航母模型动力改装#船电系统及静态展示

航模改装#自然水域试航前水槽试航，船电系统正常

航母模型动力改装#用料、工具、焊接台

航母模型动力改装终于完成啦#安装主控板及各类电路板、板级调试程序升级、模型组装和涂装

模型训练器kohya_ss安装步骤,开启创作新征程！

本视频涵盖了配置开发环境、模型训练工具安装以及操作指南。观众将学习到设置Python、Git和Visual Studio等先决条件的步骤，并了解如何使用命令行在目标目录克隆代码的具体指令。视频进一步指导如何运行Windows批处理文件和GUI工具，包括如何处理可能出现的问题。除此之外，还提供了如何使用GitHub指南进行自动化设置的方法，意在简化反复任务，最终目标是为模型训练做准备，内容适合希望深入模型训练配置环境及自动化部署的技术人员。

深度学习OCR之文本识别综合实战课程简介

本课程深入探讨深度学习在OCR文本识别领域的应用，阐述了如何使用CRNN模型进行文本识别模型的训练与检测。涉及多种场景和数据类型，包括中文文本、数字卡号、银行卡号、身份证号与大写金额等。课程内容覆盖从环境搭建（Windows 10、CUDA、ONNX）、模型训练、模型评估，到C++代码实现调用训练好的深度学习模型。此外，演示了如何利用数据增强技术和自定义数据集增强模型泛化能力。目标观众应具备一定的机器学习基础和编程能力，以求深入理解和实践课程所提供的技术。

人工智能的未来：超越AI大模型

人工智能的发展不仅限于AI大模型，还涉及多任务人工智能等多方面技术。AI大模型通过大量数据和计算力追求质的提升，而多任务AI注重通过理解"为什么"来实现真正的智能。当前AI面临特定问题解决能力强、泛化能力弱等挑战。此外，深度学习在生物和医学领域的应用显示出蛋白质结构预测方面的突破性进展。尽管AI发展迅速，其背后的道德、规范和使用限制仍是大众和业界需要关注的问题。

爆炸爆炸，AI的效果爆了

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。