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开源与闭源：AI模型发展的两条路径
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Transformer模型：Position Embedding实现
在自然语言处理（NLP）中，Transformer 模型是一个非常重要的里程碑，它通过自注意力（self-attention）机制极大地提高了处理序列数据的能力。
python 加载 TensorFlow 模型
为了加载一个TensorFlow模型，我们首先需要明确模型的格式。TensorFlow支持多种模型格式，但最常见的两种是SavedModel和HDF5（对于Keras模型）。
AIGC的底层技术：底层逻辑代码分析与原理实现
AIGC（AI Generated Content）的底层技术主要涉及深度学习和自然语言处理技术，其核心目的是通过机器学习和模型训练来生成高质量的内容。
AIGC工具的使用测评：代码分析与原理实现
AIGC（Artificial Intelligence Guided Coding）工具是一种基于人工智能技术的开发辅助工具，旨在通过智能化的代码分析和预测，为开发者提供更快速、准确的开发体验。
【30天玩转python】机器学习入门
机器学习（Machine Learning, ML）是一种使计算机能够在没有显式编程的情况下自动改进的技术。它广泛应用于分类、回归、图像处理、自然语言处理等领域。通过数据训练模型，机器可以从经验中学习，并预测或决定新的数据结果。
【 数据建模与预测】数据建模的基本方法与预测技术
在大数据时代，数据建模与预测技术是将数据转化为可操作性洞察的关键手段。数据建模通过数学模型表达数据中的关系，预测技术则利用这些模型对未来进行推测。
django从入门到精通（五）——表单与模型
Django 模型是一个 Python 类，用于定义数据库中的数据结构。每个模型类对应数据库中的一张表，类的属性对应表中的字段。
diffusionAI从入门到精通——基本组件介绍
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软件设计师教程（第5版）第5章 软件工程基础知识（更新中）
【软件工程】是指应用计算机科学、数学及管理科学等原理,以工程化的原则和方法来解决软件问题的工程，其目的是提高软件生产率、提高软件质量、降低软件成本。
机器学习项目的流程：从数据到部署
随着人工智能技术的不断发展，机器学习在各个领域中得到广泛应用。本文将深入探讨机器学习项目的完整流程，以语音识别和自动驾驶为例，详细介绍每个阶段的关键步骤和注意事项。
图神经网络与图表示学习: 从基础概念到前沿技术
随着复杂网络数据的快速增长，图数据的处理和分析成为机器学习领域的一个重要方向。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）和图表示学习技术逐渐崭露头角，成为处理图数据的有效工具。
优化线性回归模型的代价函数
线性回归是机器学习领域中最基础的模型之一，它通过找到最佳拟合直线来预测连续型输出变量。在线性回归中，代价函数（Cost Function）起着至关重要的作用，它衡量了模型的性能，并通过优化来调整模型的参数。
基于数据分析与PyTorch框架实现天气未来温度预测
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人工智能与AI生成内容：探索AI大模型的无限可能
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AI大模型的战场 通用大模型 vs. 垂直大模型
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机器学习和深度学习的区别
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知识图谱概念模型解析
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深度学习中的核心概念详解
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如何设计知识图谱的模型层
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一段比较简单的人工智能自动做模型的程序
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