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朱先忠

51CTO社区编辑，潍坊一所高校计算机教师，自由编程界老兵一枚。早期专注各种微软技术，近十多年投身于开源世界，了解基于树莓派等物联网开发技术与大数据开发技术。

擅长领域

开发前端系统大数据开源

文章

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基于开源二兄弟MediaPipe＋Rerun实现人体姿势跟踪可视化 译文 精选
本文将通过实际操作并结合编程方式介绍如何通过开源工具Rerun轻松实现基于开源框架MediaPipe的人体姿态跟踪的可视化呈现。

2024-04-26 08:00:00

开源人体姿势跟踪
以自组织映射算法促进高效的LLM检索增强生成 译文 精选
本文将探讨使用自组织映射（SOM）算法来提升RAG的LLM上下文的检索性能，并给出具体的示例展示。当今社会，人们使用大量数据训练包含数百万和数十亿模型参数的大型语言模型（LLM），目标是生成文本，如文本完成、文本摘要、语言翻译和回答问题。

2024-04-19 09:00:01

映射算法大型语言模型LLM
谷歌调优MusicLM的秘密：用户偏好数据 译文 精选
本文将探索谷歌公司如何通过网络途径来收集用户偏好数据从而调优其MusicLM音乐模型。MusicLM是谷歌公司开发的文本到音乐人工智能中的旗舰产品，最初发布于2023年初。

2024-04-17 08:50:36

MusicLM音乐模型人工智能
一文带你全面了解开源时间序列预测利器——TimeGPT 译文 精选
Nixtla公司开发的开源产品TimeGPT是一个专门为预测时间序列数据而设计的生成式预训练模型。这是一种强大的模型资产，可以让你更准确地预测未来的结果，让你拥有先见之明，能够帮助你利用即将到来的机会避开可能的陷阱。

2024-04-15 09:09:54

TimeGPT人工智能算法
基于图技术提升多模型协作性能 译文 精选
本文旨在展示如何借助开源框架Intelli并运用图技术编排人工智能模型，解决优化机器学习中多模型协作问题。

2024-04-11 08:00:00

人工智能机器学习
深度学习架构的超级英雄——BatchNorm2d 译文 精选
本文旨在展示在深度学习网络中使用BN2D的背后逻辑。文中使用类玩具图像数据的示例卷积模型仅用于展示在DL网络架构中结合BN2D实例情况下的预期结果的性能改进。最后的结论是，跨空间和通道维度的BN2D归一化带来了训练稳定性、更快的收敛性和增强的泛化能力，最终有助于深度学习模型的成功。

2024-04-09 09:52:09

BN2D深度学习人工智能
生成型人工智能优化框架研究 译文 精选
本文旨在探讨如何打造一种优质的生成型人工智能框架，以明确的业务目标为指导并选择正确的优化策略，从而更好地满足客户需求。

2024-04-07 10:03:41

人工智能大型语言模型AI
利用生成对抗性网络进行欺诈检测 译文 精选
本文使用生成对抗性网络（GANs）作为数据增强工具，试图解决与不平衡数据集相关的欺诈检测这个经典问题。

2024-04-01 08:00:00

生成对抗性网络算法
在Raspberry Pi上运行本地LLM和VLM 译文 精选
本文将探讨如何让Phi-2、Mistral和LLaVA等小微模型借助于Ollama得以在树莓派上以本地方式运行。

2024-03-26 08:00:00

LLMVLMRaspberry
基于LLM的Unity游戏开发利器——LLMUnity 译文 精选
本文将向您介绍如何将Unity引擎中的大型语言模型与LLMUnity集成到一起以进行更高效的Unity游戏开发。

2024-03-22 09:45:34

大型语言模型Unity引擎游戏开发
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