人工智能之从零理解人工神经网络引人工智能并非是一个新型的词汇，从十九世纪五十年代开始，人们就开始探索为机器赋予类似人的智能能力。限于当时的基础数学理论不够完善，人工智能的发展并不顺利。直到九十年代发展出了基于统计学的数学工具，人工智能...

Mac部署AIGC图片生成服务——基于stable-diffusionAIGC即人工智能内容生成，是目前非常火的一个概念。随着各种大模型的问世，通过AI来生成内容的能已经越来越强大。本文将从应用实践方面进行介绍如何在自己的PC电脑上部...

iOS MachineLearning 系列（22）——将其他三方模型转换成CoreML模型本篇文章将是本系列文章的最后一篇。本专题将iOS中有关Machine Learning的相关内容做了整体梳理。下面是专题中的其他文章地址，希望...

iOS MachineLearning 系列（21）——CoreML模型的更多训练模板前面文章中，有介绍如何训练生成定制化需求的 CoreML 模型，以图像分类为例做了演示，文章地址： https://my.oschina.net/u...

iOS MachineLearning 系列（20）—— 训练生成CoreML模型本系列前面的文章详细的介绍了在iOS中与AI能力相关的API的使用，也介绍了如何使用训练好的CoreML模型来实现更强大的AI能力。然而，无论是成熟的A...

iOS MachineLearning 系列（19）—— 分析文本中的问题答案本篇文章将介绍Apple官方推荐的唯一的一个文本处理模型：BERT-SQuAD。此模型用来分析一段文本，并根据提供的问题在文本中寻找答案。需要注意，BERT...

iOS MachineLearning 系列（18）—— PoseNet，DeeplabV3与FCRN-DepthPrediction模型本篇文章将再介绍三个官方的CoreML模型：PoseNet，DeeplabV3和FCRN-Dep...

iOS MachineLearning 系列（17）—— 几个常用的对象识别 CoreML 模型上一篇文章中，我们介绍了几个官方的图片分类的模型，图片分类模型的应用场景在于将图片中最主要的事物进行识别，在已有的词库中找到最可能得事物。...

iOS MachineLearning 系列（16）—— 几个常用的图片分类CoreML模型在本系列的前面文章中，有介绍使用Vision框架中的VNClassifyImageRequest进行图片物体识别。Apple也推荐了几个常用的...

iOS MachineLearning 系列（15）—— 可进行个性化更新的CoreML模型上一篇文章，介绍了使用官方提供的CoreML模型来实现手写数字识别。其实，更多时候我们需要一个更加个性化的模型，对于手写图像来说，每个人的写法...