继续优化提示词处理机制,与AI技术结合,进一步增强创意表达。
2025/01/16

通义千问:智能问答引擎的技术解析与应用实践
【AI驱动】
通义千问是阿里巴巴基于自研大规模预训练模型Qwen LLM开发的智能问答引擎,具备强大的语言理解与生成能力。本文详细解析了通义千问的技术背景,包括其多任务学习、跨领域适应性和高效推理等核心优势,并展示了其在电商、金融、医疗、教育等领域的广泛应用场景。此外,文章还提供了通过阿里云PAI EAS快速部署通义千问的详细步骤与示例代码,并介绍了相关的价格信息。通过本文,读者可以全面了解通义千问的技术特点、实际应用价值以及如何快速集成到自身业务中,感受其在智能问答领域的强大能力与未来潜力。
2025/01/10

零基础入门:百度AI文心一言快速上手指南
【AI驱动】
百度AI文心一言是百度推出的一项强大的AI技术,能够帮助用户实现智能对话和文本生成。无论你是初级程序员、产品经理还是技术小白用户,这份指南将带你从零开始,快速掌握百度AI文心一言的基本使用方法和实际应用场景,帮助你在工作和项目中更高效地利用这项技术。
2025/01/10

R语言实现逻辑回归(LR)以及绘制ROC曲线和混淆矩阵
【AI驱动】
逻辑回归(Logistic Regression)是一种在统计学中处理因变量多分类问题的回归模型,其在生物信息学领域中有广泛的应用。今天分享一下如何用R实现逻辑回归模型,并绘制ROC曲线和混淆矩阵。 逻辑回归(LR)用途 分类...
2025/01/09

使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)
【AI驱动】
谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络,它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归一化技术,它约束了鉴别器中每一层的谱范数。这有助于防止鉴别器变得过于强大,从而导致不稳定和糟糕的结果。 SN-GAN由Miyato等人(...
2025/01/09

Python实现生成对抗网络:生成逼真数据
【AI驱动】
Python实现GAN (生成对抗网络) - 从0到1的深度学习之旅 嘿,小伙伴们!今天咱们要玩一个有趣的项目 - 用Python实现GAN网络。这个项目会帮你理解如何训练AI来生成超逼真的数据。我们会用MNIST手写数字数据集来演示...
2025/01/09

时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
【AI驱动】
在我们周围的各个领域,从分子结构到社交网络,再到城市设计结构,到处都有相互关联的图数据。图神经网络(GNN)作为一种强大的方法,正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用,例如药物发现,以及模拟系统,如...
2025/01/09

RAG开发中,如何用Milvus 2.5 BM25算法实现混合搜索
【AI驱动】
01. 背景 混合搜索(Hybrid Search)作为RAG应用中Retrieve重要的一环,通常指的是将向量搜索与基于关键词的搜索(全文检索)相结合,并使用RRF算法合并、并重排两种不同检索的结果,最终来提高数据的召回率。全文检索...
2025/01/09

深入探讨RAG中的语义分块方法:基于嵌入和大型语言模型的创新技术
【AI驱动】
RAG中,在读取了文件之后,最主要的任务是把这些数据拆分成更小的 chunk 片段,随后将这些特征进行 embedding 以表达它们的语义。在 RAG 中,这一过程的位置如下图所示。 最常见的分块方法是基于规则的,采用了诸如...
2025/01/09

RAG全链路的关键模块解析
【AI驱动】
1. 背景介绍 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成 )方法是指结合了基于检索的模型和生成模型的能力,以提高生成文本的质量和相关性。该方法是Meta在2020年发表的文章《Retrieva...
2025/01/09

深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD
【AI驱动】
随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现,快速、精准的目标检测系统市场也日益蓬勃。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外,它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框(bounding ...
2025/01/09

Keras:深度学习的高级接口,让模型训练更快捷!
【AI驱动】
在深度学习领域,如何快速构建和训练神经网络是每位开发者都会遇到的问题。今天我们就来认识 Keras,这个由 Google 支持的深度学习高级接口,它能让我们像搭积木一样轻松构建复杂的神经网络模型。无论你是刚接触深度学习的新手,还是想提升开发...
2025/01/09

机器学习最优化算法总结!!
【AI驱动】
一阶优化算法 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是一种常用的优化算法,用于求解函数的最小值或最大值。它通过迭代地更新参数的方式来逐步接近最优解。假设我们要最小化一个可微函数f(x),其中x是参数向量。梯度...
2025/01/09

使用kimi.ai API Key 密钥快速接入Kimi智能助手的完整指南
【AI驱动】
本文详细介绍了如何通过kimi.ai API Key快速接入Kimi智能助手,并利用其强大的自然语言处理能力构建智能应用。文章首先解释了kimi.ai API Key的作用,它是开发者访问Kimi API的凭证,用于实现与Kimi的交互。接着,文章提供了获取kimi.ai API Key的步骤,包括注册开发者平台、创建应用并生成API Key。 在快速入门部分,文章通过Python代码示例展示了如何使用kimi.ai API Key调用Kimi的Chat API,并解析API响应。此外,文章还探讨了Kimi API的多种应用场景,如智能客服、知识问答和内容生成,并提供了相应的代码示例。
2025/01/08

GraphRAG与知识图谱:打造智能搜索新范式
【AI驱动】
知识图谱在AI搜索领域发挥着关键作用。通过构建结构化的语义知识库,结合GraphRAG技术,能够实现更智能的搜索体验。GraphRAG不仅继承了传统RAG的检索增强能力,还融入了知识图谱的语义理解和关系推理功能,显著提升了AI系统在复杂查询、个性化推荐等场景下的表现。这种结合让AI搜索更准确、更智能,为下一代搜索技术指明了方向。
2025/01/08
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