从0到1：让AI赋能计算机的全流程实践指南
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【前言】
在数字化浪潮席卷全球的今天，AI（人工智能）早已不是科幻电影中的虚构概念，而是切实融入到我们的计算机应用中。无论是数据处理、图
人工智能
强大的AI网站推荐（第一集）—— Devv AI
网站：Devv AI 号称：最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎 博主评价：我的大学所有的代码都是使用它，极大地提升了我的学习和开发效率。 推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟🌟（超5星） 难度指数：需要
【AI部署】腾讯云每月1w小时免费GPU获取
一、如何进入活动页面进入腾讯云官网，点击控制台： 点击工具，进入CloudStudio： 找到高性能工作空间，每月会有1w分钟的免费时长：
二、创建AI模版点击直接创建 选择基础型，点击下一步： 填写基础信息&
什么是工作流？如何创建和编排AI智能体工作流
智能体工作流 是一种利用人工智能智能体（AI Agent）来自动化和优化业务流程的技术。AI智能体通过理解和分析数据，执行任务，并根据需要与人类协作提升工作效率、减少错误，帮助企业更快速地响应市场需求。2024年8月，知名AI专家吴恩达在演讲中探讨了AI智能体工作流的趋势。吴恩达认为，智能体工作流将在
Ai提示词不会写，看这一篇就够了！（附：套用模板）
如果你已探索过豆包Ai、Kimi、智谱清言等生成式AI工具，那么你对“prompt”（提示词）这一核心概念一定有自己的认知和理解。这里所谓的提示词，其实就是人和AI交互时的输入，是连接你与AI创意源泉的桥梁，“prompt”不仅是触发无限想象的钥匙，更是塑造AI输出内容品质的灵魂所在。它可以是一个问题
一文详解对抗训练方法
对抗训练方法
Adversarial learning主要是用于样本生成或者对抗攻击领域，主要方法是通过添加鉴别器或者根据梯度回传生成新样本，其主要是为了提升当前主干模型生成样本的能力或者鲁棒性
一. 对抗训练定义
==对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化，提升模型鲁棒性和泛化能力==
1.1 对抗训练特点
相对于原始输入，所添加的扰动是微小的
添加的噪声可以使得模型预测错
Mediapipe实现手势识别教程
1 编写背景 在2024年的高效智能创意大赛中，有一个手势识别的任务，需要通过四足机器人的摄像头识别手势然后做出相应动作。在这我将介绍我的手势识别的思路和相关代码，已记录我那2024.7.21死去的比赛。2 任务要求 比赛规则如下： 3 问题分析与解决3.1 MediaPipe介绍
预热： 四维（及以上）概念
什么是四维？
或许你压根就没接触过，你只知道什么是三维。
那么这一章节，就是带你接触四维概念的。
首先，最基础的定义想必大家都知道：
一维点，二维线，三维体，四维是时间，五维······
光是讲概念真的非常好理解，就是在三维的抽象概念上加上时间轴【虚指】
啊问题来了，四维空间是什么样的？
（以下为个人观点）
我们都知道，高维可以看到低维，但低维不可以看到高维。
我们看不到四维。
举一个很著名的悖
