文章目录本文导读1. 数字识别2. 图像识别3. 图像分类4. 目标检测5. 人脸识别6. 文本分类7. 聊天机器人8. 书籍推荐（包邮送书5本） 本文导读 1. 数字识别 数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提 继续阅读

chatGPT为你生成SQL的落地效果演示 这几天很很多粉丝进行了深度交流，发现大家对于SQL学习或者编写都遇到过困难，因此勇哥突发奇想是否可以借助chatGPT来帮一下大家呢？于是就开启了chatGPT的落地之旅。从官网了解到chatGPT支持49种场景的，其中2中常见与sql相关，既： 无依据，通过一句话来生成sql语句 有依据，通过一句话来生成sql语句 这两种方式进过 继续阅读

我们常常听到人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，强化学习，图像识别，语音识别，自然语言处理等等诸多人工智能领域的词汇，今天我们就来梳理一下每个名词的概念以及他们的关系： 人工智能首先使用来解决问题的： 人工智能： 人工智能可以分为很多领域，如：自然语言理解，图像识别，语音识别 继续阅读

人工智能里程碑ChatGPT之最全详解图解1. ChatGPT的前世今生1.1 ChatGPT演化路线1.2技术推进路线2.ChatGPT主要功能及应用领域2.1 主要功能2.2 应用领域3.1ChatGPT原理3.2.1 训练监督策略模型3.2.2 训练奖励模型3.2.3 使用强化学习来增强模型的能力3.1.1Transformer结构图3.1.2 Transformer结构图3.1 ChatGPT基石之Transformer* 关于Transformer的详细原理请关注我的文章3.2 Cha 继续阅读

今年肯定开始看起来像人工智能起义之年，它进入所有类型的IDE软件只是时间问题。随着微软对OpenAI的至少10亿美元的巨额投资，球真正开始滚动，OpenAI是令人钦佩的强大ChatGPT，Dall-E以及人工智能和机器学习（ML）类似进展背后的公司。这是微软的一个勇敢举动，它似乎让谷歌的母公司Alphabet走错了路，他们在推广自己的ChatGPT竞争对手Bard时经历了一些主要的宣传 继续阅读

本文将介绍一款基于OpenAI API的人工智能（AI）应用程序，该应用程序可以用于客户服务、聊天机器人和情感分析等任务。该应用程序使用Python编程语言和OpenAI API实现，可以自动化回答用户的问题，并根据用户的输入生成智能响应。 OpenAI是一家致力于人工智能研究的公司，其研究领域包括自然语言处理、机器人学和深度学习等。OpenAI API是一款由OpenAI公司开发的API，可用于开发人工智能应用程序。使用OpenAI API，可以训练AI模型，生成智能响应并进行情感分析等任务 继续阅读

Java应用程序是运行在JVM上的，但是你对JVM技术了解吗？这篇文章（这个系列的第一部分）讲述了经典Java虚拟机是怎么样工作的，例如：Java一次编写的利弊，跨平台引擎，垃圾回收基础知识，经典的GC算法和编译优化。之后的文章会讲JVM性能优化，包括最新的JVM设计——支持当今高并发Java应用的性能和扩展。 如果你是一个开发人员，你肯定遇到过这样的特殊感觉，你突然灵光一现，所有的思路连接起来了，你能以一个新的视角来回想起你以前的想法。我个人很喜欢学习新知识带 继续阅读

机器学习的问题中，过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。机器学习的目标是提高泛化能力，即便是没有包含在训练数据里的未观测数据也希望模型可以进行正确的识别。 发生过拟合的原因，主要有以下两个： 模型拥有大量参数、表现力强。训练数据少。 那么如何来抑制过拟合 正则化是有效方法之一，它不仅可以有效降低高方差，还有利于降低偏差。何为 继续阅读

文章大纲 AIGC 为垂直行业带来了广泛的机会垂直行业的应用分析：SWOT 分析法AIGC浪潮 对硬件方向的影响AIGC行业应用成熟度模型成功应用案例 - 代码生成：Github Copilot每年节约开发人员成本或达百亿美元成功应用案例 - 药物研发：生成式AI从头设计药物，大幅降低药物研发成本参考文献与学习路径GPT 系列模型解析前序文章模型进化券商研报陆奇演讲多模态 毫不夸张的说，如果在AIGC 时代，企业想仅靠应用层面的竞争而成为下一个科技龙头，显然难以实现。我们从 继续阅读

第3章ChatGPT-聊天机器人 3.1聊天机器人的定义与发展 聊天机器人是一种基于人工智能技术的智能对话系统，旨在模仿人类的对话方式与用户进行交互。聊天机器人可以通过自然语言处理技术和机器学习算法分析用户的输入，理解用户的意图和需求，然后输出自然流畅的语言响应。聊天机器人的发展可以追溯到20世纪60年代，当时的Eliza是一个早期的聊天机器人，能够模拟人类的对话过程。 随着人工智能技术的发展，聊天机器人逐渐成为了人机交互领域的热门应用之一。其中，聊天机器人主要经历了以下几个发展阶段： 继续阅读

近年来，基于自然语言处理技术的对话系统逐渐成为了人工智能领域的热门研究方向。其中，ChatGPT作为一种基于预训练的生成式对话模型，因其在生成高质量回复方面的表现而备受关注。在本篇博客中，我们将详细介绍ChatGPT的技术原理和应用场景。   一、技术原理 Transformer架构 Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它能够学习到输入序列中不同位置之间的依赖关系。相较于传统的循环神经网络&# 继续阅读

编程书籍推荐：神经网络与深度学习：基于TensorFlow框架和Python技术实现，由电子工业出版社2019-04-01月出版，本书发行作者信息： 包子阳 著此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787121362019，品牌为电子工业出版社, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有196页字数28万 0000字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下I 继续阅读