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  • 用飞桨框架2.0造一个会下五子棋的AI模型
    用飞桨框架2.0造一个会下五子棋的AI模型
    Gomoku游戏比围棋或象棋简单得多,因此我们可以专注于AlphaZero的训练,在一台PC机上几个小时内就可以获得一个让你不可大意的AI模型——因为一不留心,AI就可能战胜了你。
    人工智能 . 科技周边 957 2025-07-21 10:23:19
  • PaddleSeg代码解读-训练、配置与数据集模块解读
    PaddleSeg代码解读-训练、配置与数据集模块解读
    PaddleSeg是百度基于自家的PaddlePaddle开发的端到端图像分割开发套件。包含多种主流的分割网络。PaddleSeg采用模块化的方式设计,可以通过配置文件方式进行模型组合,帮助开发者在不需要深入了解图像分割原理的情况,实现方便快捷的完成模型的训练与部署。
    人工智能 . 科技周边 773 2025-07-21 10:21:25
  • 值分布强化学习 —— C51
    值分布强化学习 —— C51
    值分布强化学习是基于价值的强化学习算法,不同于传统方法仅建模累积回报期望值,它对整个分布Z(s,a)建模以保留分布信息。C51是其代表算法,将分布离散为51个支点,输出支点概率,通过投影贝尔曼更新处理分布范围问题,损失函数用KL散度,框架与DQN类似但输出和更新方式不同。
    人工智能 . 科技周边 338 2025-07-21 10:19:47
  • 比non-local更好,基于Paddle2.0的GCNet和BAT
    比non-local更好,基于Paddle2.0的GCNet和BAT
    本项目使用Paddle2.0复现了改进的non-local网络架构GCNet和BAT,并在动物分类数据集上进行了训练和验证。同时还比较了与传统non-local网络的训练和验证效果区别。
    人工智能 . 科技周边 340 2025-07-21 10:17:17
  • 一文搞懂卷积网络之四(空间注意力Non-local)
    一文搞懂卷积网络之四(空间注意力Non-local)
    本文介绍CNN注意力机制开篇之作Non-local,其解决传统CNN长距离特征提取不足问题,通过学习特征图点间相关性实现全局联系。文中实现了Embedded Gaussian等三种模块结构,在Cifar10上与ResNet18基线对比实验,发现BottleNeck结构和模块位置对效果影响大,不同版本Non-local性能有差异。
    人工智能 . 科技周边 668 2025-07-21 10:15:52
  • 【PaddleHub模型贡献】一行代码实现水表的数字表盘分割
    【PaddleHub模型贡献】一行代码实现水表的数字表盘分割
    本文介绍将水表数字表盘分割模型贡献到PaddleHub的方法。先安装必要库,复现模型:准备数据集,配置GPU,定义图像预处理流程和数据集,用DeepLabv3p训练模型并导出。接着转换模型为PaddleHub模型,补充代码实现旋转剪裁等功能,最后测试安装与调用,实现水表数字表盘分割。
    人工智能 . 科技周边 994 2025-07-21 10:06:44
  • 原来飞桨还可以这么玩!当人工智能邂逅蓝桥杯算法题,会擦出怎样的火花?
    原来飞桨还可以这么玩!当人工智能邂逅蓝桥杯算法题,会擦出怎样的火花?
    本文以蓝桥杯的Fibonacci数列、大等于n的最小完全平方数为例,用飞桨解决问题。先阐述神经网络原理,从简单神经元到多层网络,再说明其工作机制。接着分别对两道题生成数据、构建模型、优化器和损失函数,经训练和验证,模型能近似拟合结果,展示了用机器学习解决算法题的思路。
    人工智能 . 科技周边 277 2025-07-21 10:02:44
  • 豆包AI编程入门教程 豆包AI代码生成步骤
    豆包AI编程入门教程 豆包AI代码生成步骤
    豆包AI可以辅助编程新手生成代码。使用方法包括:打开豆包AI界面,用自然语言描述功能需求;查看并验证生成的代码,如有需要可继续调整提问。注意事项有:生成代码可能不准确,需自行调试;对小众语言支持有限;上下文理解可能受限;无自动纠错机制,需清晰描述需求。提高质量的技巧包括:明确输入输出格式;指定编程语言;提供示例数据;多次优化迭代;结合官方文档说明。
    人工智能 . 科技周边 454 2025-07-21 10:02:02
  • 全流程,从零搞懂基于PaddlePaddle的图像分割
    全流程,从零搞懂基于PaddlePaddle的图像分割
    本项目介绍从零开始完成图像语义分割任务的流程:自建鸽子图片数据集,经拍摄、labelme标注、生成标签图并上传至AI Studio;随后分别基于Paddle2.0 API和PaddleSeg2.0,使用U-Net网络进行训练、验证与预测,展示了两种实现鸽子图像分割的方法。
