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。

Query意图识别（深度学习）产品系统

设计了数据模块、模型模块、学习模块、系统模块、其他（配置、常量、工具等）模块。数据模块：用于处理序列标注数据的Dataset类和各种数据处理与预处理、数据统计与元数据生成、数据集划分等函数。模型模块：定义了Query意图识别模型LSTMModel，是一种基于LSTM实现的Query语句意图识别模型。

341Python人工智能

面向通用任务的大模型本地调用与智能交互系统产品系统Vibe Coding

项目分为本地模型调度模块、知识库向量检索模块、对话交互模块、文档解析模块。支持本地开源大模型加载运行，能够上传文档构建私有知识库；支持多轮对话、长文本摘要、信息提取；内置提示词模板管理、会话历史保存、输出结果导出功能，实现离线环境下人工智能文本处理业务。

280Python人工智能

rag基座系统产品系统Vibe Coding

1.文档处理与解析模块：支持PDF、Word、Excel、TXT、Markdown等多格式文档的自动解析与内容提取，实现从原始文档到结构化文本的标准化转换。2.智能切片与向量化模块：将长文档按语义边界切分为适宜检索的文本片段（通常300-800tokens），并通过Embedding模型将文本片段转

240Python人工智能

Query成分分析（NER）产品系统

设计了数据模块、模型模块、学习模块、系统模块、其他（配置、常量、工具等）模块。数据模块：用于处理序列标注数据的Dataset类和各种数据处理与预处理、数据统计与元数据生成、数据集划分等函数。模型模块：定义了Query成分分析模型LSTMCRFModel，是一种基于LSTM、CRF实现的Query语句

371Python人工智能

企业知识库RAG机器人产品系统

1.知识库智能问答基于检索增强生成（RAG）技术，结合检索与生成模型，回答准确可溯源混合检索：向量检索（语义理解）+BM25关键词检索，兼顾召回率和准确率Rerank重排：使用BGE-reranker模型二次排序，显著提升相关性引用溯源：每个回答标注信息来源，支持点击查看原文片段2.文档管理多格式支

320Torch人工智能

基于AI深度学习模型的目标图像与视频智能检测算法软件产品系统

1、项目具体功能模块包含无人机视频流实时接入模块、图像预处理模块、AI目标检测模块、异常识别告警模块、结果可视化展示模块、系统配置与权限管理模块等。2、项目主要功能描述软件基于深度学习模型对无人机航拍图像与视频进行智能分析，可自动识别人员、车辆、火情、违建、河道污染、电力缺陷、农作物异常等目标与隐患

440C++人工智能

ATRI 大语言模型微调产品系统

角色风格复刻：微调后的模型能够高度还原ATRI角色的语言风格、性格特征和说话习惯，对话内容自然流畅，角色一致性高高质量数据合成管线：OCR提取→大模型风格化生成→Levenshtein+n-gram双重去重→质量过滤，形成一套可复用的角色数据集构建流程低成本高效训练方案：LoRA+Unsloth加速

651PHP人工智能

PenInsight AI——基于计算机视觉与大模型的硬笔书法智能评测系统产品系统

书法作品上传与图像预处理；拍摄倾斜、光照及背景干扰校正；字形、笔画和整体布局特征分析；硬笔书法作品智能评分；基于大模型生成个性化教学点评；学习记录管理与针对性练习推荐。

270Java人工智能

红外热成像场景下的无人机视角目标检测系统设计与实现产品系统

围绕“如何构建一个面向红外热成像场景的无人机视角目标检测系统”这一核心命题，确立了“算法研究+系统集成”的双层研究框架：算法层面两条技术路线同步推进：单模态改进路线集中在增强红外图像自身的特征表示质量上，多模态融合路线则关注可见光通道与红外通道之间互补信息的挖掘利用，两条路线于实验中保持互为参照、交

440Python人工智能

“果真如此”——基于深度学习的红枣分级系统产品系统

程序每次读入四个枣的数据，每个枣使用前三张图片，并将图片显示在界面上，图中每列图片表示同一个枣的数据，模型计算出结果后，将分类结果显示在每列图片下方，应用每0.5秒刷新一次，每次刷新读入新的图片，并计算结果。用户可以通过点击“文件”按钮选择新的预设样本，从而改变分级标准；应用会记录深度特征映射器的输

510C++人工智能

基于视觉 Transformer 的阿尔茨海默病 MRI 分类与跨区域验证研究产品系统

搭建完整预处理流程：ANTs配准、N4ITK偏差校正、FreeSurfer自动分割海马体与颞叶设计关键脑区注意力模块，引入交叉熵与FocalLoss优化MCI分类效果。在ADNI数据集预训练ViT-Base，于CNS-BioBank、J-ADRC微调

420Python人工智能

智能品检印刷品系统产品系统

实时视觉采集：高速工业相机同步抓取印刷成品图像，适配各类卷材、单张印刷产线。AI缺陷智能识别：自动检测套印不准、色差、脏点、划痕、漏印、模切偏差等各类印刷瑕疵。缺陷分类标注：对缺陷自动归类、定位标记，同步记录缺陷位置、尺寸与严重等级。实时声光报警分拣：检出不良品即刻预警，联动剔除机构自动分拣次品。数

