【Deep-sort多目标跟踪流程及其改进方法的解读】
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最近几篇较好论文实现代码（附源代码下载）
【代码】最近几篇较好论文实现代码（附源代码下载）
变分模态分解（VMD）原理-附代码
VMDmatlab代码
【AI人工智能写作】使用 AI 智能写作实现每天产生被动收入的终极指南！！！...
使用 AI 写作和每天产生被动收入的终极指南AI辅助写作：Rytr - Best AI Writer, Content Generator & Writing Assistanthttps://poe.com/chatgpthttps://poe.com/claudehttps://poe.
【滤波专题-第4篇】滤波器滤波效果的评价指标（信噪比SNR、均方误差MSE、波形相似参数NCC）
之前两篇文章讲了滤波算法的两大最基本理论和。本篇将讲一下滤波效果的评价指标与用法。评价指标主要用于对滤波效果的量化评价，在论文里经常会用到。
图片隐写之LSB（Least Significant Bit）原理及其代码实现
图片隐写术这项技术可以将秘密信息嵌入到图片媒介中而不损坏它的载体的质量。第三方既觉察不到秘密信息的存在,也不知道存在秘密信息。因此密钥、数字签名和私密信息都可以在开放的环境(如Internet或者内联网)中安全的传送。简单概括就是信息明明就在眼前，但是你却视而不见。基本的LSB原理很简单，最容易实现
【YOLOv5实战4】基于YOLOv5的交通标志识别系统-模型测试与评估
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【YOLOv5-6.x】设置可学习权重结合BiFPN（Concat操作）
文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）修改common.py修改yolo.py修改train.py1. 向优化器中添加BiFPN的权重参数2. 查看BiFPN_Concat层参数更新情况前言这篇博客【魔改YOLOv5-6.x（中）】：加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权
DTFT和DFT有何区别？一文为你讲解清楚
很多人在开始学习数字信号处理的时候，对于各种傅里叶变换特别是离散傅里叶变化的概念及作用完全不清楚，IC修真院在网上整理了关于DTFT、DFT的各知识点。下面就来了解一下关于DTFT和DFT的区别吧。
计算机视觉—— 相机标定
目录简介一、相机模型1.坐标系2.坐标系变化3.相机畸变模型二、相机标定原理 三、张正友黑白棋盘格标定2.1.算法思想2.2.求解内参和外参的积2.3.求解内参矩阵2.4.求解外参矩阵2.5.得到相机畸变矫正参数2.6.L-M算法参数优化三、实验3.1 实验要求3.2 实验数据环境3.3 代码3.
安装Anaconda/Python3.9/Tensorflow
安装Anaconda/Python3.9/Tensorflow· 安装Anaconda官网安装，开梯子Download即可。打开下载好的安装包，按照提示，一路【Next】选择安装路径这里官方并没有推荐自动配置环境变量，自动或手动配置均可。一般是默认勾选下边的选项（我这里刚刚已经装好一次，因此勾选不上
深度学习中一些注意力机制的介绍以及pytorch代码实现
因为最近看论文发现同一个模型用了不同的注意力机制计算方法，因此懵了好久，原来注意力机制也是多种多样的，为了以后方便看懂人家的注意力机制，还是要总结总结。
腾讯云部署novel ai (stable-diffusion-webui)
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移动通信（16）信号检测
常见的信号检测算法一般包括以下几类检测算法：最优、线性和非线性。最优检测算法：最大似然算法线性检测算法：迫零检测算法和最小均方误差检测算法非线性检测算法：串行干扰消除检测算法球形译码检测算法属于一种次优检测算法（运算量远小于最大似然检测算法）作为一种性能接近ML的次优算法，球形译码（SD）可以大大降
ChatGPT全面升级，GPT4支持多模态数据。
未来，如果GPT再次升级，能够支持更多类型的数据，诸如语音，视频，照片，文本等等，并且接入互联网能够抓取实时信息的时候，或许真的能够进入新的AI时代。最后，OpenAI已经明确了GPT4将会在对话，购物，反欺诈，金融，教育，保护文化遗产 等多个领域进行商业应用，新的AI时代即将开启？目前，OpenA
机器学习评估指标 - f1, precision, recall, acc, MCC
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Colab使用教程（超级详细版）及Colab Pro/Colab Pro+评测
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paddlepaddle-tiny安装失败的解决办法及python wheel名称的含义
使用jieba的paddle模式安装paddlepaddle-tiny失败的解决办法，以及与此相关的python wheel的名称含义等。
有关optimizer.param_groups用法的示例分析
pytorch 1.11.0作为测试，param_groups用法探索`optimizer.param_groups`： 是一个list，其中的元素为字典；`optimizer.param_groups[0]`：长度为7的字典，包括['**params**', '**lr**', '**betas*
智能计算之遗传算法(GA)介绍
1. 简介2. GA思想来源及建立过程3. 研究发展4. GA的基本结构5. GA的实现流程(1) 染色体编编辑(2) 群体的初始化(3) 适应值评价(4) 选择算子(父体选择)(5) 交配算子(杂交算子)(6) 变异算子(7) 算法流程6. 实例举例7.遗传算法的改进(1) 算子的选择(2) 参
