我在执行.pt模型转换时遇到了torch2.1.0版本的bug，按照官方指示我尝试升级torch将torch升级为2.2.0，mindietorch并未升级再次运行转换脚本出现mindietorch与torch不兼容的错误。我继续尝试使用pip 华为源和官方软件包的方式升级mindietorch但均升级失败想请问一下兼容torch2.2.0的minidetorch在哪可以找到

其他几个开通了以后都可以使用，但是这个显示好像没有和环境配置上，但是其他的身份证识别护照识别发票识别我都是用同样的方式进行调用的为什么会这样呢？？？

十多年开发经验，熟悉J2EE、Golang和前端技术。打算使用盘古人工智能图像识别，实现网页元素识别、工地人脸和安全帽识别、或农作物识别比对等方面。如果花几个月来学习的话，需要从什么开始，具体包括哪些课程内容，谢谢！

如图所示，初始化完成后就显示这个，然后无法上传文件，无法选择kernel，甚至无法删除文件夹，这可咋办呀…………

AI小白，想学习下开源大语言模型的源码，比如ChatGLM3，应该怎么学习呢？有没有好的学习大语言模型源码的方法？

最近在学习ＡＩ，学习ＡI的过程中需要学习的东西太多了，作为小白，有些知识点已经过时了，不需要在学习了，我应该怎么快速的学习最新的知识呢？哪些技术已经过时了，有没有同学知道下

我最近在学习AI，学习AI有没有具体的学习方法？感觉学习的东西太多了，无从下手？有没有对AI比较了解的，帮忙指导下学习流程

我最近在学习AI，模型的参数是怎么确定的？有没有具体的计算公式？比如我自研一个模型，我怎么确定我的模型参数是多少

mindspore版本为2.2.11mindspore_ascend 版本为1.10.0请问是我的版本问题嘛？

前言在线欺诈是许多国家的严重问题，存在网络钓鱼攻击、身份盗窃和假冒电子商务网站等各种诈骗行为。一份报告显示，很大一部分欺诈交易发生在晚上10点至凌晨4点之间，其中60岁以上的信用卡持有者是主要受害者。机器学习有助于预防欺诈，使组织能够实时检测和防止可疑活动。传统的欺诈预防方法往往难以跟上诈骗者不断变化的策略。机器学习算法可以快速分析大量数据，帮助组织识别可能表明可疑行为的模式和异常。这些算法从过去的欺诈案例中学习，不断增强检测可疑活动的能力。通过将机器学习集成到欺诈预防策略中，组织可以领先于诈骗并有效保护其资产。机器学习在预防欺诈方面的一个关键优势是它能够在早期阶段检测可疑活动。通过分析历史数据和识别可疑行为模式，机器学习算法可以实时发现可疑交易，使组织能够迅速采取行动并防止财务损失。图数据库与机器学习一起成为欺诈检测的强大工具。图形数据库以高速率记录和分析网络交互，使其可用于各种应用，包括欺诈检测。他们可以识别大数据中的模式和关系，降低复杂性，以便检测算法可以有效地发现网络内的欺诈企图。机器学习如何提高欺诈预防能力机器学习在欺诈预防方面可以发挥重要作用，以下是一些提高欺诈预防能力的方法：数据分析和特征工程：使用机器学习技术对大量的交易数据进行分析和挖掘，发现欺诈模式和异常行为。通过特征工程，提取关键的特征用于建模。监督学习模型：使用监督学习算法，如决策树、逻辑回归、支持向量机(SVM)等，对历史数据进行建模，学习欺诈案例和正常交易之间的差异，并预测新的交易是否为欺诈。无监督学习模型：利用无监督学习算法，如聚类分析、异常检测等，发现数据中的潜在欺诈模式，识别与正常行为不同的异常交易。半监督学习：结合监督学习和无监督学习的优势，利用标记和未标记数据进行建模，提高模型的泛化能力和欺诈检测的效果。深度学习模型：使用深度学习技术，如神经网络，处理大规模数据，学习复杂的欺诈模式和特征表示，提高欺诈预测的准确性。模型集成：结合多个不同算法的预测结果，采用投票、加权平均等方法，提高模型的鲁棒性和预测性能。实时监测和反馈：建立实时监测系统，对交易进行及时监控和反馈，及时发现并阻止欺诈行为。持续优化：不断收集新数据，更新模型参数，优化模型性能，适应不断变化的欺诈手段和模式。总结总之，随着诈骗者不断发展其策略，组织必须调整其欺诈预防策略以有效应对这些威胁。机器学习和图形数据库是这场持续战斗中的强大武器。这些技术能够快速分析无数数据点，能够准确检测可疑活动，超越人类的能力。这类似于拥有一支超人欺诈侦探团队全天候不知疲倦地工作。转载自：cid:link_0

