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一、介绍海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（‘蛤蜊’,‘珊瑚’,‘螃蟹’,‘海豚’,‘鳗鱼’,‘水母’,‘龙虾’,‘海蛞蝓’,‘章鱼’,‘水獭’,‘企鹅’,‘河豚’,‘魔鬼鱼’,‘......
- 用四个场景案例，分析使用大模型对程序员工作的帮助提升
引言随着人工智能技术的不断发展，大模型在软件开发中的应用越来越广泛。这些大模型，如GPT、文心一言、讯飞星火、盘古大模型等，可以帮助程序员提高工作效率，加快开发速度，并提供更好的用户体验。本文将介绍我在实际工作中经常使用大模型的三个场景，展示如何在程序员的工作中使......
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- AI预测福彩3D采取888=3策略+和值012路或胆码测试10月11日新模型预测第107弹
经过100多期的测试，当然有很多彩友也一直在观察我每天发的预测结果，得到了一个非常有价值的信息，那就是9码定位的命中率非常高，100多期一共只错了12次，这给喜欢打私房菜的朋友提供了极高价值的预测结果~当然了，大部分菜友还是走的正常渠道，因此，得想办法进行缩水，尽可能......
- 大模型agent开发之文本向量化
文本向量化实现方式 在复杂的大模型中文本向量化有很多好处，比如提高检索速度，在大规模数据集上向量通过相似表示可以快速找到相似文本，在处理长文本和跨语言对齐等任务上也可以减少很多开销。在langchain中可以从包langchain.embeddings.openai中可以引入方法OpenAIEmbeddings定义......
- 深入解析Semantic Kernel的编码误区：如何让本地模型“不再犯傻”
SemanticKernel在AI领域的应用越来越广泛。然而，在使用SemanticKernel时，如果不注意一些细节问题，可能会导致你的模型表现异常，甚至出现“胡说八道”的情况。今天，我将分享一个关于使用SemanticKernel的小细节，这个问题曾让我一度陷入困惑，幸好最终找到了问题的根源......
- 基于yolov8、yolov5的果蔬检测系统（含UI界面、数据集、训练好的模型、Python代码）
项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov8、yolov8+SE注意力机制或yolov5、yolov5+SE注意力机制，直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有GPU，无法自行训练。数据集： 网上下载的数据集，格式都已......
- （29-6-02）通过回测、ARIMA 和 GRU 预测股票价格：深度学习模型预测（2）
29.8.4 训练和测试数据集的划分训练和测试数据集的划分是机器学习中评估模型在未见数据上的表现的重要过程。通过将数据集分成两个部分：训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能，我们可以更好地了解模型对新数据的泛化能力。这一过程可以帮助我们避免过拟合，即模型在训练......