每日AI值得看--2024-10-03

[CSDN-Ada助手]

① 【AI大模型】深入Transformer架构：编码器部分的实现与解析（上）（小言从不摸鱼:[博客] [成就]） [质量分：97；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：编码器部分:* 由N个编码器层堆叠而成 * 每个编码器层由两个子层连接结构组成 * 第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接 * 第二个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接。

② 《深度学习》OpenCV 背景建模 原理及案例解析（菜就多练_0828:[博客] [成就]） [质量分：96；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：背景建模是指通过分析视频序列中的像素值变化情况，从中提取出静态背景部分，并将其用于目标检测、运动跟踪等计算机视觉任务中。在实际应用中，背景建模常用于视频监控、行人检测、车辆识别等领域。在视频中，背景通常被定义为相对稳定的部分，例如墙壁、地面或天空等。

③ 深度学习：cGAN和pix2pix图像转换（Landy_Jay:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要： 定义UNet Skip Connection Block'''outer_nc 和 inner_nc 分别表示输出通道数和中间层通道数。in_planes 是输入通道数，如果未指定则默认为 outer_nc。

④ 深度学习基础—卷积神经网络示例（sniper_fandc:[博客] [成就]） [质量分：93；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：在之前的博客《深度学习—简单的卷积神经网络》，仅由卷积层构成网络的全部，这还不是标准的网络结构，本文将继续介绍标准的卷积神经网络结构有哪些？深度学习基础—简单的卷积神经网络。

⑤ 【数据分析】DataFrame.query()（安静的_显眼包O_o:[博客] [成就]） [质量分：92；难度等级：未知；新鲜技术：98]
摘要：

⑥ [Day 83] 區塊鏈與人工智能的聯動應用：理論、技術與實踐（deviser -:[博客] [成就]） [质量分：89；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：區塊鏈技術與物聯網（IoT）結合，為許多領域提供了強大的解決方案。傳統的IoT架構常面臨數據隱私和安全問題，而區塊鏈的去中心化和加密技術則能有效增強IoT系統的安全性、透明性和效率。本文將探討區塊鏈如何在物聯網中應用，並附上相關代碼實例與詳細解釋。

⑦ 【自然语言处理】（1） --语言转换方法（方世恩:[博客] [成就]） [质量分：92；难度等级：未知；新鲜技术：93]
摘要：以上方的词向量转换方法为例，我们发现，若是我们的文本数量很多时，同时连续词的组合没有上限时，它的参数空间会很大很大，模型没有能力再处理了。，使得在向量空间中相似的单词（如“猫”和“狗”）具有相近的表示，而不相关的单词则具有较远的距离。

⑧ AI通用大模型编程需要的能力（見贤思齊:[博客] [成就]） [质量分：84；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：这几天研究通过通义千问AI大模型编程，有三点感受，分享给大家。如果将来有新的感受，会继续分享。

⑨ 什么是大语言模型的大海捞针指标（汪子熙:[博客] [成就]） [质量分：88；难度等级：未知；新鲜技术：84]
摘要：大海捞针指标体现了在人工智能和机器学习中如何处理稀疏但重要的信号这一核心挑战。无论是在医疗诊断、金融风险预测还是自然语言处理的应用场景中，稀疏性都是一个常见的问题。