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AI论文学习资料汇总
视频讲解 跟李沐学AI：讲解的非常透彻明了。 2. 科研工具 ReadPaper：论文阅读神器！ AI-Paper-Search：AI 论文检索神器！ AI-research-tools：AI 科研工具大礼包！ AMiner：科技情报大数据挖掘与服务系统平台，可以提供订阅等功能，为广大科研人提供科研动态的实时追踪、个人科研信息流的定制化服务。 Conference-Accepted-Paper-List：AI 会议论文 Paper List 大汇总！ 3.
73230编辑于 2023-02-02 AI进化论 —— LeNet 论文学习
3. 池化层 —— 精炼与降维的高手紧接着卷积层后面的是池化层。你可以把池化层想象成一位“信息精炼者”，它的作用是对卷积层提取的特征进行“压缩”和“提炼”。 全连接层：120 映射到 84 self.fc2 = nn.Linear(120, 84) # 全连接层：84 映射到 10（输出 10 个类别） self.fc3 x = F.relu(self.fc1(x)) # 全连接层 2 + ReLU 激活 x = F.relu(self.fc2(x)) # 全连接层 3， 输出分类结果 x = self.fc3(x) return x# 创建模型实例并打印模型结构model = LeNet()print("模型结构：\n", model)输出的模型结构如下
48100编辑于 2025-03-19- 来自专栏Datawhale专栏
AI拿下艺术大奖，它离文学奖还有多远？
“源”创作的诗歌、小说、戏剧等艺术作品达到与文学家的作品“以假乱真”，以下哪一首为源（AI所做）： 1. 夜战桑乾北，秦兵半不归。朝来有乡信，犹自寄寒衣。 2. 战鼓催征千嶂寒，阴阳交会九皋盘。 因此“源”有能力一秒生成几十首生成极具文学美感的诗歌： 秋色无边月影新， 玉盘清辉照人频。 夜深忽动思乡念， 疑是嫦娥降广津。 从诗情画意的诗人，到“中年危机”的主人公 在NLP研究领域，人工智能专家一直不断探索着大模型文学创作的边界。 在先前大量尝试中，“源”已经多次证明了创作能力。 规划（Plan），通过自然语言描述想实现创意而需要模型执行的行动，通常用Prompt作为指示告之源大模型，比如“增加更多的细节描述”； 3. 这或许就是未来人工智能对文学创作做出的最可能、也是最突出的贡献。 未来，AI作家、AI画家可能会非常常见，我们甚至会像喜欢一些别具风格的作家一样，追捧某个由独特数据集训练出来的AI作家。
60310编辑于 2022-10-31 - 来自专栏技术汇总专栏
借势AI系列：从技术到文化-AI生成文学的创新实战
AI生成的内容可以是诗歌、短篇小说或其他文学形式，展现出丰富的创意。2. AI生成文学作品的创意挑战虽然AI在文学创作中展现出强大的能力，但也面临许多创意挑战。 2.3 交互式创作AI生成的作品常常缺乏与读者的互动。人类作家可以通过读者的反馈调整创作方向，而AI则难以实现这种灵活性。3. return_tensors='pt')# 设置生成参数output = model.generate( input_ids, max_length=150, num_return_sequences=3, temperature=0.7, # 控制创造性 top_k=50 # 选择概率前k的词)# 输出生成的文本for i in range(3): generated_text 8.2 诗歌创作AI不仅可以生成叙事文本，还能够创作诗歌。例如，OpenAI的GPT-3已经被用于生成各种风格的诗歌，展现出其在语言艺术上的独特能力。
1.1K20编辑于 2024-10-20 - 来自专栏知行合一
Docker系列（3）：一文学会使用Docker
至今入IT的6年小跑中，学过见过的很多，但记住的不多。记忆犹新的是《代码大全》作者“Steve McConnell”说的一句话“应当对所有重复事情零容忍”，而Docker来的时间刚刚好，给我带来了全方面的效率提升。
46220编辑于 2023-03-06 - 来自专栏CreateAMind
Yoshua Bengio 3篇强化学习论文学习disentangling 特征
In §2 and §3 we explain this mechanism and show experimental results for the simplest instantiation of
66220发布于 2018-07-20 - 来自专栏闪电gogogo的专栏
SAMP论文学习
在论文的第3部分提出了SAMP算法，框架和伪代码截图如下： ? 可看成不同之处在于集合的大小不是固定的，而是可自适应变化的。 ? 摘取博客中所翻译的算法流程： ? ?
