宇宙最强-GPT-4 横空出世：最先进、更安全、更有用
昨晚OpenAI公开了GPT-4的进展，并可以基于ChatGPT实现GPT-4的使用和访问，GPT-4到底有哪些巨大的能力提升呢，让我们来一探究竟。GPT-4的横空出世将ChatGPT的很多局限性突破了，虽然基础模型能力只有一点提升（官方团队谦虚之语），但是在各种测试中GPT-4都完爆ChatGPT
OpenAI 发布GPT-4——全网抢先体验
总的来说，GPT-4在推理能力上比GPT-3.5进步巨大，很多之前的问题都得到了修正和改良。我还没有测试GPT-4的多模能力，后面我会继续进行更多的测试，并即时更新文章分享给大家。
YOLO v5加入注意力机制、swin-head、解耦头部（回归源码）
YOLO v5 加入注意力机制、解耦头部和swin-head
语音识别芯片LD3320介绍
LD3320 芯片是一款“语音识别”芯片,集成了语音识别处理器和一些外部电路，包括AD、DA 转换器、麦克风接口、声音输出接口等。
yolov5ds-断点训练、继续训练、先终止训练并调整最终epoch（yolov5同样适用）
训练完原有epoch后，但还继续训练，比如设置epoch为200，已经训练完了，但是没有收敛等原因想使用训练了200epoch的权重继续训练100个epoch，总共就是300个epoch。断电、或者什么原因中断了，比如设定epoch为200，但是在90这里中断了，想从断点这里。这两处修改是为了断点训
利用openpose提取自建数据集骨骼点训练st-gcn，复现st-gcn
利用openpose提取自建数据集骨骼点搭建st-gcn
机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理（含实战案例）
朴素贝叶斯模型是一种非常经典的机器学习模型，它主要基于贝叶斯公式，在应用过程中会把数据集中的特征看成是相互独立的，而不需考虑特征间的关联关系，因此运算速度较快。相比于其他经典的机器学习模型，朴素贝叶斯模型的泛化能力稍弱，不过当样本及特征的数量增加时，其预测效果也是不错的。
ChatGPT背后的技术和多模态异构数据处理的未来展望——我与一位资深工程师的走心探讨
上周，我和一位从业三十余年的工程师聊到ChatGPT。作为一名人工智能领域研究者，我也一直对**对话式大型语言模型**非常感兴趣，在讨论中，我向他解释这个技术时，他瞬间被其中惊人之处所吸引:raised_hands:，我们深入探讨了ChatGPT的关键技术，他对我所说的内容产生了浓厚的兴趣，我们开始
图片的美白与美化
前面介绍了如何提取图像中的各种特征，包括颜色特征，几何特征、局部特征等，也进行了各种特征算法学习。那么本节我们来学习美化图片。众所周知，现在各大平台惊现“照骗”，修图技术的发展，让越来越多的人迷失在幻境中，男的批成女的，等等。对于我们计算机专业的学生来说，理解这些功能的底层代码是非常重要的。
出道即封神的ChatGPT，现在怎么样了？
前阵子爆火的ChatGPT，不少人保持观望态度。现如今，国内关于ChatGPT的各大社群讨论，似乎沉寂了不少，现在怎么样了？
数据安全-分类分级 调研分析报告
大数据时代，数据呈现多源异构的特点，价值各不相同，企业应根据数据的重要性、价值指数等方面予以区分，便于采取不同的数据保护措施，防止数据泄露。因此，数据分类分级管理是数据安全保护中的重要环节之一。
用Pytorch构建第一个神经网络模型（附案例实战）
PyTorch是一个基于python的科学计算包，主要针对两类人群：作为NumPy的替代品，可以利用GPU的性能进行计算作为一个高灵活性、速度快的深度学习平台在PyTorch中搭建神经网络并使用真实的天气信息预测明天是否会下雨。预处理 CSV 文件并将数据转换为张量使用 PyTorch 构建神经网络
人工智能|计算机视觉|深度学习CV岗面试经典问题总结
马上又到了金三银四的面试季啦。对于人工智能这个非常**卷**的行业来说，想找到一份好的实习或者工作还是很有难度的。下面总结一下**计算机视觉**方向常见的面试题目，赶快收藏，背起来吧！
【人工智能】问题形式化
智能体的任务是找出现在和未来如何行动，以使它达到一个目标状态。为达到目标，**寻找这样的行动序列的过程被称为搜索（智能体在搜索上面红色箭头的路径的过程被称为搜索）**。- **搜索算法的输入是问题，输出是问题的解**，以行动序列的形式返回问题的解。解一旦被找到，它所建议的行动将会付诸实施，这被称为执
opencv实战---物体尺寸测量
物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物，根据已知的计算未知物体尺寸。
扩散模型Diffusion Model与DDPM
从概念上讲，这个diffusionmodel很简单，假设你有一个图片，记为X0，你每次对图像加一点噪声，加一次噪声记为Xt+1,不断对其加噪声，总共加T次以后，得到的图片基本可以说是一个噪声的图片了。最近DiffusionModel被用在于图片生成模型当中，当前很多的模型都在使用diffusionm
三维重建公开数据集整理（MVS篇）
三维重建公开数据集整理（MVS篇）
Topic 14. 临床预测模型之校准曲线 (Calibration curve)
全网总结最全的校准曲线 Calibration curve
MS COCO数据集
1. MS COCO数据集介绍MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集。官网地址：http://cocodataset.orgCOCO是一个具有非常高的行业地位且规模非常庞大的数据
多尺度特征融合
最后，使用研究者提出的多尺度特征融合模块融合相邻层中的特征图，这进一步减少了不同特征通道层之间的语义差距。然而，由于不同尺度的特征图之间的语义差距，他们取得的改进非常有限。首先，采用预训练的dilated ResNet-101作为主干来提取视觉特征，还在最后两个ResNet-101块中用空洞卷积替换
