Word2Vec模型——将文本转换成向量的方法
用Word2Vec模型提取单词的特征向量
生成式 AI 与强人工智能：探索 AI 技术的未来
人工智能技术进化的下一步，生成式 AI 与强人工智能。
数据从业者会不会被ChatGPT取代？我决定问ta本人
最近ChatGPT火遍全网后不少能力都被网友们吹上了天面对如此强大的技术催化了越来越多小伙伴对AI的焦虑近期，它竟对数据分析师“口出狂言”但是，帆软坚信数据人才的发展将始终是数字化转型中的关键要素于是，我们决定亲自发问一探ChatGPT的数据人才观（以下对话100%取自ChatGPT）
InternImage实战：使用InternImage实现图像分类任务（一）
论文翻译：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/129379410官方源码： https://github.com/OpenGVLab/InternImage他来了！他来了！他带着氩弧焊的光芒过来了！作为CV的大模型，InternImage的光芒
PyTorch学习笔记（八）-------------- 多模态融合
多模态指的是由不同信息源提供的多种信息表示方式。这些信息表示方式可以是文本、图像、声音、视频等。多模态信息的处理是许多人工智能应用的关键。例如，在视频分类任务中，我们可能希望利用视频的音频和视频轨道信息来判断视频的内容。在文本分类任务中，我们可能希望利用文本的语言、句法、语义信息来判断文本的类别。在
计算机视觉之姿态识别（原理+代码实操）
计算机视觉中的姿态识别原理+模型介绍，同时通过代码实操简单的演示基于mediapipe的单人姿态识别。
Win10 下编译 OpenCV 4.7.0详细全过程，包含xfeatures2d
在Win10下编译 OpenCV 4.7.0过程中，踩了几个坑，这里记录下来，供大家参考。
基于pyecharts的中医药知识图谱可视化
数据可视化是一种直观展示数据结果和变化情况的方法，可视化有助于知识发现与应用。Neo4j数据库对于知识图谱的展示形式过于单调。因此，本文基于pyecharts对当前处理的中药知识图谱数据进行分析与可视化。以利用图形传递和表达更清晰的中药知识图谱信息，发掘有潜在价值的内容。......
智能优化算法：白鲸优化算法-附代码
白鲸优化算法([Beluga whale optimization，BWO)是由是由 Changting Zhong 等于2022 年提出的一种群体智能优化算法。其灵感来源于白鲸的群体觅食行为。
Tensorflow1 搭建Cuda11
Tensorflow1中默认支持cuda10及以下的，最高的版本Tensorflow1.15默认使用cuda10；但是一些高性能的显卡，比如A100、3090等，它们只支持Cuda11的，这就不太友善了，毕竟不少项目依赖Tensorflow1搭建的。本文整理2种方法，一种是基于Conda搭建的，一种
Pytorch对预训练好的VGG16模型进行微调
对于一个复杂的卷积神经网络来说，通常网络的层数非常大，网络的深度非常深、网络的参数非常多，单单设计一个卷积网络就需要颇费心思，何况网络还需要大量的数据集进行漫长时间的训练，若没有一个好的算力平台也很难迅速训练出模型。可见，从头到尾搭建一个中等规模的卷积神经网络对于我们来说绝非易事。幸运的是PyTor
LMFlow安装，训练个人专属ChatGPT，港科大开源LMFlow
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BERT模型基本理念、工作原理、配置讲解（图文解释）
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XGBOOST算法Python实现（保姆级）
本文基于XGBOOST算法，从数据预处理、算法原理、算法实现、敏感性分析和算法应用都做了具体的分析，可适用于大部分机器学习算法初学者。
从零开始，三分钟内用Python快速自建一个私有化 ChatGpt 聊天机器人网站
用 Python 构建由 gpt-3.5-turbo API 支持的聊天机器人网站自2023年3月1日发布“ChatGPT API”以来，已经开发出了数千个基于该API的应用程序，为企业和个人开启了新的可能性时代。借助GPT-3.5的自然语言处理能力，用户可以创建能够无缝与人交互的聊天机器人，以回答
【记录】ChatGPT使用记录
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信息抽取命名实体识别和关系抽取）
慢慢的将命名实体识别和关系抽取全部都将其搞定都行啦的样子于打算。
【数字图像处理】直方图均衡化与规定化
灰度级范围[0,L-1]的数字图像，在实际使用中，用哥灰度级的像素总数除以MN的整幅图像的像素数量，归一化到规律中进行计算，这样可以解除面积对哥灰度级在所有橡树中分布的影响，仅仅靠概率进行分析个灰度级的分布。在较暗的图像中，直方图的分量集中在灰度级的低段。低对比度图像具有较窄的直方图，且都集中于[0
GitHub Copilot X：AI 协助编程的软件开发新时代来了！
结合微软的知识模型，GitHub Copilot 将利用不同企业的数据存储库，个性化定制 AI 协作编程，让每个创意想法都能在没有技术障碍的情况下变为现实。未来，GitHub Copilot 还将探索把资源索引扩展到除文档以外的领域，例如问题、拉取请求、讨论和维基，以便为开发者提供回答技术问题所需的
