python中argparse模块关于 parse_args() 函数详解（全）
原理：命令行解析使用argparse包作用：命令行传参赋值 可用在机器学习深度学习 或者 脚本运行等了解这个函数需要了解其背后的原理以及具体参数。
三款强大的 AI 编程工具，可以轻松替换 Github Copilot
大家好，提起，相信很多读者朋友们都听说过甚至使用过，作为Github研发的一款先进的编程辅助插件，它可以在我们日常编写代码的过程中，根据代码的上下文内容、注释等信息自动推断生成高质量的代码，很大程度上提升我们的代码编写效率。而自从去年8月。
利用AI技术提高智能家庭的安全和可靠性
作者：禅与计算机程序设计艺术 近年来，随着人工智能技术的飞速发展、人们生活水平的不断提高、生活节奏的加快，智能化将越来越成为一种新的生活方式，特别是在智能家居领域。对于智能家居中安全可靠方面存在的一些问题，很多专家和企业都在探索如何通过技术手段提升其安全性、降低
使用腾讯云 Cloud studio 实现调度百度AI实现文字识别
这篇文章介绍了如何使用百度AI实现图片上的文字识别，并提供了相应的代码示例。文章首先说明了百度人工智能比第三方库更强大，然后详细介绍了注册百度AI并获取API密钥的步骤。接着，文章给出了完整的代码，并逐行解释了代码的功能和作用。代码的核心功能是对指定路径下的图片文件进行文字识别，并将识别结果保存到相
AI 绘画Stable Diffusion 研究（八）sd采样方法详解
这个代表m的多步比上面的s单步，在采样时会参考更多步，而非当前步，所以能提供更好的质量，但是也更复杂。dpm2 是Katherine Crowson在K-diffusion项目中自创的 ，灵感来源Karras论文中的DPM-Solver-2和算法2 ，受采样器设置页面中的 sigma参数影响。DPM
PrimiHub 联邦学习大模型开源，打破数据限制，保护数据隐私安全
ChatGPT 掀起的大模型热潮，让各界人士对人工智能大模型的关注度极速提高。什么是大模型？大模型是指具有大量参数的深度神经网络模型，它们通常可以提供更强大的表达能力和泛化能力，从而提升各种智能服务的性能和质量。大模型在训练的过程中，会面临一个重大挑战：如何获取更多的数据进行训练以及如何保护训练数据
DeepXDE学习笔记【1】——简单ODE方程求解
物理信息神经网络DeepXDE框架: ODE方程求解代码讲解
解决反代ChatGPT API接口后502 Bad Gateway问题
前几天，写了一篇《宝塔快速反代openai官方的API接口，实现国内直接使用ChatGPT》，直接把我一个闲置的域名反代了api.openai.com，从而实现了国内直接使用ChatGPT的目的，但是有网友给博主反映，我的API反代地址502 Bad Gateway了。反代的时候，没有强制打开SSL
AI编译器-图常见优化算法-算子融合
通过将多个逐元素运算融合为一个大的逐元素运算，可以减少内存访问和计算的开销，从而提高性能。多个逐元素运算和批归一化融合：将多个逐元素运算和批归一化层融合为一个大的逐元素运算，减少内存访问和计算的开销。多个逐元素运算和全连接层融合：将多个逐元素运算和全连接层融合为一个大的全连接层，减少内存访问和计算的
使用DiffusionDet训练自己的数据集（pascal-voc）
此贴建立在DiffusionDet和detectron2环境已经配置好（能跑通DiffusionDet的demo.py就行），之后再出这个手顺我没有跟着官方手顺建立软链接什么的，比较麻烦，我直接按照自己的习惯建的目录。
2023年的深度学习入门指南(6) - 在你的电脑上运行大模型
上一篇我们介绍了大模型的基础，自注意力机制以及其实现Transformer模块。因为Transformer被PyTorch和TensorFlow等框架所支持，所以我们只要能够配置好框架的GPU或者其他加速硬件的支持，就可以运行起来了。而想运行大模型，恐怕就没有这么容易了，很有可能你需要一台Linux
ORB_SLAM3 ROS编译及使用D435I运行
本文介绍ORB_SLAM3编译、运行中遇到问题，尤其涉及到ORB_SLAM3 ROS编译遇到的问题。最后通过使用D435I完成在室内环境下运行。
Prompt召唤 AI “生成”生产力，未来已来
过去用 AI 改造传统行业的经验已经昭示，嫁接部分 AI 的方式会出现诸如“马拉小汽车”的困境：如果单纯将 AI 与现有的产业问题相结合，却没有根据 AI 的自身需求与能力边界进行产品与应用的设计，那么就如同发明了小汽车后没有配套的新消费、获客与需求设施，最终变成马拉小汽车。换言之，ChatGPT
AI 时代，程序员无需焦虑 | 《服务端开发：技术、方法与实用解决方案》（文末送书福利4.0）
ChatGPT 横空出世后，“AI 即将取代程序员” 的观点一度引发热议，至今尚未完全冷却。作为一名服务端开发工程师，同时也是 ChatGPT 的“忠实”用户，经过将近一年的使用，今天抽空写一篇文章，谈谈自己对“AI 时代，程序员何去何从？”这一问题的看法。
Stable Diffusion web UI 部署详细教程
本文使用 AutoDL 平台进行 Stable Diffusion web UI 云端部署AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL。
模型量化(6):Yolov5 QAT量化训练
从模型量化(5): 敏感层分析可以看出来，对于yolov5-nano模型，对最后一层detect层进行敏感层分析的时候,发现对检测精度的影响比较大。所以在PTQ/QAT在进行量化时，会跳过这些敏感层。QAT微调的模型，就是PTQ在校准后的模型。从上一小节可以看出如果PTQ中模型训练和量化是分开的，而
区块链网络安全大揭秘——一个区块链网络安全技术总结
随着BT币、以太坊等虚拟货币平台的蓬勃发展，越来越多的人开始关注其“去中心化”属性带来的巨大的潜在风险，对区块链技术进行了更深入的研究和实践，也催生出了很多与之相关的研究领域。其中，如何保障区块链网络的安全性，是区块链领域的一项重要研究课题。通过对常用区块链网络安全协议、算法和安全漏洞的分析，作者根
深度学习总结——用自己的数据集微调CLIP
在自己的数据集上微调CLIP模型
GPT模型应用及遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例展示
相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具，GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间，是遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平，是遥感领域的一次革命。专题涉及光学和雷达数据处理、机器学习算
安装mmcv-full适配torch版本
比如我的cuda版本是10.1,torch版本是1.8.0,mmcv-full安装命令如下。
