基于人脸识别的门禁系统报告
人脸识别，寝室管理
tf.keras.layers.Embedding() 详解
输入：二维张量：(batch_size, input_length)。输出：3D 张量：(batch_size, input_length, output_dim)。
Yolov3 模型结构
Yolov3 详解，tf.keras构建yolov3模型
基于卷积神经网络的人脸表情识别(JAFFE篇)
1.win10/11操作系统2.python3.7以上3.tensorflow2.4以上版本（2.0其它版本需要微调）4.内存12G，显卡4G以上（没有独显倒是也能跑...）（这个可爱的妹子就是JAFFE数据集中的图片）
python中savgol_filter的详细解释
Savitzky-Golay滤波器最初由Savitzky和Golay于1964年提出，是光谱预处理中常用滤波方法，它的核心思想是对一定长度窗口内的数据点进行k阶多项式拟合，从而得到拟合后的结果。对它进行离散化处理后后，Ｓ-Ｇ 滤波其实是一种移动窗口的加权平均算法，但是其加权系数不是简单的常数窗口，而
一文告诉你什么是财务数据治理？
干货满满！
ES text/keyword match/term/模糊查询区别
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挑战杯、互联网+大学生创新创业大赛《模块化多功能生态农庄》
（一）项目背景改革开放30年来，我国国民经济飞速发展，人民生活水平提高，城镇居民收入增加，整天生活在喧嚣的城市中的人们对大自然的山水风景、农村的田园风光有一种独钟。在喧嚣的、飞速发展的城市中，人们的生活节奏加快，逐渐给人们的身心形成了巨大的压力。这些人急需一处世外桃源来贴近大自然放松身心，释放压力。
多模态情感识别数据集和模型(下载地址+最新综述2021.8)
引用论文：Zhao, Sicheng, et al. “Emotion Recognition from Multiple Modalities: Fundamentals and Methodologies.” arXiv preprint arXiv:2108.10152 (2021).PDF链
两阶段鲁棒优化的 Benders分解 与 行列生成(C&CG) 算法及算例讲解
本文主要基于Zeng Bo老师2013年发表于《Operations Research Letters》上的文章《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation meth
在 MacOS 上安装 Stable Diffusion ，如何免费生成 AI 图像的分步指南
在本文中，我们将指导您在 MacOS 上安装 Stable Diffusion。安装过程免费、简单且相对较快。让我们开始吧！
模型调参常见问题及Aadm优化器调参记录
优化器参数torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr ,eps=args.epsilon)epsilon从0.1到1e-06,测试auc从0.6到0.9太可怕了，torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr,weigh
[激光器原理与应用-5]：激光二极管LD (Laser Diode)与激光二极管驱动器(LD驱动器）
半导体激光二极管也指半导体激光器或者激光二极管。英文LaserDiode，简称LD.半导体激光二极管是一种用来构建光通信系统的与光纤配套使用的激光器。它能直接作为光通信用光源，是一种把电能转换成激光的设备。它也可以作为激光器、放大器的泵浦源，在激光工程研究领域有着十分重要的地位。它具有半导体器件的特
一文快速了解 GPT-4
从文本到图像，GPT-4将彻底改变我们与AI互动的方式近年来，语言模型的发展已成为人工智能领域的一个关键研究领域。由OpenAI开发的GPT（生成预训练变换器）模型一直处于这一研究的前沿。GPT-4是该系列的最新版本，建立在其前身的优势基础上，并融合了新的特性和功能。本文讨论了GPT-4的特性和功能
Pytorch深度学习实战3-2：什么是张量？Tensor的创建与索引
张量是多维数组结构，在人工智能领域应用广泛。本文介绍Pytorch中的张量格式，以及七种张量创建方法和三种张量索引方法
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【机器学习之模型融合】Voting投票法基础理论
认识模型融合和投票法Voting
【PyTorch】加载数据集Dataset与DataLoader
关于PyTorch构建数据集的Dataset与DataLoader的一些记录笔记
【小记】BatchSize的数值是设置的越大越好吗
显存大就一定好吗？batchsize开64？你觉得很帅的时候有人却告诉你这是荒唐的~
步入AIGC时代，展望人工智能发展
人工智能生成内容( Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是一个快速发展的领域，有着广阔的应用前景，通过不断改进技术和解决相关问题，AIGC 技术将有望成为许多领域中的重要工具和资源。本文通过总结“CSIG 企业行”活动中众多大咖的报告分享