    人工智能 . 科技周边 823 2025-07-21 10:00:05
  • 用 Deepseek 满血版和 Audacity,AI 辅助音频编辑技巧​
    用 Deepseek 满血版和 Audacity,AI 辅助音频编辑技巧​
    使用Deepseek和Audacity进行AI辅助音频编辑可大幅提升效率。1.先用Deepseek理解音频内容,若支持音频输入可直接生成摘要,否则借助Whisper或Otter.ai转写并整理文字稿;2.利用文字稿在Audacity中根据时间戳快速定位关键片段,并用标签轨道标记提高剪辑效率;3.借助AI工具如Remez或iZotopeRX预处理降噪,再在Audacity中进行精细音效调整以提升音质;4.编辑完成后交由Deepseek检查内容逻辑、节奏和冗余信息,确保整体质量。整个流程结合AI助力
    人工智能 . 科技周边 275 2025-07-21 09:51:02
  • 适合新手的AI剪辑入门课推荐:不烧脑不难学
    适合新手的AI剪辑入门课推荐:不烧脑不难学
    推荐新手选择内容清晰、节奏适中、有实操案例的AI剪辑课程,重点在于实战操作。1.找有完整流程演示的课程,比如从导入素材到导出成品一步步教学;2.优先选择每章节都有小项目练习的课程,如自动生成短视频或添加字幕;3.确保课程讲解软件操作细节,避免术语堆砌,例如如何在剪映中找到智能字幕功能;4.挑选提供配套素材和录屏教学的课程,提升学习效率;5.选课前明确学完后能否独立完成基础剪辑,是否包含作品输出指导与问题答疑;6.注意学习如何避免AI生成内容的常见问题,如口型不对、画面切换生硬等。掌握一两个AI工
    人工智能 . 科技周边 912 2025-07-21 09:42:02
  • 怎么用豆包AI帮我生成数据挖掘代码 数据挖掘代码的AI生成教程
    怎么用豆包AI帮我生成数据挖掘代码 数据挖掘代码的AI生成教程
    豆包AI可以生成数据挖掘代码,但需明确需求与步骤。首先确定挖掘的数据类型、使用语言(如Python),并清晰描述目标,例如爬取网页数据或分析销售记录。其次说明输入输出格式(如CSV、JSON)及技术偏好(如pandas、scikit-learn)。提问结构应包括目标描述、输入输出说明和技术偏好。例如:“我有一个包含用户年龄、消费金额的CSV文件,想用Python进行客户分群,使用k-means算法,请帮我写一个脚本。”常见注意事项包括检查语法错误、安装依赖项、处理真实环境问题(如反爬机制、数据缺
    人工智能 . 科技周边 883 2025-07-21 09:27:02
  • 豆包 AI 大模型怎样和翻译 AI 搭配提升翻译质量?详细步骤揭晓​
    豆包 AI 大模型怎样和翻译 AI 搭配提升翻译质量?详细步骤揭晓​
    豆包AI与翻译AI搭配使用可提升翻译质量。一、先用豆包AI理解上下文和专业术语,避免误解原文并帮助翻译AI准确对应术语;二、将整理后的内容交给翻译AI进行精准转换,建议分段处理并选择合适表达方式;三、再用豆包AI校对翻译结果,优化语法、语气及文化适配性,确保输出自然地道。
    人工智能 . 科技周边 637 2025-07-21 09:12:02
  • AI工具整合实战教程:打通内容创作到发布全流程
    AI工具整合实战教程:打通内容创作到发布全流程
    AI工具整合能提升内容创作与发布效率,但需人机协作。①构思阶段用LLM生成标题与大纲;②初稿由AI撰写基础内容;③润色环节人工优化语言并加入个性与深度;④多媒体素材借助AI绘图工具快速生成;⑤SEO优化推荐关键词与发布时间;⑥发布后分析数据迭代改进。选择工具时需明确需求、预算、集成度及个人习惯,避免同质化关键在精细Prompt与人工编辑,注入情感与专业见解,最终构建高效且具创造力的内容工作流。
    人工智能 . 科技周边 1077 2025-07-21 09:03:02
  • Deepseek 满血版联合 Copy.ai,批量生成优质营销文案​
    Deepseek 满血版联合 Copy.ai,批量生成优质营销文案​
    用AI写营销文案效率高但内容常欠缺人味,搭配Deepseek和Copy.ai可批量产出优质文案。先用Deepseek做初稿:输入清晰指令快速生成结构化草稿,多试几次选出最佳方向;再交由Copy.ai润色:通过语气调整使语言更自然吸引人,提升文案转化率;最后结合模板与变量批量操作,统一风格并高效复制,从而实现高质量、高效率的文案生产流程。
    人工智能 . 科技周边 761 2025-07-21 08:53:01

PHP讨论组

组员:3305人话题:1500

PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是

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