【十七届恩智浦智能车】平衡单车——控制篇（串级）
【十七届恩智浦智能车】有刷平衡单车——控制篇（串级）写在前面有刷平衡单车全控制单车平衡稳定陀螺仪姿态解算电机串级调试框架==角速度环====角度环====速度环==调试方法舵机环——动态零点单车行走直立行走姿态受力分析向心力环处理方式如何改变文本的样式插入链接与图片导出与导入写在前面你好！ 这是你第
【Microsoft】与 Bing AI 进行 ⌈狂飙⌋
近期，ChatGPT以其强大的学习能力和多功能性迅速走红全网。它不仅可以流畅自然地进行对话，还能优秀地完成翻译、撰写文章、编码等任务。这一新一代人工智能技术的崛起，再次引发了全球范围内的人工智能浪潮，并有望对许多行业领域的未来产生重大影响。
AI - stable-diffusion(AI绘画)的搭建与使用
最近 AI 火的一塌糊涂，除了 ChatGPT 以外，AI 绘画领域也有很大的进步，以下几张图片都是 AI 绘制的，你能看出来么？
什么是图神经网络？
GNN 将深度学习的预测能力应用于丰富的数据结构，这些数据结构将对象及其关系描述为图中由线连接的点。
YOLOV5训练自己的数据集（超详细，小白必看）
教你最方便的了解如何使用yolov5训练自己的数据集（最全面，最简单易懂）
ChatGPT 的 10 种集成模式：从开源 AI 体验平台 ClickPrompt 中受到的启发
和国内外的很多公司一样，在 Open AI 公司开放了 ChatGPT API 接口之后，我们也在探索如何去结合到业务中。而在探索的过程中，我们发现了一个问题，大部分的业务人员并不了解 AI 的能力，所以我们开源构建了 ClickPrompt，以使 “普通人” 能更方便地了解 ChatGPT。围绕于
unet模型及代码解析
什么是unet一个U型网络结构，2015年在图像分割领域大放异彩，unet被大量应用在分割领域。它是在FCN的基础上构建，它的U型结构解决了FCN无法上下文的信息和位置信息的弊端（下文细说）Unet网络结构主干结构解析左边为特征提取网络，右边为特征融合网络特征提取网络由两个3x3的卷积层（RELU）
YOLOV8-gradcam 热力图可视化 即插即用 不需要对源码做任何修改!
yolov8-gradcam热力图可视化，即插即用，不需要对源码做任何修改。代码仓库还有yolov5和yolov7的热力图可视化代码，也是不需要对源码做任何修改喔！
AI无敌？人类的反击静悄悄。
前几年，alphago横扫围棋棋坛，人类棋手不得不接受现实。那么，按照AI的进步速度，我们当时也提过火车站台的比喻，呼啸而过，望尘莫及。从此，人类棋手输给AI不再是新闻，而且随着相关论文的发布和国内外各个技术团队的跟进，超越顶尖人类棋手的围棋AI已经越来越多，开源版，单机版，任何人都可以用一台稍微配
SwinIR实战：详细记录SwinIR的训练过程
SwinIR实战：详细记录SwinIR的训练过程。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.10257.pdf预训练模型下载：https://github.com/JingyunLiang/SwinIR/releases训练代码下载：https://github.com/csz
pytorch模型保存与加载总结
pytorch模型保存与加载方式、打包保存tar、多卡训练遇到的问题、torch.jit、加载预训练模型、保存模型再加载精度损失
如何让AI帮你干活-娱乐(2)
用AI生成一个视频
关于Attention的超详细讲解
文章目录一、动物的视觉注意力二、快速理解Attention思想三、从Encoder-Decoder框架中理解为什么要有Attention机制四、Attention思想步骤五、Self-Attention5.1 Self-Attention的计算步骤5.2 根据代码进一步理解Q、K、V5.3 再来一个
GhostNet v2（NeurIPS 2022 Spotlight）原理与代码解析
首先回顾下GhostNet，对于输入 \(X\in \mathbb{R}^{H\times W\times C}\)，Ghost module将一个标准的卷积替换成两步。首先用一个1x1卷积生成intrinsic feature。
大语言模型集成工具 LangChain
介绍：通过可组合性使用大型语言模型构建应用程序【背景】大型语言模型 (LLM) 正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建他们以前无法构建的应用程序，但是单独使用这些 LLM 往往不足以创建一个真正强大的应用程序，当可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，就有真的价值了。LangChain 旨在协助
史上最全学习率调整策略lr_scheduler
学习率是深度学习训练中至关重要的参数，很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。所以学习率调整策略同样至关重要，这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法。
NoveAI本地环境搭建、AI作画
AI作画，总结下自己的操作过程
什么是推荐系统？推荐系统类型、用例和应用
当前基于 DL 的推荐系统模型：DLRM、Wide and Deep (W&D)、神经协作过滤 (NCF)、b变分自动编码器 (VAE) 和 BERT（适用于 NLP）构成了 NVIDIA GPU 加速 DL 模型产品组合的一部分，并涵盖推荐系统以外的许多不同领域的各种网络架构和应用程序，包括图像、
机器学习中的数学原理——模型评估与交叉验证
机器学习中的模型评估与交叉验证！这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下白话机器学习中的数学——模型评估与交叉验证》！
【审稿意见】科研菜鸟如何攥写审稿意见？万能模板！！！
如何提出审稿意见？审稿万能模板？
