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人工智能——视觉目标检测算法YOLO
YOLO是流行的目标检测算法,用在图像或视频中实时识别和定位多个对象。YOLO的主要特点是速度快且准确度较高,能够在实时场景下实现快速目标检测。YOLO是一种快速而准确的目标检测算法,被广泛应用于计算机视觉领域,包括实时视频分析、自动驾驶、安防监控、智能交通等。
什么是RAG,有哪些RAG引擎
什么是RAG RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。它通过从外部知识库中检索信息,并作为提示输入给大型语言模型,增强模型处理知识密集型任务的能力。RAG模型由Facebook AI Research团队于
大语言模型LLM工具——Ollama
Ollama 是支持本地运行大语言模型的工具(基于Go语言实现),支持 Windows、Linux 和 MacOS 操作系统。Ollama 简化了下载、安装和与 LLM 交互的过程。通过简单的命令行,即可在本地机器启动和运行模型。Ollama 支持多种硬件配置,即使在没有高性能 GPU 的情况下,也
YOLO检测环境安装配置
YOLO学习手册YOLO [ˈjoʊloʊ](You Only Look Once)是一种快速而准确的目标检测算法,由Joseph Redmon等人在2016年提出。YOLO被广泛应用于计算机视觉领域,包括实时视频分析、自动驾驶、安防监控、智能交通、缺陷检测等。与传统的目标检测方法
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人工智能——机器学习方法
机器学习方法表征学习(Representation Learning)是一种机器学习方法,其目标是从原始数据中学习到更高层次的表示或特征,以便更好地表示数据的结构和信息。表征学习的核心思想是通过学习数据的表示,能够更好地理解和利用数据,提高机器学习算法的性能。 深度学习(Deep Learning)
阿里通义千问语言大模型开源使用
阿里云开源通义千问(70亿参数模型),包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat。它可以跟人类进行交互,有非常强的文案创作能力,用于自然语言处理、对话系统、文本生成等任务。企业也可结合自身应用场景,训练适合自己的企业大模型
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虚拟现实技术——数字孪生
数字孪生(Digital Twin 数字双胞胎)是利用物理模型、传感器实时数据,在虚拟空间中集成仿真过程,从而反映对应的实体装备的全生命周期过程,为真实的物理世界搭建一个高度镜像化的数字世界。
Java使用OCR技术识别图形图像文本信息
OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition),利用文字识别技术将图像信息转化为文本信息。应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域,例如:自动识别身份证号码,将AI引入审核场景,与风控规则相结合,减少人为对图片的审核,大大提高审核效率
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