Lazy loaded image快速部署YOLOv9

人工智能学习笔记
from ultralytics import YOLO # Build a YOLOv9c model from scratch model = YOLO("yolov9c.yaml") # Build a YOLOv9c model from pretrained weight model = YOLO("yolov9c.pt") # Display model information (optional) model.info() # Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640) # Run inference with the YOLOv9c model on the 'bus.jpg' image results = model("path/to/bus.jpg")
快速部署YOLOv9

Lazy loaded image序言：博弈论介绍

学习笔记
一、什么是博弈论？ 博弈论(Game Theory)是相互依存情况中的理性行为的数学建模。博弈由这几个要素构成： • 玩家(Players)：博弈的参与者 • 策略(Strategy)：博弈玩家各自的操作 • 收益(Payoff)：博弈玩家的收益，一般用矩阵来表示，在连续的时候也会写成函数。 • 信息(Information)：博弈玩家知道的信息 • 理性(Rationality)：博弈玩家是理性的，在竞争的情况下使自己的收益最大化
序言：博弈论介绍

Lazy loaded imageSynthID学习笔记

学习笔记
SynthID 是如何工作的？ SynthID 使用两种深度学习模型 - 一种用于水印，另一种用于识别： • 水印 ：SynthID 使用嵌入式水印技术，将数字水印直接添加到 AI 生成的内容中。组合模型经过优化，通过将水印与原始内容对齐来提高不可察觉性。 • 识别 ：SynthID 可以扫描图像或音频中的数字水印，并帮助用户评估内容或其部分内容是否是使用我们的 AI 模型生成的。
SynthID学习笔记

Lazy loaded imageyarn介绍

学习笔记
请介绍一下yarn(facebook做的JavaScript的包管理工具) Yarn 是一个由 Facebook 开发的 JavaScript 包管理工具，旨在解决 npm 的一些问题并提供更快、更可靠的包管理体验。以下是关于 Yarn 的一些重要信息： 1. 性能优化：Yarn 通过并行下载、缓存机制、更智能的网络请求和其他优化，提供了比 npm 更快的安装速度和更高的性能。这些优化使得 Yarn 在大型项目中的表现更加出色。 2. 可靠性：Yarn 通过锁定文件（yarn.lock）确保了项目的依赖版本的一致性，防止了由于版本不一致而导致的构建错误和运行时错误。此外，Yarn 的缓存机制和离线模式可以确保即使在没有网络连接的情况下也能够进行包的安装和管理。 3. 安全性：Yarn 提供了一系列的安全检查机制，包括对依赖项的漏洞扫描和警告。这有助于开发者及时发现和解决潜在的安全风险。 4. 易用性：Yarn 的命令行界面与 npm 类似，并且提供了一些额外的功能和选项，例如 yarn add、yarn remove、yarn upgrade 等。这使得开发者可以轻松地迁移到 Yarn 而无需学习新的命令。 5. 跨平台支持：Yarn 支持在多种操作系统上运行，包括 Windows、MacOS 和 Linux。这使得开发者可以在不同的开发环境中使用相同的工具来进行包管理。
yarn介绍

Lazy loaded imageGPT4o可能用了什么技术！

人工智能学习笔记
作为GPT-4的扩展，我基于以下技术实现和优化，使得性能比GPT-4更好且速度更快: 1.架构改进 改进变压器架构，包括: 更深层次的网络:增加了变压器的层数，使模型能够捕捉更复杂的语言模式和语义信息。 更宽的网络:增加了每层的神经元数量，提升了模型的容量和表达能力。 2.高效的训练方法 混合精度训练:采用混合精度计算(使用16位和32位浮点数)，提高训练速度的同时节省内存。 分布式训练:利用多GPU和TPU集群进行分布式训练，显著加快了型的训练过程。
GPT4o可能用了什么技术！
神经网络的理解
有了AI，你会越活越惨!
Function Calling
从 AI编程认知 AI

Lazy loaded imageChatGPT 正在做什么……为什么它有效？(上)

人工智能学习笔记
ChatGPT 能够自动生成类似于人类书写文本的东西，即使是表面上的相似，这是非常了不起的，也是出乎意料的。但它是如何做到的呢？为什么它会起作用呢？我的目的在于大致概述 ChatGPT 内部发生的事情，然后探讨它为什么能够在生成我们认为有意义的文本方面做得如此出色。我应该在一开始就说，我将专注于正在发生的大局，并且虽然我会提到一些工程细节，但我不会深入探讨它们。（我将要说的实质同样适用于其他当前的“大型语言模型”[LLMs]，如同适用于 ChatGPT。）
ChatGPT 正在做什么……为什么它有效？(上)
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盛溪
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