chatGPT的未来应用有哪些-ChatGPT对未来工作的影响
ChatGPT 是一种先进的自然语言处理技术，能够处理和理解大量的自然语言数据和信息，具有广泛的应用价值。以下是 ChatGPT 可能对未来的影响：改变人与计算机的交互方式。ChatGPT 的普及应用，将使得人们可以通过更自然的方式与计算机进行交互和沟通，而不必再去学习特定的编程语言和代码。这将大大
ChatGPT频频发疯！马斯克警告：AI将毁灭人类
作者| Mr.K 编辑| Emma来源| 技术领导力(ID：jishulingdaoli)2018年图灵奖得主、AI领域最顶尖权威的科学家之一Yann LeCun（杨立昆）对自回归LLM（大型语言模型），有一个著名的观点，认为它们的回复是被动的，没有规划也不主动推理。而且，有时候胡编乱造，或者只靠检
人工智能安全政策与标准
通过学习人工智能领域的相关政策文件，了解国内人工智能行业相关政策和标准，洞察行业的发展方向
Video Transformer | TimeSformer 理解+ 代码实战
TimeSformer（video transformer）Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?
让chatgpt给我做个项目预算，感觉这样的项目预算才有的赚
chatgpt
大模型时代下的paper生存= =
（我还挺喜欢的，不知道自己什么时候可以搞出这种工作（为什么中英文穿插，利于自己写论文：）
《低代码PaaS驱动集团企业数字化创新白皮书》-大型集团企业的数字化困局
根据IDC对全球GDP的分析，2018年数字化服务和产品带来的GDP总值占全球GDP总值的17%；到 2023年，IDC预测超过50%的全球经济将由数字经济驱动，企业自身的数字创新能力已经成为核心竞争力。IDC在2021年的调研表明，由于数字化转型投资, 85%的中国企业财务收入改善超过5%，改善超
56_Pandas读取 JSON 字符串/文件 (read_json)
使用pandas.read_json()函数，可以将JSON格式字符串（str类型）和文件读取为pandas.DataFrame。它还支持 JSON 行 (.jsonl)。读取成pandas.DataFrame后，可以做各种数据分析，也可以用to_csv()方法保存成csv文件，这样就可以很方便的通
C代码练手记录之五
Linux系统编程中的信号有几个属性，信号的类型，信号是否可被打断，信号处理函数处理完后的动作，系统提供了对这几个方面进行控制的几个函数和对应的结构体，结构体数据用于填充参数，函数用于设置到系统中生效配置。举个形象的例子：就像是按照客户需求生成了订单，函数的作用就是按照这个订单去安排生产，生产设备就
【人工智能】ChatGTP从入门到精通
当谈论自然语言处理和文本生成技术时，Chat GPT 是一个备受瞩目的话题。作为一种基于深度学习的语言模型，Chat GPT 在近几年里已经展现出了惊人的能力，可以生成几乎无法区分与人类写作的文本，并在自然语言处理领域的各种任务中都表现出色。Chat GPT 的广泛应用正在推动自然语言处理技术的进步
如何判断训练中的模型已经收敛
3.模型收敛：train loss 下降趋于稳定，val loss 下降也趋于稳定，且train loss 的值与val loss 的值相差不大。5.train loss上升，val loss上升：网络结构设计有问题，或者训练参数设置不当等，及时停止学习，调整代码。4.train loss稳定，va
目标检测：Faster-RCNN算法细节及代码解析
**Faster-RCNN是多阶段目标检测算法RCNN系列中的集大成者，下面来看看分别看看这个系列的算法细节。****注：只简单讲解RCNN，Fast-RCNN算法。后面会重点讲解Fater-RCNN算法。一、RCNNRCNN是2013年出现的目标检测算法，首先将深度学习引 入目标检测领域 ， m
DNN（全连接神经网络）
一.DNN网络一般拥有三层1.输入层2.隐藏层3.输出层简单网络如下：二.正向传播从第二层开始，每一个神经元都会获得它上一层所有神经元的结果。即每一个 y = wx + b的值。具体分析如下：如此下去就会非常可能出现了一个问题------就是越靠后的神经元获得的y值会非常大，试想一下，如果这个数远远
图像识别技术
图像识别技术的介绍
torch.load() 、torch.load_state_dict() 详解
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如何利用CloudCompare软件进行点云数据标注
目录一、CloudComparer软件介绍二、如何进行点云数据的人工“打标签”一、CloudComparer软件介绍CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能【1】
通过AI工具（ChatGPT接口）生成一字未改的论文，查重率4.2%，可以直接当作论文使用
随着物联网技术的不断发展和普及，越来越多的物品被赋予了智能化的能力，从而使得它们可以与其他物品相互连接和通信，形成一个智能化的网络。这个网络就是物联网。物联网的架构包括感知层、网络层和应用层。感知层是物联网的最底层，它是由各种传感器、执行器、智能设备等组成的。这些设备可以感知周围环境的情况，比如温度
全局平均池化/全局最大池化Pytorch实现：
全局池化与普通池化的区别在于“局部区域”和“全局”：普通池化根据滑动窗口以及步长以逐步计算局部区域的方式进行；而全局池化是分别对每个通道的所有元素进行计算，谓之全局池化。大大降低计算的参数量；没有需要学习的参数，可以更好的避免过拟合；更能体现输入的全局信息；拿一个简单的网络验证参数量下降（此处只计算
A Time Series is Worth 64 Words（PatchTST模型）论文解读
论文A Time Series is Worth 64 Words:Long-Time Forecasting With Tranformer解读，最新时间序列预测SOTA模型PatchTST
Jetson AGX Orin上部署YOLOv5_v5.0+TensorRT8
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