分享几个国内免费的ChatGPT镜像网址(亲测有效-4月27日更新)
分享几个国内免费的ChatGPT镜像网址(亲测有效)免费的chatgpt镜像
目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合涨点Trick之Wise-IoU（超越CIOU/SIOU）
WIoU 可以聚焦于普通质量的锚框，并提高检测器的整体性能。将WIoU应用于最先进的单级检测器 YOLOv7 时，在 MS-COCO 数据集上的 AP-75 从 53.03% 提升到 54.50%。
分享一个国内使用的ChatGPT的方法
ChatGPT是一种自然语言处理技术，可以用于生成文本、回答问题、自动摘要、翻译、聊天机器人等任务
道路裂缝坑洼图像开源数据集汇总
数据集下载链接：http://suo.nz/2wdNdXCrackForest数据集是一个带注释的道路裂缝图像数据库，可以大致反映城市路面状况。道路裂缝坑洼图像数据集数据集下载链接：http://suo.nz/3eEDlj这个数据集是一个极具挑战性的集合，包含 5,000 多张野外道路上的坑洼图像。
OpenCV实战（16）——角点检测详解
在计算机视觉中，兴趣点 (interest points) 也称为关键点 (keypoints) 或特征点 (feature points)，广泛用于解决对象识别、图像匹配、视觉跟踪、3D 重建等领域的问题。与其将图像作为一个整体进行评估，不如选择可以用于局部分析的点，以获得将该点应用于局部或全局的
Pytorch平均池化nn.AvgPool2d()使用记录
PyTorch学习笔记之二维平均池化nn.AvgPool2d()
深度学习常用损失MSE、RMSE和MAE
三种常见损失总结，MSE、RSME、MAE
通俗易懂的ChatGPT的原理简介
ChatGPT是一种基于Transformer架构和无监督预训练技术的对话生成模型。它是由OpenAI公司推出的一款人工智能技术，具有自然语言理解、文本生成、对话生成等功能，可以实现自动回复、聊天机器人、智能语音助手、知识问答系统、自然语言生成等应用。与传统的对话系统不同，ChatGPT采用了深度学
PyTorch中查看GPU使用情况以及一些重要函数
pytorch多卡相应内容学习总结，本着勤能补拙的态度，希望能够更好地提升自我能力。
pytorch复习笔记--nn.Embedding()的用法
nn.Embedding()产生一个权重矩阵weight，其shape为（num_embeddings, embedding_dim），表示生成num_embeddings个具有embedding_dim大小的嵌入向量；输入input的形状shape为（batch_size, Seq_len），ba
火爆全网的ChatGPT 和AI 可以为项目经理做什么？
它以“动态管理，实时共享”为核心，集任务、资源、时间、风险、成本等多个管理功能于一体，帮助企业更好管理项目，诸如项目及任务分解、成员指派、跟踪、报告、风险预测、审计、可视化等，使得企业可以更加高效地管理项目，大幅提升工作效率，有效解决项目管理中所遇到的各种问题。然而，需要明确的是，ChatGPT并不
【文心一言】文心一言最近这么火，它到底是什么
文心一言最近这么火，它到底是什么，大家想知道的可以来了解一下，最后会有体验完的感想
【人工智能】遗传算法
遗传算法通过不断地试错，在种群中选择、交叉和变异来生成新的个体，并计算它们的适应度值。然后，根据设定的适应度函数来选择出适应度值高的个体作为下一代的父母，再进行交叉和变异操作，生成新的个体。通过对这些个体进行交叉、变异等操作，不断迭代，从而逐步逼近问题的最优解。例如：假设需要解决一个最小化函数f(x
Swin Transformer之相对位置编码详解
Swin Transformer中非常核心之一即为相对位置编码，在此我将试图将其掰开了揉碎了进行讲解，尽可能以比较形象的方式进行理解。
ChatGPT的了解与初体验
我们请它自己介绍一下自己吧！总体来说，就是能够用自然语言进行对话的智能机器人。
ChatGPT最强对手Claude使用教程
Cladue最近很火，作为ChatGPT4的平替版，它无需付费，使用方便，很多网友通过效果对比，发现它的性能要好于ChatGPT3.5，可以媲美ChatGPT4。最主要是使用很方便，十分钟就可以轻松部署，下面记录一下自己的使用历程，希望能给大家一点帮助。
〖ChatGPT实践指南 - 零基础扫盲篇③〗- 开始使用 ChatGPT 并访问 OpenAI 获取 API Keys
请注意，该章节介绍的是如何使用 ChatGPT ，并通过登录ChatGPT后访问 OpenAI 获取 API Keys，并不涉及如何科学的注册 ChatGPT。
阿里巴巴达摩院通义千问【附申请链接】阿里版ChatGPT
阿里云作为数一数二的全球云平台，阿里的大语言模型通义千问还是值得期待的，凭借强大的算力支持还是有机会赶上人工智能发展浪潮。早前阿里巴巴达摩院关于人工智能机器人的研讨信息引起不少关注，当时达摩院也对比测试百度的文心一言。现在阿里巴巴自己的人工智能机器人也上线开测，正式名称为通义千问，由阿里巴巴达摩院研
真的不能再详细了，2W字保姆级带你一步步用Pytorch搭建卷积神经网络实现MNIST手写数字识别
2w6k字，真的不能再详细了！！！几乎每一行代码都有注释！！！本教程包括MNIST数据集的下载与保存与加载、卷积神经网路的构建、模型的训练、模型的测试、模型的保存、模型的加载与继续训练和测试、模型训练过程、测试过程的可视化、模型的使用。
stable diffusion打造自己专属的LORA模型
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中，同时
