Text to image论文精读GigaGAN: 生成对抗网络仍然是文本生成图像的可行选择
GigaGAN是Adobe和卡内基梅隆大学学者们提出的一种新的GAN架构，作者设计了一种新的GAN架构，推理速度、合成高分辨率、扩展性都极其有优势，其证明GAN仍然是文本生成图像的可行选择之一。
从零开始，国内实现调用Open Ai
保姆级别，从零开始，实现网页调用GPT。
开源机器学习软件对AI的发展意味着什么？
为什么要关注机器学习开源软件（MLOSS）？在我们看来，MLOSS对AI发展来说举足轻重，但未获重视。机器学习开源软件是开源许可下发布的专为机器学习而设计的计算机软件。机器学习开源软件包括框架（如PyTorch和Pyro）、“一体化”软件包（如scikit-learn）以及模型开发工具（如Tenso
最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之使用篇
学好使用方式让你的绘画技术突飞猛进
再见 Typora！这款 Markdown 神器绝了！
公众号关注“GitHubDaily”设为 “星标”，每天带你逛 GitHub！大家好，我是小 G。上个月，Typora 正式发布了 1.0.0 版本，并开启付费模式，价格为 89 元，可...
ChatGPT类工具网站合集【收藏】
一键总结 本地文件 音视频内容 Powered by GPT-3.5 AI。
半监督学习（SEMI-Supervised Learning）
简单易懂什么是半监督学习，为什么使用半监督学习
Focal loss 损失函数详解
Focal loss
毕业设计-基于 MATLAB 的小波去噪的研究
毕业设计-基于 MATLAB 的小波去噪的研究：近些年来，小波分析理论发展得十分迅速，良 好的时域和频域特性使得其广泛地被应用于实际。 在现实中，搜集到的信号往往都是含有噪声的，噪 声的存在常常会将原始信号所要表达的信息掩盖 掉，所以，在实际对信号的处理过程中，降噪是首 先要进行的，并且是非常重要的
ChatGPT的主要应用场景例子
另外，ChatGPT还可以应用于语音助手、智能家居、自动驾驶等领域，为人们的生活带来更加智能化的体验。未来，随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT将会在更多的领域发挥其作用，为人们创造更加智能、便捷、高效的生活方式。这种技术可以应用于新闻报道、广告宣传、文案撰写等领域。例如，某位学生需要撰写一篇
【翻译】图解Stable Diffusion
扩散”指的是下图中粉色这一块组件“图像信息生成器”中发生的处理过程。该组件获取能表示输入文本信息的token嵌入和一个随机初始化的图像信息张量（aka 潜变量），然后用它们生成一个信息张量，把这个信息张量交给图像解码器，去生成最终的图像。这个过程是一步一步进行的，逐步添加相关信息。想更直观的了解这个
【ChatGPT】多国“围堵”，万人抵制，AI发展的红线到底在哪？
在之前的某一周我谈论过对中国版”ChatGPT“文心一言我的看法，最近由马斯克、图灵奖得主Bengio等千人联名的“暂停高级AI研发”的公开信的出现，又让这个注定成为热点的话题重新出现在了我的视野。2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说
【NLP】NLP基础知识
目录自然语言处理主要内容自然语言的构成自然语言处理的步骤1：词法分析1 分词：2 实体识别3 实体识别方法：序列标注4 序列标注关键算法：5 序列标注应用：5.1 新词发现：5.2 领域中文分词5.3 命名实体识别5.4 依存句法分析（帮助句法分析）自然语言处理的步骤2：句法分析1 主题
【Flink】详解Flink的八种分区
本文详细介绍乐Flink中分区API以及底层分区器并给出图例，从源码角度分析各个分区器的原理，最后介绍了分区器的使用源码。
YOLO系列 --- YOLOV7算法（三）：YOLO V7算法train.py代码解析
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Pytroch进行模型权重初始化
Pytroch常见的模型参数初始化方法有apply和model.modules()。Pytroch会自动给模型进行初始化，当需要自己定义模型初始化时才需要这两个方法。
windows10操作系统 显卡MX150 安装CUDA+cuDNN+pytorch
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Educode--机器学习基础模型与算法测试闯关实验
第1关：线性回归模型应用实现代码：#-*-coding:utf-8-*-'''油气藏的储量密度Y与生油门限以下平均地温梯度X1、生油门限以下总有机碳百分比X2、生油岩体积与沉积岩体积百分比X3、砂泥岩厚度百分比X4、有机转化率X5有关，数据文件为“1.xlsx”,字段如下：样本IDX1X2X3X4X
Cursor太强了，从零开始写ChatGLM大模型的微调代码
初试基于chatgpt4的写代码神器
yoloV5模型中，x,s,n,m,l分别有什么不同
YOLOv5 的不同变体（如 YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x 和 YOLOv5n）表示不同大小和复杂性的模型。这些变体在速度和准确度之间提供了不同的权衡，以适应不同的计算能力和实时性需求。适用于需要极高准确度的任务，且具有强大计算能力（如 GPU）的设备。YOLOv5
