实战测试：多模态AI在文档解析、图表分析中的准确率对比
实战测试：多模态AI在文档解析、图表分析中的准确率对比
🌟 Hello，我是摘星！ 🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中，我是那个永不停歇的色彩收集者。 🦋 每一个优化都是我培育的花朵，每一个特性都是我放飞的蝴蝶。 🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察，每一
人工智能
Programmer&AI—AI辅助编程学习指南
前言随着AIGC（AI生成内容）技术的快速发展，诸如ChatGPT、MidJourney和Claude等大语言模型相继涌现，AI辅助编程工具正逐步改变程序员的工作方式。这些工具不仅可以加速代码编写、调试和优化过程，还能帮助解决复杂的编程难题。然而，这种变革也引发了广泛的讨论：一方面，有
13.python上下文管理器详解
使用上下文管理器，可以让代码更加优雅简洁。当然，上下文的管理器的作用不止于此，它内部的实现机制，能很好的处理代码异常，提升代码的复用性
1、先看看最简单的例子，with语句
# 创建一个文件写入字符串“Python”
f = open('123.txt', 'w')
f.write("python")
f.close()
# 使用with语句调用上下文实现文件写入操作
with open(
训练深度学习模型的技巧
最核心的技巧：数据集足够大且标记良好，就可以在不更改模型或训练设置的情况下获得良好的结果
但是，获得大量标记良好的数据集是有很高成本的，当数据集达不到上述要求时，可以遵循下面的技巧。
第一：先使用默认设置获得一个基准性能(baseline performance)，找出需要改进的地方。借助wandb/tensorboard等工具，查看：train losses, val losses, mAP，P
从单个miRNA入手，构建预后模型指导癌症治疗（IF6+）
Comprehensive Analysis of the Prognostic Significance of Hsa-miR-100-5p and Its Related Gene Signature in Stomach Adenocarcinoma
Hsa-miR-100-5p及其相关基因特征在胃腺癌中的预后意义的综合分析
发表期刊：Front Cell Dev Biol
发表日期：202
PyTorch生成式人工智能（30）——扩散模型（Diffusion Model）
PyTorch生成式人工智能（30）——扩散模型（Diffusion Model）
0. 前言
1. 去噪扩散模型简介
1.1 正向扩散过程
1.2 逆向扩散过程
1.3 训练去噪 U-Net 模型流程
2. 数据处理
2.1 使用花卉图像作为训练数据
2.2 可视化前向扩散过程
3. 构建去噪
AI大模型ms-swift框架实战指南（三）：模型部署初体验
系列篇章💥
No.
文章
1
AI大模型ms-swift框架实战指南（一）：框架基础篇之全景概览
2
AI大模型ms-swift框架实战指南（二）：开发入门之环境准备
3
AI大模型ms-swift框架实战指南（三）：模型部署初体验
用小饼图代替点图里的点
0.起因
最近在群里看到一个图，棒棒糖图的点用饼图代替了。
然后又看到一个文章里，用饼图代替了富集分析的点图，妙啊~
这个地球上有什么漂亮的图能躲过我的小胖手呢？画他！
1.搜索
试了几个不同的关键词，最后这样搜到了。
答案指向一个包，名叫scatterpie。一看作者，啊，这不是Y叔嘛~
2. 跑示例代码
2.1 示例数据
set.seed(123)
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毕业论文AIGC高？5个方法有效降低AI率，消除AI痕迹！
现在很多学校要求毕业论文基本都要检测AIGC了。AIGC是指人工智能生成的内容，现在无论是毕业论文还是期刊投稿，都会检测论文是否由AI生成的，比如知网、维普、万方、Turnitin、MasterAI率检测等。如果你的论文使用了AI工具辅助写作，自己提前进行AIGC检测，必要时降低AIGC率是很有必要的，那么
基于YoloV11和驱动级鼠标模拟实现Ai自瞄
本文将围绕基于 YoloV11 和驱动级鼠标实现 FPS 游戏 AI 自瞄展开阐述。 需要着重强调的是，本文内容仅用于学术研究和技术学习目的。严禁任何个人或组织将文中所提及的技术、方法及思路应用于违法行为，包括但不限于在各类游戏中实施作弊等违规操作。若因违反此声明而产生的一切法律后果，均与本文作者无关。
一、原理AI 自瞄是一种借助人工智能技术自动控制瞄准