准备自行准备一个玫瑰花朵数据集，尽量多的种类和数量，下面教程已自备数据集。数据预处理将图片转换为模型可以处理的格式，对数据进行归一化处理。import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 设置图片大小和批次大小 IMG_SIZE = (224, 224) BATCH_SIZE = 32 # 创建ImageDataGenerator实例，用于数据增强和预处理 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest' ) # 加载训练数据集 train_data = train_datagen.flow_from_directory( 'flowers', target_size=IMG_SIZE, batch_size=BATCH_SIZE, class_mode='categorical' )模型构建使用预训练的ResNet50模型作为特征提取器，然后搭建一个全连接层用于分类from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 # 加载ResNet50模型 base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=IMG_SIZE + (3,)) # 在ResNet50模型基础上搭建全连接层 x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(train_data.num_classes, activation='softmax')(x) # 构建完整模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # 冻结ResNet50模型的所有层 for layer in base_model.layers: layer.trainable = False模型训练和评估训练：# 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_data, epochs=10)模型训练完成后需要评估：# 加载测试数据集 test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) test_data = test_datagen.flow_from_directory( 'test', target_size=IMG_SIZE, batch_size=BATCH_SIZE, class_mode='categorical' ) # 在测试集上评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data) print('Test accuracy:', test_acc)必要时调整模型再进行训练：# 设置训练参数 EPOCHS = 50 STEPS_PER_EPOCH = len(train_data) VALIDATION_STEPS = len(valid_data) # 开始训练模型 history = model.fit( train_data, epochs=EPOCHS, steps_per_epoch=STEPS_PER_EPOCH, validation_data=valid_data, validation_steps=VALIDATION_STEPS )

已经成功嵌入到相机里面了， 就是检测不出结果。是不是中间有什么坑！请问是为什么？

前言在人工智能（AI）的领域中，机器学习、深度学习和神经网络是三个相互关联且不断发展的概念。它们在推动人工智能技术进步的过程中起着至关重要的作用，并且在诸如语音识别、图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域有广泛的应用。机器学习机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机系统能够从数据中“学习”并做出决策。机器学习的目标是让计算机能够从数据中找出模式，并根据这些模式做出预测或分类。在机器学习的过程中，算法会分析输入的数据，从中找出隐藏的模式或关系，然后根据这些信息做出最佳的决策。机器学习算法可以根据其所用的技术分为多种类型，例如监督学习、无监督学习和强化学习。深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络来处理和分析大量的数据。深度神经网络是一种复杂的计算模型，由多个层次的神经元组成，这些神经元被组织成层，每层都接收前一层的输出作为输入。深度神经网络通过训练大量的数据来学习如何识别模式，并且可以自动提取和抽象高层次的特征。深度学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理和游戏AI等领域。神经网络神经网络是深度学习的核心组件，它模拟了人脑神经元的工作方式。神经网络由许多神经元（或节点）组成，每个神经元都接收输入信号，并根据其权重和其他输入信号计算输出信号。神经元的输出信号会被传递给下一层的神经元，这个过程会持续进行直到产生最终的输出。神经网络的训练过程是通过调整神经元之间的权重来优化模型的性能。随着数据和计算能力的增加，神经网络的规模和复杂性也在不断增长，从而推动了深度学习的进步。总结：机器学习、深度学习和神经网络是人工智能领域的核心概念，它们相互关联并推动着彼此的发展。机器学习让计算机系统能够从数据中学习和做出决策；深度学习利用深度神经网络处理和分析大量数据，并自动提取和抽象高层次的特征；而神经网络则是深度学习的核心组件，模拟人脑神经元的工作方式来进行模式识别和预测。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，这三个概念将继续在人工智能领域发挥重要的作用。

