AI绘图：常用镜头和视角
AI绘图常用的镜头和视角prompt
yolov7使用onnx推理（带&不带NMS）
上个月，官方放了个使用onnx推理的ipynb文件，过了几天上去看，官方又给删了，不知道是不是要更新波大的，还好手快保存了一份，这个可以作为备忘，懒得再重新写（不过这得是多懒。熟悉yolo系列的朋友应该看出上面的问题了，没有NMS，这是因为官方代码在导出onnx的时候做了简化和端到端的处理。如果单纯
推荐一个最近刚出的比较全面的多模态综述：Multimodal Deep Learning
多模态综述：Multimodal Deep Learning。对多模态、CV 和 NLP 领域中一些任务的 数据集、模型、评价指标等等 都做了较详细的介绍和总结。是个非常不错的综述，内容较全面且详细。
数字安全免疫力：“关基”企业构建安全体系的通关攻略
首席网络安全官的升级战略！
ROS机器人操作系统——什么是ROS（一）
ROS机器人操作系统文章目录ROS机器人操作系统前言一、ROS是什么？二、ROS的发展史三、ROS的特点总结前言大一下的时候接触过ROS，也只是单纯的知道这个东西，了解了一点皮毛，并没有系统的去学习。一年过去了，无人驾驶以及机器视觉还是更加吸引我，于是我打算重拾ROS，希望能在别人开源的基础上做到二
transformers库中的.from_pretrained()
Transformers库中的预训练模型加载函数.from_pretrained()
【论文速递】EMNLP2022-随机模态缺失情况下的多模态情感分析
论文速递-EMNLP2022-EMMR:Mitigating Inconsistencies in Multimodal Sentiment Analysis under Uncertain Missing Modalities
AI绘图之DDIM 与 DDPM
为了加速采样，我们提出了去噪扩散隐式模型 (DDIM)，这是一类更有效的迭代隐式概率模型，其训练过程与 DDPM 相同。在 DDPM 中，生成过程被定义为马尔可夫扩散过程的逆过程。我们凭经验证明，与 DDPM 相比，DDIM 可以在挂钟时间方面快 10 倍到 50 倍的速度生成高质量样本，允许我们权
工具 | ChatPDF：与PDF对话！
工具 | ChatPDF：与PDF对话！本文首发微信公众号：全副武装的大师兄。
混战源起 ChatGPT，中国的 AI 产业怎么样了？
北京时间7月13日凌晨，马斯克在Twitter上宣布：“xAI正式成立，去了解现实。”马斯克表示，推出xAI的原因是想要“了解宇宙的真实本质”。
BART模型简单介绍
对于序列分类任务（如文本情感分类），BART模型的编码器与解码器使用相同的输入，将解码器最终时刻的隐含层状态作为输入文本的向量表示，并输入至多类别线性分类器中，再利用该任务的标注数据精调模型参数。与BERT模型的 [CLS] 标记类似，BART模型在解码器的最后时刻额外添加一个特殊标记，并以该标记的
Huggingface的from pretrained的下载代理服务器方法设置
笔者需要用到下载预训练模型，但是此时TUNA和BSFU的镜像已经停止了，希望有可用的途径下载到位于网上的预训练模型。根据文档，该参数proxies (Dict, optional)在StackOverflow有类似解决方法。此时查找了huggingface的文档。即可代理http(s)流量。
注意力机制——ECANet（Efficient Channel Attention Network）
ECANet注意力机制是针对通道维度的注意力加权机制。它的基本思想是，通过学习通道之间的相关性，自适应地调整通道的权重，以提高网络的性能。ECANet通过两个步骤实现通道注意力加权： 1.提取通道特征 2.计算通道权重。）是一种新颖的注意力机制，用于深度神经网络中的
【风险评估】利用AI技术实现智能安全风险评估与预警
作者：禅与计算机程序设计艺术。
基于python实现微信接入ChatGpt进行自动回复
2.本教程对相关的基础操作只做了简单的说明,如果对python没有任何经验的新手朋友,需要根据本文档的引导进行自行搜索,本文档只对本文档主题进行详细说明,如果有什么建议,可以在评论区留言,欢迎各路大神批评斧正!1.本教程为了让大家更清晰地理解,让大家更方便进行自定义开发,本教程分为三大模块,每一模块
8种时间序列分类方法总结
在涵盖各种类型的时间序列 (TS) 分类方法之前，我们先统一时间序列的概念，TS 可以分为单变量或多变量 TS。单变量 TS 是一组有序的（通常）实数值。多变量 TS 是一组单变量 TS。每个时间戳都是一个向量或实数值数组。单或多元TS的数据集通常包含一个单或多元TS的有序集。此外，数据集通常包含由
【人工智能】对研究方法，智能模拟，学科范畴，涉及学科，研究范畴，安全问题，实现方法，人工智能与人类差距等方面的详细讲解
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Litmaps最新论文检索神器
最近有小伙伴私信我如何找到自己研究领域的相关论文，因为论文太多了，不知道如何找到优质的或者适合自己阅读的，然后我给大家推荐个论文检索工具 Citation Gecko ，但是这个网站好像不再维护了，但是不影响使用。
【人工智能】— 深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化
如果只使用一个卷积核来提取特征，则可能会忽略输入数据中的其他特征信息，从而导致信息丢失。而使用多个卷积核可以提取更多的特征信息，并且可以通过堆叠这些特征来形成更高级别的特征表示。高级别的特征通常是由低级别的特征组合而成的，这也是为什么需要使用多个卷积核的原因。这是因为只使用一个卷积核无法充分提取输入
百度AI 人工智能可以申请体验了，附登录方式
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