Torch

Torch是一个开源的机器学习框架,最初由纽约大学团队开发并以Lua语言实现,因其灵活性和强大的张量计算能力在学术研究中广受欢迎。其核心设计以​​动态计算图​​为特色,支持交互式调试和直观的模型构建方式,尤其适合深度学习领域的快速原型设计和实验迭代。2017年,PyTorch作为Torch的Python版本正式发布,继承了Torch的灵活性与核心理念,同时依托Python丰富的科学生态(如NumPy)和更广泛的开发者社区,迅速成为主流。PyTorch通过​​自动微分(Autograd)​​、​​GPU加速张量运算​​以及​​模块化的神经网络构建接口(torch.nn)​​,为研究人员提供了极致的灵活性和控制力,其动态图机制使得模型调试和修改更为直观便捷。尽管后续版本增加了对生产部署的优化(如TorchScript),但其核心优势始终体现在研究和实验阶段的高效性上。PyTorch现已与TensorFlow并列成为深度学习领域最具影响力的框架之一,被广泛应用于学术研究、工业探索以及各类AI模型的原型开发。
功能介绍:支持多网站并发采集,具备智能反反爬机制(IP池轮换、Cookie管理、请求头随机化),支持断点续爬、数据去重清洗、实时存储至多种数据库,提供可视化监控面板、异常告警、定时任务调度等功能,可配置化爬取规则适应不同网站结构,支持海量数据高效处理与导出。
340自动化测试人工智能
通过训练高性能,小规模残差神经网络,以该神经网络为核心搭建智能体,实现智能出牌人机对弈:人类与AI对弈打牌,用于娱乐,训练以及学习自对弈:AI自行对弈,用于测试不同AI之间的性能差别
290Python人工智能
系统划分四大核心功能模块:1.座位预约模块:提供可视化座位地图,支持按楼层、时段筛选预约,可一键取消预约;2.身份签到信誉模块:接入人脸识别签到签退,配套信誉积分体系,违约扣积分、低分限制预约;3.AI违规监管模块:集成YOLOv8图像识别检测占座行为,支持学生违规举报、管理员审核处置;4.数据统计
360Spring人工智能
AI智审通产品系统
本项目是一款基于大语言模型技术的企业级智能合同审查平台,主要包含以下核心功能模块:AI智能合同审查:用户上传合同文件后,系统利用AI大模型对文本进行深度语义分析,自动识别潜在的法律风险点(如违约责任缺失、管辖权争议等),并生成可视化的风险分析报告。本地知识库构建与管理:支持用户创建和维护企业专属的本
270Java企业服务
实现VAD切割、说话人分离、视觉特征提取,构建文本‑音频‑视觉三路混合索引。微调BERT意图分类(4分类F1=0.92),LLM策略路由(直接检索/HyDE/子查询拆解)。融合BM25+语义向量+Cross‑Encoder精排,并构建Neo4j认知图谱。
320Python人工智能
采用A2A宏观上的调度+LangGraph微观上的react执行,使用RedisStreams实现分布式消息总线,编辑与安全Agent并行审核。
310Python人工智能
平台包含智能体市场、A2A协作引擎、创作者后台三大核心模块,支持智能体上传、标准化服务发布,可实现多智能体自动拆解任务、协同完成服务,还能提供全流程的协作状态追踪与交付管理。
260Caffe人工智能
这个项目包含内容分类展示、动态背景渲染、作品上传管理、用户浏览收藏四大核心模块,还能依托AI工具快速生成页面内容、一键适配PC与移动端,帮中小文娱创作者不用写代码就能低成本搭出个性化内容站,解决新手开发落地慢、成本高的痛点。
570Caffe人工智能
自主开发了多个完整产品:观我OS实现个人决策的结构化记录与AI复盘分析;知我KB支持文本、图片、音视频等多模态知识资产的自动整理与检索;会议执行力系统对接钉钉,将会议纪要自动转化为带责任人和截止时间的执行任务表;剧火管线实现小说到商业级短剧剧本的八智能体全自动生产。