1.5K120发布于 2018-04-02 - 来自专栏Jack-Cui
1小时1篇文学会用python进行AI修复！
上两天，「AI修复五四运动现场」热搜大家看到了吗？ 热搜1.8亿+阅读，5.1万+讨论。利用 AI 技术，修复五四运动现场。 这个就是3月初，央视的工作人员找我谈的合作项目之一，当时还发了个吹水文。 差点上央视 后来，这个项目另外一个up主做了。显而易见的是，越来越多的企业，在结合 AI 做一些有意义的创新。 AI修复 话题有些跑偏，我们回归正题： AI 修复。 这篇算是科普文了，介绍下「AI修复五四运动现场」用到了哪些 AI 技术。 总结 AI 修复，效果上仍然有所欠缺，比如有些场景颜色修复的不够自然，但发展空间很大，针对一些特定场景 finetune 一番，绝对能有提升。 总之，AI 可以做很多有意义的事情，尽情发挥吧~ 开工了，该收心了。
1.7K30编辑于 2022-01-08 - 来自专栏博文视点Broadview
100天读完100本文学经典，年中最后3单！
与人沟通，谈吐不凡，让人如沐春风 身处职场，出类拔萃，成功升职加薪 养育子女，循循善诱，能够教子有方 为人处世，善于把握分寸，进退有度 在这份专栏中，100天带你读完此生必读的文学经典，收获别人 （扫描下方二维码，了解专栏详情） 「一生必读」100天读完100本文学经典 年中特惠返场，最后3单，半价秒杀 并且，额外附赠一套价值99元书单课程 《解决人生问题必读的30本经典好书》 一同打包带走 年中返场，49元仅3单 > 你将收获 < 养成一个终生受益的阅读、思考习惯 100种成长心法，100个洞悉世事的角度 实现气质、见识、谈吐、格局的全新蜕变 更好地掌握自己的命运，活得更自信从容 额外赠送
55210编辑于 2022-06-24 - 来自专栏猿人工厂
猿思考系列3——一文学会思考的正确姿势
看完上一个章节，相信你已经掌握了一些编写并发代码编写的要领了。今天我们来聊一个新的话题。有童鞋反映说之前的两篇思考，内容有些深了，不是太好理解，猿人工厂君决定调整下思路，换个简约点的话题，希望简约而不简单。另外真的很感谢大家的支持，和巨兽的斗争暂时进入僵持阶段，猿人工厂君已经说了，虽千万人，吾往矣。中间细节，猿人工厂君，会在方便的时候公开，程序猿鸭，且行且珍惜。
38230发布于 2020-07-28 - 来自专栏全栈程序员必看
GoogLeNet论文学习笔记
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 GoogLeNet论文学习笔记 Abstract 提出一种叫做inception的卷积神经网络结构，基于inception构建的22层的深度网络（GoogLeNet 3、5*5，但这更多是为了方便而已。 由于inception模块是一个一个堆叠的，高层提取的是更抽象的特征，要减少它们之间的空间相关性就要求越往高层3*3和5*5filter的比例越来越小。 1*1的卷积被用于在3*3和5*5的卷积前降维，并且1*1的卷积后接ReLU激活达到双重目的（注：ReLU增加网络的非线性特性）。 #3×3 reduce”和”#5×5 reduce”表示3×3和5×5卷积前降维层的filters数量。
41330编辑于 2022-09-21 - 来自专栏数据小冰
raft论文学习-safety
安全性 在raft论文学习-raft basics & leader election和raft论文学习-log replication文章中已经介绍了raft算法的领导人选举和日志复制，然而它们并不能充分的保证每个节点会按照相同的顺序执行相同的指令 在(b)中，S1崩溃了，然后S5在任期3通过节点S3、S4和自己赢得选举，然后从客户端接收了一条新的日志条目放在了索引2处。 这里在分析下为什么S5可以当选为leader节点，根据前一小节的约束，S5的term为3，S3和S4的term为1，所以当S3和S4收到S5的 requestVote RPC时，是满足S5的日志比S3和 在(d)中，S1又崩溃了，S5通过来自S2、S3和S4的投票重新成为leader节点，然后覆盖了S2和S3中index为2处的日志。 现在我们来思考场景(d)是正确的还是错误的？ 然后S5在之后的任期U(T<U)里被选举为leader.那么肯定至少会有一个节点，比如S3，既接收了来自S1的日志条目，又给S5投票了。
