数字图像处理之matlab实验(五):形态学图像处理

数字图像处理之matlab实验基础

PCA(主成分分析)的理解与应用(学习笔记)

关于PAC的一些理解与学习心得

未来已来,OpenHarmony 3.2 Release发布,迈入发展新阶段

相比一年前的OpenHarmony 3.1 Release版本,新版本的系统能力、系统整体性能、稳定性和安全性都进一步得到提升和完善;OpenHarmony 3.2 Release版本为应用开发而生,在系统能力、开发工具和API、硬件调测等将为开发者带来全新体验!

数学建模系列-预测模型(一)灰色预测模型

灰色系统是黑箱概念的一种推广。我们把既含有已知信息又含有未知信息的系统称为灰色系统。(1)用灰色数学处理处理不确定量,使之量化(2)充分利用已知信息寻求系统的运动规律(3)灰色系统理论能处理贫信息系统。

ChatGPT国内镜像,以及如何使用ChatGPT帮你制作PPT

ChatGPT 是基于 GPT-3.5-turbo 训练模型的智能聊天机器人。在社交媒体上模拟真实用户的聊天情景;在客服中心为客户提供快捷、准确的问题解答;在医疗健康领域建立人机交互服务平台;在智能家居系统中作为语音助手,管理日常娱乐、家电控制等任务……综合来看,ChatGPT 所能提供的服务仍有待

ChatGPT:免费使用人工智能聊天机器人

ChatGPT是一款基于人工智能技术的聊天机器人,它可以模拟人类的对话方式,与用户进行自然语言交互。现在,您可以免费使用ChatGPT,只需访问网址msai.fun即可。

【人工智能】常见问题以及解答

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门涉及计算机科学、数学、心理学、哲学等多个领域的交叉学科,旨在研究如何使计算机能够像人一样地思考、学习和行动。在过去几十年中,人工智能技术得到了广泛的应用和发展,涵盖了诸如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示和推理等多个方

人工智能——状态空间表示法

这篇文章简单介绍了人工智能中有关状态空间表示法的一些内容。

机器学习(Machine Learning)

Machine Learning, ML 机器学习

获得GitHub Copilot并结合VS Code使用

是一种基于AI的代码生成工具。它使用OpenAI的GPT(生成式预训练Transformer)技术来提供建议。它可以根据您正在编写的代码上下文建议代码片段甚至整个函数。要使用,您需要在编辑器中安装一个扩展,然后使用GitHub帐户来验证其身份。

AGV调式之软件开发—API调用

AGV调试--UI界面开发

[论文解析]DREAMFUSION: TEXT-TO-3D USING 2D DIFFUSION

为了从文本合成一个场景,我们初始化一个具有随机权重的NeRF类模型,然后从随机的摄像机位置和角度重复渲染该NeRF的视图,使用这些渲染作为封装在Imagen周围的得分提取损失函数的输入。相反,我们的MLP参数化了表面本身的颜色,然后通过我们控制的照明来照亮它(这个过程通常称为“着色”)。和Dream

GPT3.5, InstructGPT和ChatGPT的关系

GPT-3.5 系列是一系列模型,从 2021 年第四季度开始就使用文本和代一起进行训练。

【蓝牙音频SoC】BES2700YP、BES2600YP、AB1565A、QCC3056芯片基本介绍

BES2700YP、BES2600YP、AB1565A、QCC3056【蓝牙音频SoC】。

【AIGC】利用ChatGPT完成任务,迷你AGI控制世界来了

该论文提出了一个名为 “角色扮演”(Role-Playing)的新型多智能体框架,使多个智能体能够进行对话并合作解决分配的任务。智能体会被分配不同的角色,并被期望应用他们的专业和知识来找到满足他们共同任务的解决方案。该框架使用启示式提示(Inception Prompt)来引导聊天智能体完成任务,同

ORB-SLAM3代码详解----基本框架解析及ORB特征提取

一、ORB-SLAM3结构解析输入【Frame and IMU】:frame可以是单目,双目和RGB-D,外加一个IMU,视觉出来的图像,主要是使用ORB算法进行特征提取,IMU的数据主要是用来做积分。Tracking :和ORB-SLAM2的第一个区别。在跟踪模块Tracking ,之前是只根据图

朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解

今天给大家带来的主要内容包括:朴素贝叶斯算法、拉普拉斯平滑。这些内容也是机器学习的基础内容,本文不全是严格的数学定义,也包括生动的例子,所以学起来不会枯燥。下面就是本文的全部内容了!

基于YOLOv5的水下海洋目标检测

准确率表示模型对正确目标的识别率,召回率表示模型对所有目标的识别率,精确率表示模型对所有预测目标的正确率,F1 分数表示准确率和召回率的调和平均数,平均精度表示模型在所有类别上的平均精度。本文提出了一种基于 YOLOv5 的水下海洋目标检测方法,使用数据增强方法进行了大量实验,并与其他方法进行了对比

数学建模拓展内容:卡方检验和Fisher精确性检验(附有SPSS使用步骤)

例如将一个六个面的骰子投掷36次可以得到不同点数的出现频数。在正常情况下,各个点数的出现频率应该大致相等,如果通过卡方拟合度检验判断实际频率和预期频率确实存在显著差异,那么我们就有理由认为骰子本身存在问题。,用于检验一个分类变量的预期频率和观察到的频率之间是否存在显著差异。选择两个指定的类别变量作为

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