340Caffe人工智能

AIchat产品系统

AI女友智能体是一个基于大语言模型的多模态AI伴侣系统，支持文字聊天、语音对话、视觉识别三种交互方式。用户可以与4位预设的二次元角色（爱莉希雅、流萤、爱弥斯、若曦）进行沉浸式角色扮演对话。系统提供Web前端、Android客户端、命令行三种使用方式，支持局域网内多设备接入。项目以DeepSeek为核

720Python人工智能

XAUUSD Pure Price Action Backtest Engine产品系统Vibe Coding

1.四结构识别：震荡/趋势/反转/黑天鹅四种市场结构自动识别2.自适应网格：基于ATR动态调整入场间距，适应不同波动率3.双向开仓引擎：支持多空双向、多层级加仓逻辑4.Python回测框架：完整的历史回测流程，输出夏普比率、最大回撤、胜率统计5.中英文双语支持：面向全球交易者，英文/中文交付

360Python人工智能

面向无人图书馆的深度学习多模块集成管理系统产品系统

项目主要包括登录模块、读者模块、管理员模块和智能识别模块。登录模块实现用户账号验证和角色区分，支持读者与管理员进入不同功能界面。读者模块支持图书查询、分页浏览、图书借阅、图书归还以及借阅数量限制。管理员模块支持图书信息管理、馆藏数量维护、库存不足提醒、借阅数据统计和图表可视化展示。智能识别模块基于Y

640Python人工智能

基于 YOLO 的智能交通标志与行人车辆识别系统产品系统

系统主要包含模型加载、数据源选择、图片检测、视频检测、摄像头实时检测、检测参数调节、结果可视化、检测结果表格展示、场景分析、驾驶建议生成、语音播报和暂停问答等功能模块。用户可以分别加载交通标志识别模型和行人车辆识别模型，选择图片、视频或摄像头作为输入源，系统会自动绘制检测框、显示类别和置信度，并根据

500Python人工智能

面向自动驾驶的单目深度估计系统设计与实现产品系统Vibe Coding

项目采用Python开发，实现了面向自动驾驶场景的单目深度估计系统，主要包括模型管理、图像推理、视频推理、实时摄像头推理、结果可视化、性能监控及数据导出等功能模块。系统支持Lite-Mono等多种深度估计模型加载，可完成图片、视频及摄像头画面的深度预测，并实时显示彩色深度图和推理帧率等运行信息。系统

400Python人工智能

文图智能搜索软件（软著）产品系统

模块有图片匹配图片、文字匹配图片两个主要功能模块，还可以配置搜索路径。a、根据输入图片，在指定目录中查找相似图。b、根据输入中文文字，在指定目录中查找与描述相似图片。c、都是实时匹配检测，可以根据客户需求定制不同使用场景，匹配不同的支持系统d、是多模态应用系统

300Torch人工智能

HR Offer Agent and Three-Role Intelligent Intervie开源项目

Thisprojectprovidesaproduction-readythree-roleintelligentinterviewworkflow(Tech/HR/Boss)andanHROfferAgent.Itautomatesinterviews,scoring,candidateprofi

400Python人工智能

基于python的果蔬识别及菜谱推荐系统产品系统Vibe Coding

1.智能识别：上传或选择果蔬图片，基于CNN模型自动分类28类果蔬，展示识别类别、置信度及TOP-N概率分布。2.营养信息：识别完成后自动匹配营养数据库，展示热量、蛋白质、碳水、维生素C、钾等核心营养素含量及健康功效说明。3.菜谱推荐：根据识别结果从菜谱库中推荐3道相关菜品，展示菜名、食材、制作流程

530Python人工智能

当前共120个项目登录查看更多

登录后即可上传、下载作品

分类

Gin 嵌入式硬件 gorm DNS HTTP2 Open PHP STL Diesel 电商

重点城市程序员兼职推荐

北京程序员兼职上海程序员兼职深圳程序员兼职广州程序员兼职杭州程序员兼职成都程序员兼职南京程序员兼职武汉程序员兼职西安程序员兼职重庆程序员兼职郑州程序员兼职长沙程序员兼职苏州程序员兼职合肥程序员兼职厦门程序员兼职济南程序员兼职青岛程序员兼职天津程序员兼职大连程序员兼职福州程序员兼职石家庄程序员兼职沈阳程序员兼职太原程序员兼职无锡程序员兼职南昌程序员兼职哈尔滨程序员兼职南宁程序员兼职珠海程序员兼职宁波程序员兼职昆明程序员兼职东莞程序员兼职贵阳程序员兼职美国程序员兼职长春程序员兼职温州程序员兼职佛山程序员兼职常州程序员兼职呼和浩特程序员兼职兰州程序员兼职乌鲁木齐程序员兼职中山程序员兼职海口程序员兼职洛阳程序员兼职

更多

点击空白处退出提示