55110编辑于 2022-08-15 上下文学习的神奇魔法：轻松理解AI如何无师自通
你以为的AI学习 vs 实际的上下文学习「你以为的AI学习：」第一步：准备10万条训练数据第二步：训练模型72小时第三步：调参到崩溃第四步：终于学会了新任务「实际的上下文学习：」第一步：给AI看几个例子第二步 客服：[AI神奇地知道该怎么回复]这就是上下文学习的魔法！ AI竟然还是能给出合理的答案！这就像：给学生看错误的参考答案但学生依然能考出好成绩这不科学啊！图3：错误标签对不同学习方式的影响 为什么会这样？ 实际应用场景智能客服训练的完整故事假设你要为一家电商公司训练智能客服：「传统方式（老板听了想哭）：」时间：3个月成本：50万需要：10万条对话数据结果：可能还不如人工客服「上下文学习方式（老板听了想笑） ：根据客户历史对话调整回复风格「问题3：多语言支持」传统方式：每种语言都需要单独训练上下文学习：给几个目标语言的例子就能工作技术价值总结图5：上下文学习的核心价值 魔法背后的思考上下文学习告诉我们一个有趣的事实
22210编辑于 2025-08-13- 来自专栏深度学习与python
AI 的尽头在宇宙？AI 已帮助天文学家找到 22 颗“星星”
作者 | 刘燕 9 月 3 日，在 2022 世界人工智能大会（WAIC）上，腾讯宣布，与国家天文台共同开启对 M31 仙女座星系的射电信号处理，这也是天文界对该星系中脉冲星类致密天体的最深度完整探测 双方合作主要包括三个层面：（1）AI 辅助脉冲星搜索效率提升；（2）AI 辅助快速射电暴搜索；（3）AI 辅助近密双星系统中脉冲星搜索。 以往需要 1 年完成的工作量，AI 只需要 3 天时间就可以完成。在算力方面，腾讯云为“探星计划”提供了约 20 个 GPU 的服务器，可每天 24 小时不间断地做计算。 3 “入地”为“上天”作支撑，探索 AI 和 Science 结合的新范式 汪铖杰表示，对腾讯优图而言，在寻找到 22 颗脉冲星之外，探星计划的另一个重要的意义在于，探索出了 AI 和基础学科结合的模式 今日好文推荐 奇葩事儿：删除用户云数据还无法恢复，只赔 3 万；微信键盘来了，体积 524MB；谷歌希望将效率提高 20%：暗示将裁员？| Q 资讯 “不搞职级、人人平等” 25 年后行不通了？
77510编辑于 2023-03-29 - 来自专栏全栈程序员必看
MixMatch论文学习笔记
3. 传统的正则化 正则化指的是对一个模型施加约束，使其更难记住训练数据并且因此使它更好的推广到未知数据上去的一般方法。作者使用权重衰减，它惩罚模型参数的 L 2 L_2 L2范数。 3. MixUp 作者使用MixUp进行半监督学习，不同于以往的SSL工作，作者将有标签的样本和无标签的样本加上标签猜测都混合起来。
92320编辑于 2022-11-16 公众号智能体「落花雨文学助手」开发指南：让文学浸润日常
（控制在 150 字内）3.点击【新建】按钮，完成公众号智能体基础创建。 （这里大家要先进行公众号授权）3.知识库优化：设置关键词标签（如 “唐诗”“宋词”“离别主题”“文案素材”），提升检索精准度；开启 “自动更新” 功能，后续新增公众号文学推文可自动同步至知识库。 常见问法：“适合雨天推文的诗句”“表达成长的名言”“婚礼用的古典文案”回复配置：按场景标签检索知识库，返回 3-5 条适配素材，每条附简短适用说明。 输入诗句片段、散文节选，或告诉我你的使用场景（如‘推文素材’‘毕业赠言’），我会为你送上完整原文、深度赏析与适配素材，让文学温暖每一个瞬间～”示例问题添加：添加 3 个高频场景示例（“众里寻他千百度 全文 3.审核上线：提交发布后，审核流程约 2-5 分钟，审核通过后，读者即可通过公众号对话、菜单入口使用「落花雨文学助手」。
45940编辑于 2025-12-22- 来自专栏新智元
