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【AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营】基于Langchain的电商可视化分析

TDSQL-C MySQL 版 mysql 数据库 serverless 应用/实战

人工智能技术的飞速发展已深刻影响电商行业，显著提升了个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场预测等领域的效率。构建一个高效的AI驱动电商数据分析平台已成为行业的核心需求。本文里，我们将使用腾讯云的高性能应用平台 HAI（专为AI和科学计算设计的高性能应用服务）和TDSQL-C MySQL Serverless版，构建一个AI驱动的电商数据分析系统。HAI提供强大的GPU计算支持，使复杂的AI模型（如大语言模型LLM）部署更加便捷；而TDSQL-C MySQL Serverless是一款高度弹性的云数据库，完全兼容MySQL协议，特别适合处理电商业务中的海量数据。我们将使用Python和Langchain框架，快速搭建这一系统。

2024-09-29

1290

使用超算互联网的Stable Diffusion 2.1实现文生图

aigc prompt stable diffusion

Stable Diffusion是一种基于扩散模型的生成技术，通过模拟扩散过程来生成图像。其基本原理是通过一系列的步骤，将初始的随机噪声逐渐转化为目标图像。整个过程可以分为两个阶段：前向扩散和反向扩散。

2024-08-13

980

基于MNIST数据集的实现手写数字识别

文字识别图像识别 mnist 模型

创建workspace文件夹，文件夹下创建基于 Python3 的 .ipynb 程序。

2024-08-12

1220

香橙派AIpro开发板部署yolov5图像识别

图像识别 yolo 部署嵌入式深度学习

本文使用香橙派AIpro开发板，实现Yolov5的框架部署，并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初，香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板，提供8/20TOPS澎湃算力，支持复杂的计算任务，适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板，它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬件，支持神经网络推理、图像识别等高计算需求的任务。

2024-08-10

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香橙派AIpro部署yolov5图像识别

部署测试连接模型图像识别

本文使用香橙派AIpro开发板，实现Yolov5的框架部署，并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初，香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板，提供8/20TOPS澎湃算力，支持复杂的计算任务，适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板，它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬件，支持神经网络推理、图像识别等高计算需求的任务。

2024-07-08

1842

基于TensorFlow和OpenCV的物种识别与个体相似度分析

keras tensorflow python flask opencv

在计算机视觉领域，图像相似度比较和物种识别是两个重要的研究方向。本文通过结合深度学习和图像处理技术，使用TensorFlow中的预训练MobileNetV2模型和OpenCV，实现了物种识别和个体相似度分析。本文将详细介绍该系统的实现过程，并提供相关代码和使用说明。

2024-06-02

3160

Windows系统安装Anaconda

机器学习 anaconda windows 命令行系统

在Windows操作系统上安装Anaconda是为了快速搭建Python环境、数据科学和机器学习工具的关键步骤。本文简要介绍了安装Anaconda的过程。Anaconda的安装简化了Python库和工具的管理，为数据科学家、工程师和研究人员提供了一个强大、集成且易于使用的开发环境。这为快速开始数据分析、科学计算和机器学习项目提供了便捷的途径。

2024-02-03

1270

Anaconda的常用命令总结

anaconda conda 工具管理数据科学

Anaconda作为一个强大的Python发行版，具备一系列方便的命令行工具，用于管理环境、安装包等任务。本文总结了Anaconda的常用命令。这些命令的灵活使用有助于用户高效地管理Python环境，使Anaconda成为数据科学和开发领域的理想工具。Anaconda的安装简化了Python库和工具的管理，为数据科学家、工程师和研究人员提供了一个强大、集成且易于使用的开发环境。这为快速开始数据分析、科学计算和机器学习项目提供了便捷的途径。

2024-02-03

6550

YOLOv5实现目标检测

教程可视化模型数据系统

目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义，yolov5（You Only Look One-level）是目标检测算法中的一种代表性方法，以其高效性和准确性备受关注，并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。本文介绍了如何配置yolov5的运行环境、如何进行数据标注、如何通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。

2024-02-03

2590

使用Labelimg进行数据标注

机器学习工具模型数据数据标注

数据标注是计算机视觉和机器学习项目中至关重要的一步，而使用工具进行标注是提高效率的关键。本文介绍了LabelImg，一款常用的开源图像标注工具。用户可以在图像中方便而准确地标注目标区域，为训练机器学习模型提供高质量的标注数据。LabelImg已经成为研究者和开发者在计算机视觉项目中不可或缺的工具之一。

2024-02-03

4520

机器学习入门-Colab环境

配置入门机器学习快捷键模型

Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。

2024-02-03

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