作为大学生，你还不会搭建chatGPT微应用吗？
ChatGPT能够产出很出色的内容，一定程度上展现了AI能力发展新的里程碑，但也是分水岭，存在着一些局限性，比如它的准确性目前还难以完全满足实际要求，而且目前全球各大科技巨头纷纷在尝试入局AIGC，ChatGPT目前还未开源，商业模式也不太清晰，不仅能够给国内的AI科技公司留出一定的时间和空间，还能
AI模型大杀器----Amazon SageMaker 实现高精度猫狗分类
Hello大家好，我是Dream。 最近受邀参与了 亚马逊云科技【云上探索实验室】 活动，基于他们的sagemaker实现了机器学习中一个非常经典的案例：猫狗分类。最让我惊喜的是的模型训速度比想象中 效果要好得多，而且速度十分迅速，而且总体感觉下来整个过程十分便利，使用起来也是得心应手。 那接下来跟
Amazon SageMaker测评分享，效果超出预期
一、前言随着科技的进步和社会的发展，人工智能得到了愈加广泛的重视，特别是最近大火的Chatgpt，充分展现了研发通用人工智能助手广阔的研究和应用前景。让越来越多的组织和企业跟风加入到人工智能领域的研究中，但机器学习的实施是一项极其复杂的工作，不仅需要专业技能，还涉及大量的试错。无论是“专业”，抑或是
Pytorch3D Linux环境下安装（踩坑）记录
因为代码迁移，在多个的环境下都安装过Pytorch3D。但是由于gcc、CUDA版本等问题，有的环境安装十分顺利，有的耗费了大量时间，这里我把遇到的各种情况（多种方法）都记录下来。
17届全国大学生智能汽车竞赛 中国石油大学（华东）智能视觉组 --模型训练篇
如果你习惯使用jupyter notebook编写代码，这里也提供了jupyter版本的代码。在目录下的example.ipynb，有所有内容的完整代码。这部分的代码已上传到我的。模型的精度在比赛中非常关键，毕竟分类错误的罚时是非常狠的。
做哪些生意可以年入百万，年入百万的职业有哪些？
首先说一下金融业 （文章后面罗列了年入百的人都从事哪些行业，你可以对照去看一看自己适合哪些行业，希望对你有所帮助）金融业中国的银行利润很高，被称为“宇宙第一大行”的工行年利润超过2700亿，员工福利也是相当不错的。北京地区国有银行的普通职员年终奖发几万元是普遍现象，银行员工中，开好车的人很多，他们能
VIT：Transformer进军CV的里程碑
Transformer[1]最初提出是针对NLP领域的，并且在NLP领域大获成功，几乎打败了RNN模型，已经成为NLP领域新一代的baseline模型。这篇论文也是受到其启发，尝试将Transformer应用到CV领域。通过这篇文章的实验，给出的最佳模型在ImageNet1K上能够达到88.55%的
最新风控模型竞赛开始了，金融大数据应用-企业信贷风险防控-中国建设银行数据集
最新风控模型竞赛开始了，金融大数据应用-企业信贷风险防控-中国建设银行数据集
【AIGC】1、爆火的 AIGC 到底是什么 | 全面介绍
本文主要介绍 AIGC 是什么以及能用来干什么
智能优化算法学习总结
智能优化算法学习总结一.概述优化问题是指在满足一定条件下，，在众多或参数中寻找最优化方案或参数值，以是的某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强且适合与并行处理的算法。一般具有严密的理论依据，而不是简单的
FastICA的原理及实现
本文在研究了论文的基础上，结合其他大佬的分析，加上自己的理解，叙述原理并独立用python实现，和sklearn包中函数对比，能完成独立成分提取。
不是所有数据增强都可以提升精度
即使引入噪声或裁剪图像的一部分，模型仍可以对图像进行分类，数据增强有一系列简单有效的方法可供选择，有一些机器学习库来进行计算视觉领域的数据增强，比如：imgaug (https://github.com/aleju/imgaug)它封装了很多数据增强算法，给开发者提供了方便。计算视觉领域的数据增强算
FPGA-图像处理-仿真
读入一张bmp图片，对图片进行灰度处理，二值化以及边缘检测（sobel算子)，将处理后的数据写入bmp显示，全部过程以仿真形式。我这用的vivado。
【深度学习】训练集、测试集和验证集
码字不易，如果各位看官感觉该文章对你有所帮助，麻烦点个关注，如果有任何问题，请留言交流。如需转载，请注明出处，谢谢。文章链接：目录一、深度学习的数据二、训练集、测试集和验证集三、训练集、测试集和验证集的比例一、深度学习的数据 在深度学习或机器学习的过程中，数据无疑是驱动模型的主要能量，通过训练
ChatGPT 本地部署及搭建
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGP
图像分割技术及经典实例分割网络Mask R-CNN（含基于Keras Python源码定义）
图像分割技术是可以浅显的理解为精细化的目标检测过程，由于之前的目标检测算法只能使用标定框框定规则区域，从而进行分类，标出目标的大题区域，但是，在譬如自动驾驶领域，仅仅只有一个规则的区域去框定目标还是不够的，比如碰到车道线，那么仅仅用一个矩形区域框定车道线并不能准确地指导车辆的下一步动向，所以我们需要
ChatGPT 简单介绍
ChatGPT是什么---ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人，它可以像人类一样与用户进行交流，帮助用户解决问题，或者与用户交谈、讨论。ChatGPT利用自然语言处理（NLP）技术，使用语义理解和自然语言生成来管理数据，以便与用户进行有意义的对话。ChatGPT原理是什么---ChatGPT是一
关于Retinex理论的一些理解
目前一直在参与关于Retinex的相关课题，并完成了许多模型的构建，本文以个人的见解介绍Retinex的相关理论1. 基本原理 Retinex理论是上世纪八十年代由land等人提出的算法。该理论认为人眼可以感知近似一致的色彩信息，这种性质称为色彩恒定性。这种恒定性是视网膜（Retina）与大脑皮层
UNet - 数据加载 Dataset
之前介绍完了Unet网络的搭建，接下来说一下要解决的任务data里面存放的是训练的数据predict 是存放的是需要预测的数据result 是predict里面预测出来的结果dataset 是数据加载的文件、model 是UNet网络、train是训练、predict是预测UNet模型训练，深度解析
文心一言发布！【中国版ChatGPT】附测试链接
文心一言是百度推出的生成式对话产品，2023.3.16正式发布12。它基于文心大型模型技术，被外界誉为“中国版ChatGPT”
