每日AI值得看--2025-04-06

[CSDN-Ada助手]

① 计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作（xcLeigh:[博客] [成就]） [质量分：97；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

② 医疗思维图与数智云融合：从私有云到思维图的AI架构迭代（代码版）（Allen_Lyb:[博客] [成就]） [质量分：95；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：智慧云图的架构迭代本质上是“从资源聚合到智能涌现”的过程，其核心在于通过时空智能、大模型与开放生态的融合，构建可感知、可推理、可决策的“思维图”系统。未来，随着AI与实体经济的深度绑定，智慧云图将不仅是技术工具，更是驱动社会数字化转型的基础设施。

③ 【大模型深度学习】如何估算大模型需要的显存（学会思考的乐趣:[博客] [成就]） [质量分：95；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：在大模型中，由于模型参数通常是以浮点数（如float32）存储的，因此可以通过模型参数量来计算模型所需的存储空间大小。例如，在数据传输过程中，如果知道数据的传输速率是以比特每秒（bps）为单位的，那么可以通过除以8来将其转换为字节每秒（Bps）的单位。

④ AI人工智能领域中TensorFlow的模型压缩与加速（AI天才研究院:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：在人工智能的快速发展过程中，深度学习模型变得越来越复杂，参数数量急剧增加。例如，像GPT - 3这样的大型语言模型拥有数百亿个参数。这种复杂性虽然带来了强大的性能，但也导致了模型在存储和计算方面的高成本。

⑤ 基于LSTM的文本分类2——文本数据处理（师范大学生:[博客] [成就]） [质量分：92；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：由于计算机无法认识到文字内容，因此在训练模型时需要将文字映射到计算机能够识别的编码内容。首先将文字内容按照词表映射到成唯一的数字ID。比如“我爱中国”，将“中”映射为1，将“国”映射到2。再将文字映射到的数字ID映射成向量。

⑥ pyTorch框架使用CNN进行手写数字识别（Hiweir ·:[博客] [成就]） [质量分：91；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：定义损失函数#定义优化器#定义训练过程#声明变量correct = 0 #预测准确的数量total = 0 #总共的样本数量running_loss = 0 #每运行一次的累计损失# 把CPU上的数据放到GPU上去.

⑦ NLP：Seq2Seq（00&00:[博客] [成就]） [质量分：91；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：Seq2Seq 模型为处理变长序列提供了一种有效的方式，它通过编码器和解码器的架构，结合注意力机制，进一步提升了多种任务的性能。这种模型在机器翻译和其他序列生成任务中得到了广泛应用。

⑧ 强化学习与 PyTorch【1.2】（BinaryStarXin:[博客] [成就]） [质量分：91；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：在第 1 章中， 除了 Agent、 Environment、 Observation、 State、 Action、 Reward 这些词， 我还提到了一个词——策略（ Policy）。我们应该如何理解机器人行为范畴内的策略呢？

⑨ NLP/大模型八股专栏结构解析（Chaos_Wang_:[博客] [成就]） [质量分：91；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：（1）transformer的基本结构有哪些，分别的作用是什么，代码实现。（2）LSTM、GRU和Transformer结构的区别与联系，优缺点分别是什么？（3）为什么要多头注意力机制？（4）为什么要有QKV三个不同的向量，目前对这块有哪些优化？

⑩ 探秘叁仟智盒设备：智慧城市的智能枢纽（2501_91106766:[博客] [成就]） [质量分：90；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：在一些重点道路，如步行街、商业街、景区等场所安装的 LED 显示屏，屏幕的定时开关、定时播放视频、文字、图片等功能，也是在叁仟智盒设备的支持下得以实现，不仅增加了城市景观性质和科技感，还能及时传递各类信息。（二）实时响应提升​。（三）网络带宽优化​。