机器学习中的线性回归简介线性回归是机器学习领域中最简单而有效的模型之一。它用于建立自变量（输入）和因变量（输出）之间的线性关系。在实际应用中，线性回归广泛用于预测、分析和建模。让我们深入了解线性回归的基本原理和应用。基本原理线性回归基于假设，即自变量和因变量之间存在线性关系。这种关系通常可以表示为一条直线的方程：$$ y = mx + b $$ 其中，(y) 是因变量，(x) 是自变量，(m) 是斜率，(b) 是截距。模型的目标是找到最适合数据的直线，使得预测值与实际值之间的差异最小化。公司应用许多公司在实际业务中使用线性回归来解决各种问题，例如销售预测、市场分析、资源规划等。下面是一些公司应用线性回归的实际场景：1. 零售行业零售公司可以使用线性回归来预测产品销售量。通过分析历史销售数据，他们可以建立一个模型，考虑因素如季节性、促销活动和市场趋势，以便更好地管理库存和优化供应链。2. 金融领域金融公司可能使用线性回归来评估贷款申请的信用风险。通过分析借款人的信用历史、收入和其他因素，他们可以预测违约的概率，从而更明智地决定是否批准贷款。3. 医疗保健医疗机构可以利用线性回归来预测患者的住院时间或治疗成本。通过考虑患者的健康状况、疾病历史和其他变量，他们可以制定更有效的治疗计划和资源分配。Python 代码演示下面是一个使用 Python 进行线性回归的简单示例。我们将使用 scikit-learn 库，这是一个强大的机器学习库。# 导入必要的库 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些示例数据 np.random.seed(42) X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) # 将数据拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并拟合线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 打印模型的系数和截距 print("Coefficient:", model.coef_) print("Intercept:", model.intercept_) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 绘制原始数据和回归线 plt.scatter(X_test, y_test, color='black') plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Linear Regression Example') plt.show()以上代码演示了如何创建一个简单的线性回归模型，将数据拆分为训练集和测试集，并绘制原始数据及拟合的回归线。进阶主题1. 多变量线性回归前面的例子是单变量线性回归，但线性回归也适用于多个自变量的情况。多变量线性回归的方程可以表示为： $$ y = b_0 + b_1 \cdot x_1 + b_2 \cdot x_2 + \ldots + b_n \cdot x_n $$ 其中， $$ x_1, x_2, \ldots, x_n $$ 是多个自变量， $$ b_0, b_1, b_2, \ldots, b_n $$ 是模型的系数。这样的模型可用于更复杂的现实场景。2. 正则化为了防止过拟合，线性回归模型通常会使用正则化。L1 正则化和 L2 正则化是两种常见的方法。它们通过在成本函数中引入正则化项，惩罚系数过大的模型，从而提高模型的泛化能力。# 使用 L2 正则化的线性回归 from sklearn.linear_model import Ridge ridge_model = Ridge(alpha=1.0) # alpha 是正则化强度 ridge_model.fit(X_train, y_train)3. 多项式回归在某些情况下，数据可能不是线性的，这时可以使用多项式回归。它通过引入自变量的高次项来拟合曲线关系。from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 将特征转换为多项式特征 poly_features = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X_poly = poly_features.fit_transform(X) # 然后使用线性回归拟合多项式特征 poly_model = LinearRegression() poly_model.fit(X_poly, y)更多实际应用1. 房价预测房地产公司可以使用线性回归来预测房屋价格。模型可以考虑诸如房屋大小、地理位置、周围设施等因素。2. 股票价格预测金融公司可能使用线性回归来分析股票价格的趋势。考虑因素如市场指数、公司业绩等，可以帮助他们制定投资策略。3. 营销效果分析营销团队可以使用线性回归来分析广告投放对销售的影响。这有助于优化广告预算和选择最有效的营销渠道。模型评估与调优1. 模型评估指标在使用线性回归模型时，了解模型的性能是至关重要的。一些常用的模型评估指标包括：均方误差（Mean Squared Error, MSE）： 衡量模型预测值与实际值之间的平方差的平均值。from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("Mean Squared Error:", mse)R平方（R-squared）： 衡量模型解释因变量变化的比例，取值范围在0到1之间。from sklearn.metrics import r2_score r2 = r2_score(y_test, y_pred) print("R-squared:", r2)2. 模型调优为了提高模型性能，可能需要进行一些调优步骤：特征工程： 选择合适的特征对模型性能至关重要。可以通过特征选择或创建新的特征来改进模型。# 示例：使用 SelectKBest 进行特征选择 from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=2) X_new = selector.fit_transform(X, y)超参数调优： 调整模型的超参数，如正则化强度、多项式次数等，以获得更好的性能。# 示例：使用网格搜索调整超参数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'alpha': [0.1, 1.0, 10.0]} grid_search = GridSearchCV(Ridge(), param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) best_alpha = grid_search.best_params_['alpha']如果大家觉得有用的话，可以关注我下面的微信公众号，极客李华，我会在里面更新更多行业资讯和企业面试内容，让大家更好学习编程，我的抖音，B站也是极客李华。

功能需求场景 ： 传送货梯，人不能进入，只有货品进入，做到货品在货梯空间存在5分钟 发出报警功能。