普林复旦打造AI历史助手，AI破圈人文学科
这一成果不仅填补了人文学科AI测试的空白，更为复杂史料处理与多模态理解建立了系统工具框架。 历史是关于时间中的人的科学。 究其原因，AI当前最缺乏的并非工具性能力，而是对人类智慧与文化的理解能力——这正是人文学科探究的核心。 Level 3（挑战）：76题，原则上由资深学者设计，涉及小/死语言语言读取、多模态史料处理和跨学科分析。 它们不仅为AI处理复杂历史问题提供了系统性基准与工具框架，也为评估和提升AI在人文学科中的能力开辟了新路径。 但通过HistBench的测试与HistAgent的尝试，至少拥有了一把探索历史的新钥匙，不仅是AI技术的发展，更是一次AI与人文学科共塑认知边界的尝试。
54710编辑于 2025-06-12 - 来自专栏数据小冰
raft论文学习-log replication
状态指令为业务层的增删改操作,例如 x <- 3. 任期号为leader收到该指令时的任期值，索引用于指明每个日志条目在日志中的位置。 下图中集群包含5个节点，每个小方框中的x<-3，y<-3是状态指令，方框中的1、2和3表示任期，最上面的1到8位日志索引。 opt,name=Index" json:"Index"` // 有3中类型，分别表示普通数据操作，集群变更操作，集群变更操作V2 Type EntryType `protobuf:"varint entry1:=Entry{Term:1,Index:3,Data:[]byte{...}} entry2:=Entry{Term:1,Index:3,Data:[]byte{...}} 在任期2和任期3中的日志都还没提交之前，该节点又宕机了，并且在接下来的任期里面一直处于宕机状态。 raft算法通过强制follower节点复制leader节点的日志来解决不一致问题。
60520编辑于 2022-08-15 - 来自专栏测试学习之路
一文学会postman
3.双击下载的安装包，进入到安装界面，直到用户登录和注册界面。 若个人使用，选择跳过即可，这时会进入到postman主界面，至此postman安装成功(下图)。 3.发送第一个请求 如果你是第一次使用postman发送请求，下面这个例子可以作为一个最基本的入门，可以帮我们建立一个初始印象 。 1.打开postman，点击+加号打开一个新的请求页。 2.在请求方法中选择请求方法：GET,因为在postman中默认的请求方法就是GET,所以这一步可以忽略 3.接口URL中输入地址，点击Send按钮就可以发送请求了 。 ? 3. 接口管理（Collection） 当我们对一个或多个系统中的很多用例进行维护时，首先想到的就是对用例进行分类管理，同时还希望对这批用例做回归测试 。 3.点击界面下方的RUN Collection，就会对Collection中选中的所有测试用例运行 。 ?
1.2K31编辑于 2022-03-07 - 来自专栏达达前端
图文学习前端Flex布局
.box-flex-justify-content-3 { display: flex; justify-content: center; } 如图效果： ? { width: 100upx; height: 120upx; } .item2 { width: 100upx; height: 130upx; } .item3 image .box-flex-align-items-3 { display: flex; align-items: center; } baseline: 项目的第一行文字的基线对齐 修改item，以第一行文字的基线对齐，想如图效果，itme3-text顶部没有剩余空间，就被强迫这样了。如果有空间，已第一个为标准对齐，第一个item文本底线对齐。 width: 120upx; height: 120upx; } .item2-text { width: 120upx; height: 130upx; } .item3-
1.9K10发布于 2021-01-13
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