CUDA流：利用并行执行提高性能
CUDA流说明
大家都在用的AI作画Python几行代码就可实现
随着技术的发展，验证码越来越复杂，接下来我们解决常用的几种,需要用到的库有selenium、PIL。
用AI攻克“智能文字识别创新赛题”，这场大学生竞赛掀起了什么风潮？
一、前言 1.1 大赛介绍 1.2 项目背景 二、基于智能文字场景个人财务管理创新应用 2.1 作品方向 2.2 票据识别模型 2.2.1 文本卷积神经网络TextCNN 2.2.2 Bert
模型训练时使用的 model.train() 和模型测试时使用的 model.eval()
这种模式适用于训练阶段，由于 Dropout 在每次迭代时随机关闭神经元，因此可以减少神经元之间的相互依赖，使得模型泛化能力更强。这种模式适用于测试阶段，在测试阶段，我们通常关注的是模型的输出结果，而不是模型内部的 Dropout 或 Batch Normalization 操作。因此，在测试阶段，
AI 绘画咒语入门 - Stable Diffusion Prompt 语法指南 【成为初级魔导士吧！】
要用好 Stable Diffusion，最最重要的就是掌握 Prompt（提示词）。由于提示词对于生成图的影响甚大，所以被称为魔法，用得好惊天动地，用不好魂飞魄散 🐶。因此本篇整理下提示词的语法（魔法咒语）、如何使用（如何吟唱）、以及一些需要注意的细节问题（避免翻车）。
数据仓库和商业智能：数据处理与分析的基础
[toc] 《48. 数据仓库和商业智能：数据处理与分析的基础》技术博客文章引言1.1. 背景介绍随着互联网和信息技术的快速发展，数据已经成为企业获取竞争优势的核心资产之一。然而
AI 智能对话 - 基于 ChatGLM2-6B 训练对话知识库
"The human mind is a complex, dynamic and ever-changing system." -认知科学家 Golda湘
十个高质量工具网站推荐，AI自动抠图换背景，任意背景自动融合
AI 背景更换是一种利用生成式人工智能创建新图像背景的软件工具。与传统方法需要移除原有的背景并更换新的不同，AI背景生成器使用先进的算法生成与前景完美融合的全新背景。这项技术彻底改变了图像编辑的方式，为设计提供了更多的创造自由和灵活性。
多目标粒子群算法求解帕累托前沿Pareto，Pareto的原理，测试函数100种求解之21
在目标优化过程种，很多时候都两个或者多个目标，并且目标函数不能同时达到最优，鱼与熊掌不可兼得，这个时候可以通过求解帕累托前沿，来寻找支配解集，本文通过MOPSO多目标粒子群算法秋季帕累托前沿
ELMO语言模型
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Jetson nano裸机介绍及 Opencv的环境配置
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ChatGPT基础知识系列之Prompt
先在大规模语料上进行预训练，然后再在某个下游任务上进行微调，如BERT、T5；：先选择某个通用的大规模预训练模型，然后为具体的任务生成一个prompt模板以适应大模型进行微调，如GPT-3；：仍然在预训练语言模型的基础上，先在多个已知任务上进行微调（通过自然语言的形式），然后再推理某个新任务上进行z
deepfacelab教程之软件版本选择
AI换脸软件出来很多年了，基于deepfake衍生出来很多，比如FaceSwap，FakeAPP，再到今天要说的DeepFaceLab。目前国内用的较多的还是最后一款，DeepFaceLab，我们以下简称DFL
【神经网络】GRU
GRU（Gate Recurrent Unit）门控循环单元，是循环神经网络（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比，GRU内部的网络架构较为简单。
ChatGPT实用使用指南 让它解你所问
ChatGPT 作为一种语言模型，可用于范围广泛的基于文本的用例。很多同学在使用时，得不到自己想要的答案是因为自己描述的不够清楚，你的问题越具体，Chatgpt的回答就会越准确，Chatgpt也并非完美，所出的答案可能并不是最新和准确的，也需要自己对回复有一个判断性，不要一股脑就应用。同时，虽然它是
皮尔逊相关系数及假设检验
（1）显著水平,就是P值,这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显著,一般p值小于0.05就是显著了；例如p值=0.001,就是很高的显著水平了,只要显著,就可以下结论说：拒绝原假设无关,两组数据显著相关也说两者间确实有明显关系.通常需要p值小于0.
VIMA: General Robot Manipulation with Multimodal Prompts
Paper nameVIMA: General Robot Manipulation with Multimodal PromptsPaper Reading NoteURL: https://arxiv.org/pdf/2210.03094.pdfProject URL: https://vim
字节跳动年营收超5400亿：接近腾讯 估值降至2200亿美元
雷递网 雷建平 4月8日消息称，字节跳动2022年营收约800亿美元（约5496亿元人民币），较上年同期的617亿美元增长30%；同期字节跳动在2020年营收为343亿美元，2021年较2020年增长80%。同期，腾讯2018年、2019年、2020年、2021年、2022年营收分别为3126.94
LoFTR：Detector-Free Local Feature Matching with Transformers
本文提出一种新的图像局部特征匹配方法(关键点匹配)；与传统方法(特征检测-描述符-匹配)不同，本文首先在粗粒度上进行像素级密集匹配然后再细粒度进行优化。本文在Transformer中使用自注意层(self attention layer)和交叉注意层(cross attention layer)来获
跑YOLOv5遇到的问题
自己在跑YOLOv5过程中遇到的一些问题
