- 人工智能复试考察要点
什么是人工智能人工智能是计算机科学的一个重要分支.也是一门正在发展中的综合性前沿学科，它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的，目前正处于发展阶段尚未形成完整休系。人工智能三大学派——符号、连接、行为合取析取最......
- 网页版短信平台软件开发要点|手机短信系统搭建建设
开发网页版短信平台软件时，需要考虑以下关键要点，以确保平台功能完喂、性能稳定和用户体验良好：用户管理：实现用户注册、登录、Q:290615413权限管理等功能，确保用户信息安全可控。短信发送功能：集成短信发送接口，支持单条和批量发送短信，提供短信发送记录查询功能。......
- Python中Keras微调Google Gemma：定制化指令增强大型语言模型LLM
全文链接：https://tecdat.cn/?p=35476原文出处：拓端数据部落公众号像谷歌、Meta和Twitter这样的大公司正大力推动其大型语言模型（LLM）的开源。最近，谷歌DeepMind团队推出了Gemma——一个由与创建谷歌Gemini模型相同的研究和技术构建的轻量级、开源LLM系列。本文，我们将帮助客户了解Ge......
- 深入探究App压力测试的关键要点：从零开始学习Monkey
简介Monkey是Google提供的一个用于稳定性与压力测试的命令行工具可以运行在模拟器或者实际设备中它向系统发送伪随机的用户事件对软件进行稳定性与压力测试为什么要用MonkeyMonkey就是像猴子一样上蹿下跳地乱点为了测试软件的稳定性，健壮性随机点击比顺序点击更容易......
- 政安晨：【TensorFlow与Keras实战演绎机器学习】专栏 —— 目录
政安晨的个人主页：政安晨欢迎 ......
- 2023 dl实战精选-基于Keras的深度神经网络应用实战
本书介绍 深度学习是一组令人兴奋的神经网络新技术。通过高级的训练技术和神经网络架构组件的组合就可以创建能够处理表格数据、图像、文本和音频作为输入和输出的神经网络。深度学习允许神经网络以类似于人脑功能的方式学习信息的层次结构。免费获取：2023dl实战精......
- 政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络
政安晨的个人主页：政安晨欢迎 ......
- 政安晨：【深度学习处理实践】（九）—— Transformer架构
咱们接着这个系列的上一篇文章继续：政安晨：【深度学习处理实践】（八）——表示单词组的两种方法：集合和序列https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136762323Transformer是一种架构，用于在自然语言处理（NLP）和其他任务中进行序列到序列（seq2seq）学习。它于2017年由Vaswani......
- 解决keras导包错误的问题
问题 keras安装完成后仍报错可能原因keras和Tensorflow版本不兼容解决办法通过该网址查看版本后使用 pipinstall==x.x.x（版本号）重新进行安装GettingstartedwithKeras......
- 使用 Keras 的 Stable Diffusion 实现高性能文生图
前言在本文中，我们将使用基于KerasCV实现的StableDiffusion模型进行图像生成，这是由stable.ai开发的文本生成图像的多模态模型。StableDiffusion是一种功能强大的开源的文本到图像生成模型。虽然市场上存在多种开源实现可以让用户根据文本提示轻松创建图像，但Keras......