虚拟世界的AI魔法:AIGC引领元宇宙创作革命 云边有个稻草人-CSDN博客——个人主页 热门文章_云边有个稻草人的博客-CSDN博客——本篇文章所属专栏 ~ 欢迎订阅~ 目录1. 引言2. 元宇宙与虚拟世界概述2.1 什么是元宇宙?2.2 虚拟世界的构建3. AIGC在元宇宙中的应用3.1 AIGC生成虚拟世界环境3.2 AIGC生成虚拟角色与NPC3.3 AIGC创造虚拟物品与资产4. AIGC在虚拟世界与元宇宙的 人工智能 2025年04月22日 96 点赞 0 评论 20372 浏览
强大的AI网站推荐(第四集)—— Gamma 网站:Gamma 号称:展示创意的新媒介 博主评价:快速展示创意,重点是展示,在几秒钟内快速生成幻灯片、网站、文档等内容 推荐指数:🌟🌟🌟🌟🌟(5星) 难度指数:无 强大的AI网站推荐 人工智能 2025年04月22日 131 点赞 0 评论 4963 浏览
一文读懂 AI 2022年11月30日,OpenAI发布了ChatGPT,2023年3月15日,GPT-4引发全球轰动,让世界上很多人认识了ai这个词。如今已过去快两年半,AI产品层出不穷,如GPT-4、DeepSeek、Cursor、自动驾驶等,但很多人仍对AI知之甚少,尤其是“NLP”࿰ 人工智能 2025年04月22日 80 点赞 0 评论 17913 浏览
Element-Plus-X:开箱即用的企业级 AI 组件库 Element-Plus-X:开箱即用的企业级 AI 组件库 Element-Plus-X 🚀 Vue3 + Element-Plus 开箱即用的企业级AI组件库前端解决方案 | Element-Plus-X 项目地址: 项目介绍在现代前端开发中& 人工智能 2025年04月22日 40 点赞 0 评论 3767 浏览
人工智能与人类社会的复杂关系:挑战与应对 文章目录 摘要 引言 一、人工智能发展现状及其对人类社会的双重影响 二、人工智能对就业市场的影响 三、人口老龄化背景下的机遇与挑战 四、人工智能引发的社会不平等问题 五、人工智能的伦理与法律挑战 六、应对策略与未来展望 七、结论 摘要本文探讨了人工智能与人类社会的复杂关系,分析了人工智能发展带来的机遇与挑战。文章重点讨论了人工智能对就业市场的影响、人口老龄化 人工智能 2025年04月22日 40 点赞 0 评论 3474 浏览
PyTorch生成式人工智能实战(1)——神经网络与模型训练过程详解 PyTorch生成式人工智能实战(1)——神经网络与模型训练过程详解 0. 前言 1. 传统机器学习与人工智能 2. 人工神经网络基础 2.1 人工神经网络组成 2.2 神经网络的训练 3. 前向传播 3.1 计算隐藏层值 3.2 执行非线性激活 3.3 计算输出层值 3.4 计算损失值 3.5 实现前向传播 4. 反向传播 人工智能 2025年04月22日 161 点赞 0 评论 18516 浏览
网络拓扑图可以用AI绘制了吗?常用工具列举探索 绘制网络拓扑图,目前业内有多款工具可供选择,而在AIGC的大趋势下,如果能通过AI自动生成各类网络拓扑图就更香了;以此为目的,针对主要的几款工具进行了AI方面的探索,然而我们想的还是太美好了,AI的福音还没有吹到拓扑图绘制的领域,但从当下的几款工具,我们也可从功能上探知一二 人工智能 2025年04月22日 101 点赞 0 评论 9953 浏览
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 人工智能 2025年04月22日 147 点赞 0 评论 8831 浏览
Android IO 框架 Okio 的实现原理,到底哪里 OK? 前言 大家好,我是小彭。 今天,我们来讨论一个 Square 开源的 I/O 框架 Okio,我们最开始接触到 Okio 框架还是源于 Square 家的 OkHttp 网络框架。那么,OkHttp 为什么要使用 Okio,它相比于 Java 原生 IO 有什么区别和优势?今天我们就围绕这些问题展开。 本文源码基于 Okio v3.2.0。 思维导图 1. 说一下 Okio 的优 人工智能 2025年04月22日 92 点赞 0 评论 18710 浏览
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 人工智能 2025年04月22日 118 点赞 0 评论 9036 浏览