【ZY】重要优先项 【ZY-SX】顶层思想 【ZY-SX-001】确认展示信息是否有效 任何时候都要检验这里展示的内容有没有效果，不要因为用了自动生成的代码，就放一些Id字段在上面。 同时也要看给的查...【查看原文】
近年来，人工智能技术在教育领域的应用日益成熟，伴随而来的人工智能产品层出不穷，从课堂教学到课业辅导，从考试辅助到能力测评和职业升学规划，“AI+教育”正在多点开花，不但可以辅助老师进行教学管理，还能替代老师的…
人工智能教育
物联网风向 2023-08-31
大模型开发平台是一款面向高校大模型教学、科研的一站式大模型开发工具。平台能够自定义调用CPU和内存资源，自由配置专门针对大模型和深度学习等任务的硬件加速器（如GPU或XPU），能够高效地执行大模型的prompt工程、大模型应用开发和大模型的微调。平台支持主流的大模型基座，支持大模型基座私有化部署，包括智谱的ChatGLM、百川的Baichuan、阿里的Qwen等，助力用户快速进行大模型的开发和微调。平台还提供了丰富大模型开发工具、整套开发环境和资源监控功能，能够灵活分配资源，方便用户轻松使用、开发、管理大
AIGC提示词深度学习ChatGLM
泰迪科技 2024-08-13
人工智能 (AI) 已成为游戏行业不可或缺的一部分，彻底改变了游戏的开发和玩法方式。然而，与任何技术进步一样，人工智能游戏开发也面临着一系列挑战。本文旨在探讨其中一些常见问题以及用于解决这些问题的创新解决方案。AI 游戏开发中最普遍的问题之一是创建逼真且智能的非玩家角色 (NPC)。NPC 是游戏中不受人类玩家控制的角色。传统上，这些角色已被编程为一组预定的动作，使得他们的行为可预测但通常不切实际。然而，随着机器学习和深度学习技术的出现，开发人员现在能够创建能够从环境中学习并相应地调整其行为的 NPC。这
编程人工智能机器学习深度学习
游戏开发云创游 2023-08-09
带来可追溯性、带来可追溯、可信赖和以社区为中心的人工智能解决方案我们专有的、原生的Web3 AIGC模型可以被任何人使用和训练，以创建他们自己独特的内容生成模型。通过分布式GPU推进生成性人工智能建模核心技术通过支持智能合约的身份认证和授权流程，为所有模式的负责任的Al赋能通过原始特征lnitialization和低秩近似方法加速扩散模型的建立正向扩散使用原始特征初始化机制来训练自动编码器，反向扩散则使用低秩近似去噪来降低潜在空间的维度。用于一致的视觉生成的精度控制独特的混合扩散技术允许对生成的图像进行精
AIGC人工智能
海俊频道 2023-06-14
ChatGPT出现报错方案应该怎么解决？以下是我提供的一些建议。 1.多尝试几次刷新网页。 2.更换科学上网线路。 3.更换新的浏览器。 4.尝试清除所有的对话。 5.更换科学上网的方式，尝试使用其他的插件。
ChatGPT
炽阳001 2023-03-03
`kiftd`是一款便捷、开源、功能完善的JAVA网盘/云盘系统，专为个人、团队或小型组织设计，以搭建属于自己的网盘。它不仅是替代U盘的优选，还具备在线视频播放、文档在线预览、音乐播放、图片查看等高级
小华同学ai 2024-12-25
什么是Promise？ Promise 对象表示异步操作最终的完成（或失败）以及其结果值。 Promise的特点 对象的状态不受外界影响。一个Promise必然处于以下几种状态之一： 待定（pendi
XMX303 2024-12-25
GoZero 是一个高性能的微服务框架，它基于 Go 语言开发，提供了丰富的工具支持，能够帮助开发者快速构建可扩展、易维护的应用。Gorm 是 Go 语言中常用的 ORM 库，它帮助我们简化数据库操作
代码总动员 2024-12-25
在上一篇文章中，我们学习了正则表达式的第一个作用：校验字符串的规则，下面我们来学习第二个作用：查找满足的内容吧，简称：爬虫。 爬虫又分两种：本地爬虫和网络爬虫 我们先来学习一下本地爬虫吧： 本地爬虫
Fred_W 2024-12-25
创作不易，方便的话点点关注，谢谢 文章结尾有最新热度的文章，感兴趣的可以去看看。 本文是经过严格查阅相关权威文献和资料，形成的专业的可靠的内容。全文数据都有据可依，可回溯。特别申明：数据和资料已获得授
讳疾忌医_note 2024-12-25
卷积神经网络（CNN）是计算机视觉的超级英雄！它通过“滑窗”操作捕捉图像特征，识别边缘、纹理等细节，助力自动驾驶、图像识别等领域，快来探索它的奥秘吧！
ALLINAI 2024-12-25
引言 在快速发展的技术领域，开源项目通常是技术创新和社区协作的核心。LangChain 作为一个热门的开源项目，通过强大的工具链为开发者构建应用程序提供了丰富的支持。无论你是初次接触LangChain
sdrftg606 2024-12-25
背景： 前几篇学习了元服务，后面几期就让我们开发简单的元服务吧，里面丰富的内容大家自己加，本期案例 仅供参考 先上本期效果图 ，里面图片自行替换 效果图1完整代码案例如下： Index ListWar
JasonYin 2024-12-25
本文介绍了如何在机器学习中使用线性回归模型，并通过训练集和测试集评估模型表现。重点解释了训练集评分与测试集评分的区别，前者衡量模型对已知数据的拟合能力，后者评估模型对未知数据的预测能力。
answerball 2024-12-25
实现AI流式数据接口，采用Server-SentEvents模式，PHP后端Laravel框架发送《唐诗三百首》内容，JS前端接收并展示，注意SSE消息格式和header头参数。
我码玄黄 2024-12-25
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