一文掌握YOLOv1-v10
YOLO（You Only Look Once）系列是当前流行的目标检测算法，其主要特点是速度快、精度高，适合实时场景下的目标检测需求。从YOLOv1到YOLOv10，每一代的算法都有所改进。以下是对YOLOv1到YOLOv10的简单介绍及其相关的代码示例。YOLOv1YOLOv1是该系列的第一
深度学习
时间处理的未来：Java 8全新日期与时间API完全解析
随着Java 8的到来，Java语言中的日期和时间处理得到了重大改进。传统的java.util.Date和java.util.Calendar类在许多情况下都显得繁琐且容易出错。为了提供更好的时间处理能力，Java 8引入了一个全新的日期与时间API（java.time包），这使得日期和时间的操作变
自编码器（autoencoder）
自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，主要用于数据的降维和特征学习。它由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将输入数据压缩成一个低维的表示（通常称为“潜在空间”或“瓶颈”），而解码器则试图从这个低维表示重构出原始数据。自编码器在
Python调用讯飞星火大模型v3.x api接口使用教程
Python调用讯飞星火大模型v3.x API接口使用教程近年来，人工智能技术迅速发展，各种AI模型层出不穷，讯飞星火大模型就是其中备受关注的一款。通过其强大的API接口，开发者可以方便地将自然语言处理能力融入到各类应用中。本文将详细介绍如何使用Python调用讯飞星火大模型v3.x的API接口，
第一篇【AI与传奇开心果系列】Python的AI相关库技术点案例示例:详解AI作画原理
AI与传奇开心果系列：详解AI作画原理在当今的技术发展中，人工智能（AI）在艺术创作领域的应用逐渐受到关注。AI作画不仅能够生成独特的艺术作品，还可以帮助艺术家寻找灵感。这篇文章将带你深入了解AI作画的原理，并通过Python的相关库展示一个简单的实例。AI作画的原理AI作画主要依赖于深度学习
版本匹配指南：PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系
在使用深度学习框架时，确保所使用的各种软件库之间的版本兼容性至关重要。尤其是对于PyTorch、Python和PyTorch Lightning这三个库来说，版本之间的匹配关系往往会影响到模型的训练和运行效率。本文将介绍它们之间的版本匹配指南，并提供代码示例。PyTorch、Python 和 Py
开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-Function Call（八）
开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-Function Call（八）在当前的人工智能应用落地中，开源模型提供了丰富的资源和素材，使得开发者能够快速地构建功能强大的应用。今天我们将深入探讨Spring AI中的Function Call功能，学习如何在项目中应用该功能以及相关的代码示例
【机器学习】Google开源大模型Gemma2：原理、微调训练及推理部署实战
Google开源大模型Gemma2：原理、微调训练及推理部署实战近年来，随着机器学习技术的不断发展，大型预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。Google推出的Gemma2便是这样一个有影响力的开源大模型。本文将介绍Gemma2的原理、微调训练方法及推理部署的实战示例。一、
阿布量化：基于 Python 的量化交易框架
阿布量化：基于 Python 的量化交易框架在金融市场中，量化交易因其科学性、系统性和自动化逐渐受到投资者的青睐。阿布量化是一个基于Python的量化交易框架，它为开发、测试和实施量化交易策略提供了强大的工具。本文将介绍阿布量化的基础知识，以及如何使用Python编写简单的量化交易策略。1. 阿
开源模型应用落地-业务整合篇-Springboot集成Netty（三）
开源模型应用落地-业务整合篇-SpringBoot集成Netty（三）在前两篇文章中，我们讨论了如何在SpringBoot中集成Netty，以及如何使用Netty作为一个异步的网络通信框架。本篇文章将深入探讨如何在实际的业务场景中利用SpringBoot与Netty的结合，实现高效的数据处理和业务
