用于神经网络高效训练的数据流库(PyTorch)

用于神经网络高效训练的数据流库(PyTorch) Streaming是一个与PyTorch兼容的数据集，它允许用户从基于云的对象存储中流式传输培训数据。流可以从本地磁盘或基于云的对象存储读取文件。作为PyTorch IterableDataset类的替代品，很容易获得流媒体 ||| | #机器学习

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一些好玩的神经网络工具 1.- 从任何音频和视频中提取人声、伴奏和各种乐器的AI。 2.- 一键式摘要器，对文章、书籍、甚至YouTube视频进行转述。 3.- 创建热门Instagram帖子。 4.- 允许您创建聊天机器人。 5.- 给黑白照片上色。 6.- 构建任何需要的 SQL 查询。 7.- 聪明的搜索引擎。 8.- 将文本转录成音频。 9.- 帮助编写web应用程序。 10.- 模仿您的风格，帮您回复电邮。 ##tools

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继续收集一些神经网络工具 1.- 另一个编程助手。 2.-实时变声服务。 3.- 用文本生成视频（超越图像）。 4.- 快速创建演示文稿。 5.- AI创建3D动画。 6.- 智能绘图。 7.-logo生成器。 8.- 写作辅助工具，用100种语言解析您的文本。 9.- 用照片创建头像。 10.- 将文本转换为准确的 Excel 公式和 Google 表格公式。 曾经介绍过的神经网络工具在这里： #tools #AI

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《Python神经网络编程（异步图书） 自己动手用Python编写神经网络(1)》 简介：本书提供了关于Python神经网络编程（异步图书） 自己动手用Python编写神经网络(1)的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理解其重要性，并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者，让你在短时间内提升认知，拓宽思维边界。 标签：#P自#Pyth#知识#学习 文件大小：NG 链接：

识别神经网络创建的内容（深度造假检测）

识别神经网络创建的内容（深度造假检测） 1. AI or Not () - 识别图片、视频或语音记录； 2. Content at Scale () - 识别人工智能生成的图像； 3. Illuminarty () - 通过对比分析识别图片或文本； 4. V7 Deepfake Detector () - 检测赝品。可申请试用版； 5. AI Text Classifier () - 检测由 ChatGPT 模型编写的文本； 6. GPTZero () - 可检测任何热门AI模型编写的文本； 7. AI Content Detector () - 就是它的名字所描述的意思，是的用来检测文本。 #AI #tools （跟随或搜索该标签可在本站找到更多神经网络工具）

神经网络关键技术图解 ||| #机器学习

神经网络关键技术图解 ||| #机器学习 作者把机器学习和神经网络领域的重要技术，都做成了神经回路图（Neural Circuit Diagrams，作者自研的图形语言），目的是展示神经网络架构的细节，便于学习和理解