【乐器识别】Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+深度学习+Django网页界面平台+计算机课设项目
一、介绍 乐器识别系统。使用Python为主要编程语言,基于人工智能框架库TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对30种乐器(‘迪吉里杜管’, ‘铃鼓’, ‘木琴’, ‘手风琴’, ‘阿尔卑斯号角’, ‘风笛’, ‘班卓琴’, ‘邦戈鼓’, ‘卡萨巴’, ‘响板’, ‘单簧管’, ‘古钢琴’, ‘手风琴(六角形)’, ‘鼓’, ‘扬琴’, ‘长笛’, ‘刮瓜’, ‘吉他’, ...
100种算法【Python版】第8篇——群体智能优化算法之人工蜂群算法
本文目录 1 人工蜂群算法 1.1 算法原理 1.2 核心特点 1.3 实现步骤 1.4 可以解决的问题 2 算法示例说明:复杂函数计算极值 2.1 问题描述 2.2 人工蜂群的思路 2.3 python代码 3 算法应用 3.1 带有约束的三元函数极值 3.1.1 问题描述 3.1.2 python代码 3.1.3 代码逻辑说明 3.2 多产品生产调度整数规划问题 3.2.1 问题描述 3.2.2...
【天气识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow+算法模型训练+Django网页界面
一、介绍 天气识别系统,以Python作为主要编程语言,通过收集了4种常见的天气图像数据集(多云、雨天、晴天、日出),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的h5格式模型文件,然后基于Django搭建Web网页端操作界面,实现用户上传一张天气图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址:https...
人工智能技术的应用前景及对生活和工作方式的影响
一、人工智能技术的发展历程和现状 人工智能的发展历程可谓波澜壮阔。从早期的简单算法到如今的深度学习和强化学习等先进技术,人工智能已经取得了巨大的进步。目前,人工智能在图像识别、语音处理、自然语言理解等领域取得了显著的成果。 在应用领域方面,人工智能已经广泛渗透到医疗、企业、交通、家居等多个行业。在医疗行业,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断,提高诊断的准确性和效率。例如,通过对大量医学影像数据的学习,...
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Llama3微调
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Llama3微调 引言 近年来,大规模预训练语言模型(如LLaMA)在自然语言处理任务中取得了显著的成功。LLaMA-Factory是一个针对LLaMA模型的微调工具,旨在简化和优化模型微调的过程。本文将详细探讨如何使用LLaMA-Factory对Llama3进行微调,以解决特定的下游任务。 LLaMA-Factory简介 LLaMA-Factory是...
人工智能技术的应用前景及其对生活和工作的影响
随着人工智能(AI)技术的快速发展,我们已经看到了它在各行各业带来的巨大变革。从医疗到企业运营,再到日常生活,AI 的应用正在不断拓展,给我们的生活和工作方式带来了深远的影响。本文将深入探讨人工智能技术的应用前景,分析其在不同领域的影响,并展望未来的可能发展。 一、人工智能技术概述 人工智能是一种模拟和实现人类智能的技术,主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。通过分析和处理大量数据...
【蝴蝶识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+图像识别+算法模型
一、介绍 蝴蝶识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了20种蝴蝶图片数据集(‘001.黑三线凤蝶’, ‘002.褐脉三线凤蝶’, ‘003.黄斑翠凤蝶’, ‘004.暗脉翠凤蝶’, ‘005.密斑翠凤蝶’, ‘006.青凤蝶’, ‘007.绿带青凤蝶’, ‘008.玉带青凤蝶’, ‘009.柑橘凤蝶’, ‘010.长尾翠凤蝶’, ‘011.绿尾翠凤蝶’, ‘012.红纹凤蝶’, ...
人工值守向无人值守转变的智慧油站开源了
高系统的性能和可扩展性。同时,系统还采用了多种优化技术,如缓存、压缩等,以提高系统的响应速度和资源利用率。 针对内部署的摄像头装置,可以按照需求调取场景视频流。支持一屏、二屏、四屏、八屏同时预览,降低人工巡逻时间成本,有效提升工厂监管效率。 AI视频监控平台具有强大的功能和良好的可扩展性,适用于各种场景的视频监控和AI计算需求。如果您对该平台感兴趣或需要进一步了解相关信息,请随时联系我们。...
基于Python的人工智能应用案例系列(16):LSTM能源生产预测
预测。这种方法能够有效捕捉数据的时间依赖性,为复杂的时间序列问题提供了有力的解决方案。 如果你觉得这篇博文对你有帮助,请点赞、收藏、关注我,并且可以打赏支持我! 欢迎关注我的后续博文,我将分享更多关于人工智能、自然语言处理和计算机视觉的精彩内容。 谢谢大家的支持!...
浅谈人工智能之大模型的流式调用:Java 后端实践
浅谈人工智能之大模型的流式调用:Java 后端实践 引言 在现代AI应用中,大模型(如阿里云的Qwen、百度的ERNIE等)因其强大的语义理解和生成能力而备受关注。然而,这些模型往往伴随着庞大的计算资源消耗,尤其是对于长时间的对话或大规模文本生成任务。为了解决这一问题,流式调用技术应运而生,它允许开发者以流的方式与模型交互,从而实现实时响应和高效资源管理。本文将详细介绍如何在Java后端中实现大模型...