每日AI值得看--2024-07-22

[CSDN-Ada助手]

① 昇思25天学习打卡营第20天 | RNN实现情感分类（吉拉尔:[博客] [成就]） [质量分：95；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：这一小节内容介绍了RNN网络的基本结构，以及RNN结构所带来的梯度消失和梯度爆炸问题。对于文本数据的处理，首先需要经过Embedding层获得单词的数值表示，然后才能送入网络训练，这里使用了Glove预训练词向量作为Embedding。

② 【python】OpenCV—Point Polygon Test（bryant_meng:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：注意：对于二维图像（如灰度图像），返回的坐标 (x, y) 是以图像的左上角为原点（(0, 0)）的坐标系统。掩码中的非零值表示对应位置的元素需要考虑在内。确保传入的轮廓（contour）是正确的，即它应该是一个由点构成的数组，这些点定义了多边形的边界。

③ 快速上手AI指令：打造个性化智能交互体验的全面指南（一臻数据:[博客] [成就]） [质量分：93；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：文心一言是百度依托强大的飞桨深度学习平台和文心大模型研发的知识增强大语言模型，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。

④ 从零开始实现大语言模型（八）：Layer Normalization（RuizhiHe:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：Layer Normalization是深度学习实践中已经被证明非常有效的一种解决梯度消失或梯度爆炸问题，以提升神经网络训练效率及稳定性的方法。

⑤ 《昇思25天学习打卡营第24天|基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别》（曲小歪:[博客] [成就]） [质量分：92；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个预训练的语言表示模型，可以应用于多种自然语言处理任务，包括对话情绪识别。

⑥ 自动驾驶规划-概览（dc爱傲雪和技术:[博客] [成就]） [质量分：91；难度等级：未知；新鲜技术：98]
摘要：路径规划的目标是找到从地图A前往B的最佳路径。路径规划使用了三个输入，第一个输入为地图。apollo提供的地图数据包括公路网和实时交通信息。第二个输入为我们当前在地图上的位置。第三个输入为我们的目的地。

⑦ CVPR 2023 Detecting Everything in the Open World: Towards Universal Object Detection（wongts44tl:[博客] [成就]） [质量分：80；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：（2）它提出了一个有效且创新的方法，即UniDetector，利用图像和文本信息的融合，实现了对开放世界中海量类别的检测和识别。（3）它在多个数据集上进行了充分且合理的实验，验证了UniDetector的优越性能和泛化能力，并与其他方法进行了对比分析。

⑧ 机器学习浅讲（Code_Geo:[博客] [成就]） [质量分：81；难度等级：未知；新鲜技术：97]
摘要：交叉验证是评估模型性能的一种技术，它通过将数据集分成 k 个子集，多次训练和评估模型，减少过拟合。特征工程是机器学习过程中非常重要的一部分，通过处理原始数据来创建更好的特征，以提高模型的性能。用于回归任务，假设目标变量与特征之间的关系是线性的。