人工智能

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          

工作流 x 深度学习:揭秘蓝耘元生代如何用 ComfyUI 玩转 AI 开发

目录一、从 “代码噩梦” 到 “积木游戏”:我与工作流的初次碰撞二、深度学习:复杂而迷人的 “数字迷宫”(一)深度学习的神秘面纱(二)深度学习的发展历程(三)深度学习面临的挑战三、ComfyUI到底是啥?它能吃吗?四、深度学习的 “脚手架”:为什

从头到尾,手把手教你使用扣子(coze)搭建自己的AI智能体

一:什么是智能体智能体就像是一个有“脑子”的帮手。它存在于某个环境中(比如手机、电脑、机器人、甚至网络里),能自己观察周围的情况,思考该做什么,然后主动采取行动去完成目标。举个例子:1. 手机里的语音助手(Siri、小爱同学):你说话它听(感知环境)&#xff

毛虫和瓢虫2——简单分类器,一小步的威力

上文讲到,毛虫与瓢虫的分类器,如果每次按照输入的新样本与原分类直线的误差进行斜率调整,都会导致一个严重的问题:似乎之前训练的样本带来的效果消失了,仅仅留下了最新样本带来的收益。这样的话,那么多样本还有什么意义呢? 所以,要找一个办法来规避这个问题。 其实方法非常简单,就是你别因为一个新样本变化那么大,只用以一个小比例来挪动一下斜率,向着好的方向走一点,那么每次一小步,成功一大步(好像

Flink 使用之 Yarn 资源问题排查

Flink 使用介绍相关文档目录 Flink 使用介绍相关文档目录 前言 Flink作业提交的时候会遇到任务无法提交,或者是长时间处于ACCEPTED状态。此时需要重点排查Yarn的资源的相关配置。 本篇为大家带来Flink on Yarn 资源问题的排查思路。 典型报错 Flink on Yarn程序提交的时候如果资源不足,JobManager会出现类似如下的错误: java.util.conc

【AI大模型前沿】TxGemma:谷歌推出的高效药物研发大模型,临床试验预测准确率超90%

系列篇章💥 No. 文章 1 【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型 RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术 2 【AI大模型前沿】清华大学 CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流 3 【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破 4 【AI大模型前沿】阿里 Qw

Apache Camel收集

1、简化软件集成:一个Apache Camel教程 2、Camel In Action中文版 第一章 初识Camel,第二章 Camel路由 3、Camel In Action中文版 第三章 数据转换 4、Camel In Action中文版 第四章 Camel中bean的使用 5、Camel In Action中文版 第五章 错误处理 6、Camel In Action中文版 第六章 camel

不试图预测只努力创造

我的朋友,你学习《易经》,因为很多老师推荐,这是一本智慧的书,从中可以懂得世界缘由、未来趋势。 听过很多次课,却缺乏深度掌握。上课环顾左右,同学大多比我认真,能理解老师讲解。一个同学被叫上讲台,对卦象详细分析,得出结论,让人惊讶。开始到结束,我表示了配合姿态,但确实没有真正懂得,后续可能会深入研究。 原因之一,学习之初有一种感受,从实践工作中,得到未来愿景,不应预测,规划计划不是应