Mamba 架构在医学图像分析中的全面综述:分类、分割、重建及其他应用 Mamba 架构在医学图像分析中的全面综述:分类、分割、重建及其他应用近年来,随着深度学习的快速发展,医学图像分析领域取得了显著进展。Mamba架构作为一种新兴的深度学习模型,通过其独特的设计和优秀的性能,逐渐成为医学图像分析的热门选择。Mamba架构主要应用于图像分类、分割和重建等任务,它不仅提 后端 2024年10月20日 0 点赞 0 评论 73 浏览
【内网Tesla T4_16G为例】GPU安装NVIDIA Driver、CUDA、cuDNN、Python 在深度学习和机器学习的领域,GPU的使用极大地提升了计算的效率和速度。在此以特定型号的NVIDIA Tesla T4 GPU为例,详细介绍如何在内网环境中安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN和Python,并提供相应的代码示例。1. 硬件与软件准备确保你的机器上已经安装了支持Tesla T 后端 2024年10月18日 0 点赞 0 评论 34 浏览
本地部署 Llama 3.1:Ollama、OpenWeb UI 和 Spring AI 的综合指南 本地部署 Llama 3.1:Ollama、OpenWeb UI 和 Spring AI 的综合指南介绍随着人工智能的快速发展,各种大型语言模型(LLM)如 Llama 3.1 的出现,使得开发者能够在本地环境中构建强大的应用。本文将详细介绍如何本地部署 Llama 3.1,并使用 Ollama 前端 2024年10月18日 0 点赞 0 评论 23 浏览
本地大模型5:在pycharm用python调用ollama本地大模型 在PyCharm中使用Python调用Ollama本地大模型在人工智能的时代,利用大模型进行文本生成、自然语言处理等任务变得越来越普遍。Ollama是一款开源的可以在本地运行的大模型,它允许开发者进行各种AI实验和应用。在本文中,我们将介绍如何在PyCharm中设置和调用Ollama本地大模型,帮 后端 2024年10月18日 0 点赞 0 评论 46 浏览
C++入门基础 C++入门基础C++是一种高级编程语言,广泛应用于系统软件、游戏开发、嵌入式系统等领域。它的特点是支持面向对象编程和泛型编程。这使得C++在处理复杂程序时具有很强的灵活性和可扩展性。本文将介绍一些C++的基础知识,帮助初学者快速上手。1. 基本语法C++程序的基本结构如下:#include 后端 2024年10月16日 0 点赞 0 评论 26 浏览
streamlit:如何快速构建一个应用,不会前端也能写出好看的界面 Streamlit 是一个开源的 Python 库,旨在帮助开发者以简单的方式构建漂亮的 web 应用,即便是没有前端开发经验的人也能轻松上手。通过Streamlit,你可以用几行代码快速构建一个交互式的数据应用展示工具,尤其是在数据科学和机器学习领域。下面,我们将详细介绍如何使用 Streamli 前端 2024年10月12日 0 点赞 0 评论 27 浏览
【AI 大模型】OpenAI 接口调用 ② ( MacOS 中进行 OpenAI 开发 | 安装 openai 软件包 | PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 ) 使用 OpenAI 接口调用 AI 大模型随着人工智能技术的发展,OpenAI 的大模型如 GPT-3 和 GPT-4 已经成为了开发者和研究人员的热门工具。在本文中,我们将介绍如何在 MacOS 系统中使用 Python 开发程序来调用 OpenAI 的接口。第一步:安装 OpenAI 软件包 后端 2024年10月12日 0 点赞 0 评论 31 浏览
ubuntu下open-webui + ollama本地大模型部署 在现代人工智能领域,大语言模型(LLM)逐渐成为各种应用的核心,尤其是在自然语言处理和对话系统中。为了部署一个本地的大型语言模型,我们可以使用 ollama 作为模型管理工具,并通过 open-webui 提供可视化的用户界面。本文将介绍如何在 Ubuntu 系统下完成这一过程,并给出相应的代码示例 前端 2024年10月11日 0 点赞 0 评论 19 浏览
AI从截图直接生成代码、前端程序员的福音 随着人工智能的快速发展,AI在各种领域的应用越来越广泛,尤其是在软件开发和前端开发方面。前端程序员通常需要将设计图转换为可交互的网页,传统上这一过程往往需要手动将设计元素一一实现,但现在,AI技术的引入,使得将截图直接转换为代码成为可能,这无疑是前端程序员的福音。AI图像识别与代码生成现代AI的 前端 2024年10月10日 0 点赞 0 评论 18 浏览
AIGC实战——多模态模型Flamingo AIGC实战——多模态模型Flamingo随着人工智能技术的发展,多模态模型逐渐成为研究的热点。多模态学习旨在整合来自不同来源的信息,以实现更高效的理解和生成。在这个领域,Flamingo模型是一种引人注目的多模态模型,它能够处理文本、图像及其他形式的数据,使得多模态任务的处理更加灵活。Flam 后端 2024年10月09日 0 点赞 0 评论 52 浏览