每日AI值得看--2024-04-16

[CSDN-Ada助手]

① Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境（库库的里昂:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域，可以应用于目标检测、图像识别、人脸识别等各种任务。不同的开发环境、操作系统和硬件配置可能导致部署和运行计算机视觉应用的困难。

② 【数字图像处理】图像增强（Arkovenchy:[博客] [成就]） [质量分：96；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：突出图像中的细节去除图像中的噪声增强图像的视觉效果% 其作用是将文件名用字符串 filename 表示的、扩展名用 fmt 表示的图像文件中的数据读到矩阵 I 中。% 如果 filename 所指的为灰度级图像，则 I 为一个二维矩阵。

③ 【深度学习】深度学习md笔记总结第5篇：神经网络与tf.keras,学习目标【附代码文档】（程序员一诺:[博客] [成就]） [质量分：96；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。方便用户使用，快速构建模型 Keras 具有针对常见用例做出优化的简单而一致的界面。它可针对用户错误提供切实可行的清晰反馈。

④ NLP vs. LLMs: 理解它们之间的区别（Elastic 中国社区官方博客:[博客] [成就]） [质量分：95；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：就像熟练的翻译员能够在使用不同语言的人们之间架起沟通的桥梁一样，NLP 帮助机器理解人类话语背后的意义和意图。它通过逐层解析用户输入来实现这一点。NLP 会分析语法，识别关键词，拆解句子结构，甚至识别语言中更微妙的部分，如情感和讽刺。

⑤ TensorFlow 1.x的学习（神经网络的应用:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：TensorFlow中的计算是由图（Graph）表示的，图中的节点是各种操作（如加法、卷积等），边则表示操作之间的数据依赖关系。tf.Session()是TensorFlow中用于执行定义在计算图中的操作和计算张量的上下文。

⑥ GRU之我见(含案例讲解)（Oscar的参数:[博客] [成就]） [质量分：93；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：由于GRU的门控机制，梯度会受到更新门和重置门的影响，从而避免了梯度消失和梯度爆炸的问题。它的输出在0到1之间，其中0表示完全忽略过去的隐藏状态，1表示完全保留过去的隐藏状态。在0到1之间，其中0表示完全忽略过去的隐藏状态，1表示完全保留过去的隐藏状态。

⑦ pytorch环境配置（Li_yizYa:[博客] [成就]） [质量分：92；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：GPU版本选择cu，后面cp37的意思是python3.7版本，使用离线安装不涉及网络问题。找到与CUDA、python、torch相对应的torchvision版本。离线下载的优势是不出错，相对于在线下载方式很有优势。查看已经创建的虚拟环境。

⑧ 《TinyLlama: An Open-Source Small Language Model》全文翻译（北洋的霞洛:[博客] [成就]） [质量分：93；难度等级：未知；新鲜技术：98]
摘要：我们推出了 TinyLlama，这是一个紧凑的 1.1B 语言模型，在大约 1 万亿个令牌上进行了大约 3 个时期的预训练。

⑨ 博客摘录「 Pytorch的数据操作(预备知识)1」2024年4月14日（Stks66666:[博客] [成就]） [质量分：83；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：Pytorch中的张量，就像在任何其他Python数组中一样，张量中的元素可以通过索引访问。如上, 相加的两个张量形状分别为(1,3)、(2,1)，现在通过广播机制将两张量均转化为(2,3)形状(矩阵X1复制1行，矩阵X2，复制2列)，然后相加。