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小镇做题家必须要跨过的三道坎
其实我们大多数人都还称不上小镇做题家,因为我们大多都是来自乡村,只不过在乡镇做了上了几年的学而已。 大多数人的人生轨迹基本上都是从乡村到乡镇再到县城,最终去到了市级以上的城市读大学,没有资源,没人指路
知识点:TensorFlow的序列模型和各种层
通俗地解释各种层的概念:Dense层又称全连接层,是神经网络中最常见的一个层,它既能当输入层,又能当输出层,还能当中间层。卷积层一般用于图像处理,用于寻找图像的局部特征。池化层,可以简单理解成压缩。
简述神经网络原理:为什么AI就出现了智慧?
因为大家也都会好奇,程序是死板的代名词,是人类编的指令,它只会按照设定的代码,一步一步地去执行。它怎么能产生智慧呢?
我可能要给鼓吹AI的那些人,浇盆凉水了
现在好多媒体都在鼓吹AI无所不能,说得神乎其神。又是要替代人类,又是引发大面积失业,还有的说“不是AI淘汰了你,而是淘汰了没有掌握AI的你”。吧啦吧啦,跟直播间带货一样。 我本人就是做AI应用开发的,
老张让我用TensorFlow识别语音命令:前进、停止、左转、右转
我有朋友叫老张,他是做传统单片机的。他经常搞一些简单的硬件发明,比如他家窗帘的打开和关闭,就是他亲自设计的电路板控制的。他布线很乱……
在大模型的浪潮下,我对“端侧小模型”的探索与实践之路
老板问没有钱,就不能有人工智能的梦想吗?梦想不分咸鱼与老板。本文通过将大模型转为小模型的路线,针对不以AI为卖点的产品,实现企业低成本的AI解决方案。
可在前端本地运行的AI能力众多,以姿态估计举例
从事AI前,我做了8年的前端。有老同事说现在前端靠不上AI。我说其实前端结合AI会更出彩。本文演示通过TensorFlow,让前端实现姿态估计的例子。
谈谈RNN生成文本的小原理,动手实现AI写藏头诗
我将从原理到操作,讲述如何自己动手实现人工智能写藏头诗的AIGC例子。本文完全开源项目源码和数据集。
聊聊图像识别的小原理,动手实现自己的图像分类
虽然ChatGPT带火了人工智能,但它还没找好挣钱的门路。急得投资人微软充当OpenAI的销售,大夏天的提着2.5L的矿泉水,背着电脑包,到处下基层去跟人聊行业结合,谈产品落地……
全民AI计划:通过langchain给LLM接上落地的大腿
有兄弟让我讲讲langchain。下面就聊聊这个langchain。 langchain是一个开源项目。
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