620Caffe人工智能
AI社交小程序产品系统
-项目具体功能模块用户管理模块:用户注册、登录、个人信息管理。课程管理模块:课程列表展示、课程详情查看、课程报名。场地管理模块:网球场地空余状态查询、场地预约。支付管理模块:生成订单、微信支付、支付状态更新。通知模块:订阅消息推送,提醒用户课程或场地状态。社交模块:好友邀请、比赛创建、好友互动。评价
670C++人工智能
专为教师打造的AI教学素材批量生成工具,可一键输出教案、课件大纲、知识点总结、同步练习题、单元测试卷等内容。支持自定义学科、年级、难度、题型与格式,自动排版导出,大幅减少手动整理时间,提升教研效率。
650Python人工智能
基于Python开发的轻量化自动化提效工具,无需复杂操作即可上手。1.一键批量生成化学教案、考点总结、同步练习题与解析答案,适配日常教学教研全流程2.自动化处理Excel、Word、PDF等多格式文件,完成数据清洗、格式统一、批量拆分与合并3.搭配AI提示词优化,实现固定文案、模板内容、通知表单的批
630Torch人工智能
1.自动化采集金融数据和信息,清洗、整理、储存。2.接收自然语言输入。3.Agent编排工作流,多Agent协作,多轮次生成。4.自动化编程、测试。5.输出回测报告。
710Python人工智能
1.自动化采集足彩相关信息。2.自动化采集足球比赛的相关信息。3.训练深度神经网络,预测比赛结果。4.结合AI搜索、DNN预测、生成式AI输出预测报告。5.使用自然语言即可实现原本需要编程才能进行的量化回测功能。
570Python人工智能
实时语音识别转文字,AI智能对话生成,语音合成播放回复。支持多轮对话、情感识别、角色切换,打造沉浸式语音交互体验。采用WebSocket实时通信,支持流式响应,优化延迟至秒级响应。
831Caffe人工智能
论文翻译开源项目
基座冻结训练:冻结大模型基底权重,仅开放部分参数参与训练,降低显存开销,避免通用能力灾难性遗忘。LoRA参数微调:使用低秩矩阵对模型做垂直微调,定向学习计算机学术论文句式与专业术语,强化学术翻译精度。模型指针调用:设计模型权重指针映射,动态指向微调后的LoRA分支与原始基座分支,按需切换推理权重。R
650Python人工智能
1.医患对话采集与解析模块负责接收问诊过程中的文本或语音转写内容,对连续对话进行清洗、分句、角色识别和结构化解析。系统能够从医患交流中抽取症状描述、发病时间、持续时长、既往病史、过敏史、用药情况等关键信息,并生成结构化问诊要点,作为后续知识检索和建议生成的输入。2.症状与医学实体识别模块针对医疗场景
820MVVM人工智能
1.接入硬件设备,形成数据的可视化,同时自动化生成pdf报告;2.支持第三方血氧仪报告的接入,按照医生要求,对报告模板进行调整和,合并输出报告3.给医生提供数据标注和核验功能;4.基于用户数据,实现呼吸状态评估算法,将原始数据转化为0~1的状态评估。
1050C人工智能
做的不是“打卡工具”,而是「AI学习陪跑系统」核心卖点一句话:AI不只是给计划,而是根据你的学习记录与表现,动态生成第二天更深一层的训练。这就是“AI化”的关键:闭环+自适应。
920Torch人工智能
1.数据处理模块,采集大量的交通牌数据,进行Autolabeling,包括很多种对已有的交通牌进行数据挖掘等2.交通牌感知模型的训练以及评测,更改模型,进行模型推理等3.感知后处理,进行目标的跟踪,检测,已经给出牌子的3d坐标
970C++人工智能
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